在科學計算的領域中，效能與易用性常常相互矛盾。Python 提供了直觀的程式介面，但在高效能計算的表現卻差強人意。為了彌補這一點，我們能呼叫 C/C++ 的演算法來提升效能，如科學計算常用的 NumPy 背後就是用 C 實作。這種整合方案提供了卓越的速度，同時保留 Python 友善的開發環境。

這場演講將透過 pybind11 把 C++ 演算法包裝成 Python 套件，實作一個簡易的曲線擬合工具供開發者呼叫。聽眾將學習到怎麼結合 Python 的易用性與 C++ 的效率，開發自己的高效能計算工具。