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python為啥運行效率不高

極客小將2021-01-10-
簡介原因:1、python是動態(tài)語言;2、python是解釋執(zhí)行,但是不支持JIT;3、python中一切都是對象,每個對象都需要維護(hù)引用計數(shù),增加了額外的工作。4、pythonGIL;5、垃圾回收。當(dāng)我們提到一門編程語言的效率時:通常有兩層意思,第一是開發(fā)效率,這是對程序員而言,完成編碼所需要的時間;
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原因:1、python是動態(tài)語言;2、python是解釋執(zhí)行,但是不支持JIT;3、python中一切都是對象,每個對象都需要維護(hù)引用計數(shù),增加了額外的工作。4、python GIL;5、垃圾回收。Ih7少兒編程網(wǎng)-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學(xué)習(xí)平臺

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當(dāng)我們提到一門編程語言的效率時:通常有兩層意思,第一是開發(fā)效率,這是對程序員而言,完成編碼所需要的時間;另一個是運行效率,這是對計算機(jī)而言,完成計算任務(wù)所需要的時間。編碼效率和運行效率往往是魚與熊掌的關(guān)系,是很難同時兼顧的。不同的語言會有不同的側(cè)重,python語言毫無疑問更在乎編碼效率,life is short,we use python。Ih7少兒編程網(wǎng)-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學(xué)習(xí)平臺

雖然使用python的編程人員都應(yīng)該接受其運行效率低的事實,但python在越多越來的領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用,比如科學(xué)計算 、web服務(wù)器等。程序員當(dāng)然也希望python能夠運算得更快,希望python可以更強(qiáng)大。Ih7少兒編程網(wǎng)-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學(xué)習(xí)平臺

首先,python相比其他語言具體有多慢,這個不同場景和測試用例,結(jié)果肯定是不一樣的。這個網(wǎng)址給出了不同語言在各種case下的性能對比,這一頁是python3和C++的對比,下面是兩個case:Ih7少兒編程網(wǎng)-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學(xué)習(xí)平臺

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從上圖可以看出,不同的case,python比C++慢了幾倍到幾十倍。Ih7少兒編程網(wǎng)-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學(xué)習(xí)平臺

python運算效率低,具體是什么原因呢,下列羅列一些:Ih7少兒編程網(wǎng)-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學(xué)習(xí)平臺

第一:python是動態(tài)語言Ih7少兒編程網(wǎng)-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學(xué)習(xí)平臺

一個變量所指向?qū)ο蟮念愋驮谶\行時才確定,編譯器做不了任何預(yù)測,也就無從優(yōu)化。舉一個簡單的例子: r = a + b?!和b相加,但a和b的類型在運行時才知道,對于加法操作,不同的類型有不同的處理,所以每次運行的時候都會去判斷a和b的類型,然后執(zhí)行對應(yīng)的操作。而在靜態(tài)語言如C++中,編譯的時候就確定了運行時的代碼。Ih7少兒編程網(wǎng)-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學(xué)習(xí)平臺

另外一個例子是屬性查找,關(guān)于具體的查找順序在《python屬性查找》中有詳細(xì)介紹。簡而言之,訪問對象的某個屬性是一個非常復(fù)雜的過程,而且通過同一個變量訪問到的python對象還都可能不一樣(參見Lazy property的例子)。而在C語言中,訪問屬性用對象的地址加上屬性的偏移就可以了。Ih7少兒編程網(wǎng)-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學(xué)習(xí)平臺

第二:python是解釋執(zhí)行,但是不支持JIT(just in time compiler)。雖然大名鼎鼎的google曾經(jīng)嘗試Unladen Swallow 這個項目,但**終也折了。Ih7少兒編程網(wǎng)-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學(xué)習(xí)平臺

第三:python中一切都是對象,每個對象都需要維護(hù)引用計數(shù),增加了額外的工作。Ih7少兒編程網(wǎng)-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學(xué)習(xí)平臺

第四:python GIL,GIL是Python**為詬病的一點,因為GIL,python中的多線程并不能真正的并發(fā)。如果是在IO bound的業(yè)務(wù)場景,這個問題并不大,但是在CPU BOUND的場景,這就很致命了。所以筆者在工作中使用python多線程的情況并不多,一般都是使用多進(jìn)程(pre fork),或者在加上協(xié)程。即使在單線程,GIL也會帶來很大的性能影響,因為python每執(zhí)行100個opcode(默認(rèn),可以通過sys.setcheckinterval()設(shè)置)就會嘗試線程的切換,具體的源代碼在ceval.c::PyEval_EvalFrameEx。Ih7少兒編程網(wǎng)-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學(xué)習(xí)平臺

 第五:垃圾回收,這個可能是所有具有垃圾回收的編程語言的通病。python采用標(biāo)記和分代的垃圾回收策略,每次垃圾回收的時候都會中斷正在執(zhí)行的程序,造成所謂的頓卡。infoq上有一篇文章,提到禁用Python的GC機(jī)制后,Instagram性能提升了10%。感興趣的讀者可以去細(xì)讀。Ih7少兒編程網(wǎng)-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學(xué)習(xí)平臺

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