我正在一家大学研究实验室进行运动学适应实验，该实验要求绘图板上的笔运动与显示器上的视觉反馈之间的滞后非常小，以获得准确的数据结果。目前我正在用 Python 编写实验（通过 Psychopy 的编码器窗口），但我知道 Python 可能是一种非常慢的语言，而其他尝试创建类似实验的人也遇到了这种滞后问题（>100ms）。
我得到的建议是这些实验室使用 WinTabMex（据我所知，这是一个用 C 语言编写的 Matlab 可执行文件，可与图形平板电脑一起使用），这能够显着减少这种延迟，但这意味着我必须用不同的语言完全重写我的实验。
在我的研究中，我发现 ctypes 作为 Python 的外部函数库，它提供与 C 兼容的数据类型，并允许调用 DLL 或共享库中的函数。我对这一切都很陌生，所以我想知道使用 ctypes 是否是减少滞后问题的好方法，同时仍然坚持使用 Python？如果没有，是否有其他方法的其他建议？如果可能的话我更愿意坚持使用Python
在 Python 中使用 ctypes 确实是减少延迟的好方法。ctypes 是 Python 的外部函数库，它提供与 C 兼容的数据类型，并允许调用 DLL 或共享库中的函数。这意味着您可以使用它直接访问与图形输入板交互的 C 库，从而可能减少延迟。
这是如何使用 ctypes 加载共享库的基本示例
import ctypes
# Load the shared library into ctypes.
libc = ctypes.CDLL("./libclib1.so")
然后，您可以将加载的 DLL 中的函数作为 libc 对象的属性进行访问。
但是，请记住，使用 ctypes 需要仔细注意细节，因为您需要确保在 Python 和 C 数据类型之间正确转换。您还需要适当地处理错误，因为错误可能会导致崩溃或其他难以调试的问题。
除了使用 ctypes 之外，您还可以考虑其他方法来优化 Python 代码。例如，您可以分析代码以识别瓶颈，使用高效的数据结构和算法，并最大限度地减少函数调用和变量查找。
请记住，性能优化的关键往往是在开发时间和执行时间之间找到适当的平衡。虽然 ctypes 可以帮助缩短执行时间，但由于增加了复杂性，它也可能会增加开发时间。因此，重要的是要考虑潜在的性能提升是否值得额外的开发工作。
我希望这有帮助！如果您还有其他问题，请告诉我。