Czy Python jest szybszy i lżejszy niż C ++? [Zamknięte]

Zawsze myślałem, że zalety Pythona to czytelność kodu i szybkość programowania, ale czas i zużycie pamięci nie były tak dobre, jak w C ++.

Te statystyki uderzyły mnie naprawdę mocno.

Co twoje doświadczenie mówi ci o wykorzystaniu czasu i pamięci w Pythonie w porównaniu z C ++?

Myślę, że źle czytasz te statystyki. Pokazują, że Python jest około 400 razy wolniejszy niż C ++ iz wyjątkiem jednego przypadku, Python jest raczej świnią pamięci. Jednak jeśli chodzi o rozmiar źródła, Python wygrywa.

Moje doświadczenia z Pythonem pokazują ten sam zdecydowany trend, w którym Python jest od 10 do 100 razy wolniejszy niż C ++ podczas wykonywania poważnych operacji na liczbach. Istnieje wiele powodów, z których główne to: a) Python jest interpretowany, podczas gdy C ++ jest kompilowany; b) Python nie ma prymitywów, wszystko, łącznie z typami wbudowanymi (int, float, itp.) jest obiektami; c) lista Pythona może zawierać obiekty różnego typu, więc każdy wpis musi przechowywać dodatkowe dane o swoim typie. To wszystko poważnie utrudnia zarówno czas wykonywania, jak i zużycie pamięci.

Nie jest to jednak powód, aby ignorować Pythona. Wiele programów nie wymaga dużo czasu ani pamięci, nawet przy współczynniku spowolnienia wynoszącym 100. Koszt rozwoju to ten, w którym Python wygrywa dzięki prostemu i zwięzłemu stylowi. Ta poprawa kosztów rozwoju często przewyższa koszt dodatkowych zasobów procesora i pamięci. Jeśli tak się nie stanie, wygrywa C ++.

Wszystkie najwolniejsze (> 100x) zastosowania Pythona podczas strzelaniny to operacje naukowe, które wymagają dużej liczby GFlop / s. W każdym razie NIE powinieneś używać do tego pythona. Prawidłowym sposobem korzystania z Pythona jest zaimportowanie modułu wykonującego te obliczenia, a następnie spędzenie relaksującego popołudnia z rodziną. To jest pytoniczny sposób :)

Moje doświadczenie jest takie samo jak w przypadku testów porównawczych. Python może działać wolno i zużywa więcej pamięci. Piszę dużo, dużo mniej kodu i działa za pierwszym razem z dużo mniejszym debugowaniem. Ponieważ zarządza pamięcią za mnie, nie muszę zajmować się zarządzaniem pamięcią, oszczędzając godziny ścigania wycieków rdzenia.

Jakie jest Twoje pytanie?

Rozmiar źródła nie jest tak naprawdę rozsądną rzeczą do zmierzenia. Na przykład następujący skrypt powłoki:

cat foobar

jest znacznie krótszy niż jego odpowiedniki w Pythonie lub C ++.

Również: Psyco kontra C ++ .

To wciąż złe porównanie, ponieważ nikt i tak nie zrobiłby testów porównawczych, na których zwykle koncentrują się w czystym Pythonie. Lepszym rozwiązaniem byłoby porównanie wydajności realistycznych aplikacji lub C ++ z NumPy, aby zorientować się, czy program będzie zauważalnie wolniejszy.

Problem polega na tym, że masz dwa różne języki, które rozwiązują dwa różne problemy ... przypomina porównywanie C ++ z asemblerem.

Python jest przeznaczony do szybkiego tworzenia aplikacji i tam, gdzie wydajność jest minimalna.

C ++ nie jest przeznaczony do szybkiego tworzenia aplikacji i dziedziczy dziedzictwo szybkości z języka C - do programowania niskopoziomowego.

To ten sam problem co zawsze z zarządzanym i łatwym w użyciu językiem programowania - są powolne (i czasami zżerają pamięć).

Są to języki, które należy kontrolować, a nie przetwarzać. Gdybym musiał napisać aplikację do przekształcania obrazów i musiałbym również używać Pythona, całe przetwarzanie mogłoby być napisane w C ++ i połączone z Pythonem za pomocą powiązań, podczas gdy interfejs i sterowanie procesem byłyby zdecydowanie Pythonem.

Myślę, że te statystyki pokazują, że Python jest znacznie wolniejszy i zużywa więcej pamięci dla tych testów porównawczych - czy na pewno czytasz je we właściwy sposób?

Z mojego doświadczenia, które dotyczy głównie pisania programów związanych z siecią i systemem plików w Pythonie, Python nie jest znacząco wolniejszy pod żadnym względem. W przypadku tego rodzaju pracy korzyści przewyższają jej koszty.