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为什么感觉python比java、c++慢很多?

2021年11月28日4130百度已收录

谢邀。为什么Python很慢?由于各种原因,Python比Fortran和C慢:其中有一个很主要的原因是Python是动态类型而不是静态类型。

这意味着在程序执行时,解释器不知道定义的变量的类型。 此图表总结了C变量(我使用C作为编译语言的替代)和Python变量之间的区别:

cint vs pyint

为什么感觉python比java、c++慢很多?  python多线程 第1张

对于C中的变量,编译器通过其定义知道类型。 对于Python中的变量,在程序执行时你所知道的只是它是某种Python对象。

为什么感觉python比java、c++慢很多?  python多线程 第2张

因此,如果您在C中编写以下内容:

为什么感觉python比java、c++慢很多?  python多线程 第3张

C编译器从一开始就知道a和b是整数:它们根本不可能是其他任何东西! 有了这些知识,它可以调用添加两个整数的例程,返回另一个整数,这只是内存中的一个简单值。 作为粗略的原理图,事件序列如下所示:

C加法

将<int> 1分配给a

将<int> 2分配给b

调用binary_add <int,int>(a,b)

将结果分配给c

Python中的等效代码如下所示:

为什么感觉python比java、c++慢很多?  python多线程 第4张

这里解释器只知道1和2是对象,但不知道它们是什么类型的对象。因此,解释器必须检查每个变量的PyObject_HEAD以找到类型信息,然后为这两种类型调用适当的求和例程。最后,它必须创建并初始化一个新的Python对象来保存返回值。事件序列看起来大致如下:

Python加法

将1分配给a

1A。将a-> PyObject_HEAD-> typecode设置为整数

1B。设置a-> val = 1

将2分配给b

2A。将b-> PyObject_HEAD-> typecode设置为整数

2B。设置b-> val = 2

调用binary_add(a,b)

3A。在a-> PyObject_HEAD中找到typecode

3B。 a是整数;值是a-> val

3C。在b-> PyObject_HEAD中找到typecode

3D。 b是整数;值是b-> val

3E。调用binary_add <int,int>(a-> val,b-> val)

3F。结果是结果,并且是整数。

创建一个Python对象c

4A。将c-> PyObject_HEAD-> typecode设置为整数

4B。设置c-> val结果

所有动态类型都意味着任何操作都涉及更多步骤,这是Python与数值数据操作相比较慢的主要原因。

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