Python越來越受歡迎。它被用于DevOps、數(shù)據(jù)科學(xué)、Web開發(fā)和安全。
然而，它并沒有贏得任何速度獎(jiǎng)牌。
就速度而言，Java與C或c++或c#或Python相比如何?
答案在很大程度上取決于您正在運(yùn)行的應(yīng)用程序的類型。沒有一個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試是完美的，但是計(jì)算機(jī)語言基準(zhǔn)測(cè)試游戲是一個(gè)很好的起點(diǎn)。
十多年來，我一直在參考計(jì)算機(jī)語言基準(zhǔn)測(cè)試游戲;與其他語言如Java、c#、Go、JavaScript、c++相比，Python是最慢的語言之一。這包括JIT(c#，Java)和AOT(C,c++)編譯器，以及解釋語言，如JavaScript。
注:當(dāng)我說“Python”時(shí)，我指的是該語言的參考實(shí)現(xiàn)CPython。Python是一門語言，有語法等規(guī)范。但是落實(shí)到具體實(shí)現(xiàn)上，就不一樣了。用C實(shí)現(xiàn)的叫CPython，也是目前的參考實(shí)現(xiàn)。即最新的語言特性都是在這個(gè)上面先實(shí)現(xiàn)，Linux，OSX等自帶的也是這個(gè)版本。用.NET實(shí)現(xiàn)的叫IronPython，Java的叫Jython，用Python實(shí)現(xiàn)的叫PyPy
我想回答這個(gè)問題:當(dāng)Python比另一種語言慢2-10倍完成一個(gè)可比較的應(yīng)用程序時(shí)，為什么它慢，我們不能使它更快?
以下是最熱門的理論:
它是GIL(全局解釋器鎖)"因?yàn)樗墙忉屵^的而不是編譯過的因?yàn)樗莿?dòng)態(tài)類型語言
這些原因中哪一個(gè)對(duì)性能影響最大?
我們逐個(gè)分析
1.它是GIL(全局解釋器鎖)
現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的CPU是多核的，有時(shí)也有多個(gè)處理器。為了利用所有這些額外的處理能力，操作系統(tǒng)定義了一個(gè)稱為線程的底層結(jié)構(gòu)，其中一個(gè)進(jìn)程(如Chrome瀏覽器)可以衍生多個(gè)線程，并在內(nèi)部為系統(tǒng)提供指令。通過這種方式，如果一個(gè)進(jìn)程是cpu密集型的，那么可以跨內(nèi)核共享負(fù)載，從而有效地使大多數(shù)應(yīng)用程序更快地完成任務(wù)。
如果您以前沒有做過多線程編程，那么您需要快速熟悉鎖的概念。與單線程進(jìn)程不同，您需要確保在更改內(nèi)存中的變量時(shí)，多個(gè)線程不會(huì)嘗試同時(shí)訪問/更改相同的內(nèi)存地址。
當(dāng)CPython創(chuàng)建變量時(shí)，它分配內(nèi)存，然后計(jì)算有多少對(duì)該變量的引用存在，這是一個(gè)稱為引用計(jì)數(shù)的概念。如果引用的數(shù)量為0，那么它將從系統(tǒng)中釋放那塊內(nèi)存。這就是為什么在for循環(huán)的范圍內(nèi)創(chuàng)建“臨時(shí)”變量不會(huì)增加應(yīng)用程序的內(nèi)存消耗。
當(dāng)變量在多個(gè)線程中共享時(shí)，挑戰(zhàn)就變成了CPython如何鎖定引用計(jì)數(shù)。有一個(gè)“全局解釋器鎖”，它小心地控制線程的執(zhí)行。解釋器一次只能執(zhí)行一個(gè)操作，不管它有多少線程。
那么其他Pythonruntimes呢?
PyPy有一個(gè)GIL，它通常比CPython快3倍。
Jython沒有GIL，因?yàn)镴ython中的Python線程由Java線程表示，并且受益于JVM內(nèi)存管理系統(tǒng)。
JavaScript是如何做到這一點(diǎn)的?
首先，所有Javascript引擎都使用標(biāo)記-清除垃圾收集。如前所述，GIL的主要需求是CPython的內(nèi)存管理算法。
JavaScript沒有GIL，但它也是單線程的，所以不需要GIL。JavaScript的事件循環(huán)和承諾/回調(diào)模式是實(shí)現(xiàn)異步編程而不是并發(fā)的方式。Python對(duì)異步事件循環(huán)也有類似的處理。
2.因?yàn)檫@是一種解釋語言
我經(jīng)常聽到這種說法，我發(fā)現(xiàn)這是對(duì)CPython實(shí)際工作方式的一種粗略簡化。如果您在終端上編寫了pythonmyscript.py，那么CPython將開始一長串的讀取、詞法分析、解析、編譯、解釋和執(zhí)行這些代碼
在這個(gè)過程中很重要的一點(diǎn)是創(chuàng)建一個(gè).pyc文件，在編譯器階段，字節(jié)碼序列被寫到Python3上的_pycache__/中的一個(gè)文件中，或者在Python2的相同目錄中。這不僅適用于您的腳本，還適用于您導(dǎo)入的所有代碼，包括第三方模塊。
所以大多數(shù)時(shí)候(除非您編寫的代碼只運(yùn)行一次?)，Python都是解釋字節(jié)碼并在本地執(zhí)行它。與Java和c#.NET相比:Java編譯成“中間語言”，Java虛擬機(jī)讀取字節(jié)碼并及時(shí)將其編譯成機(jī)器碼。netCIL是一樣的，.net公共語言運(yùn)行時(shí)(CLR)對(duì)機(jī)器代碼使用即時(shí)編譯。
那么，如果Python都使用虛擬機(jī)和某種字節(jié)碼，那么為什么在基準(zhǔn)測(cè)試中它比Java和c#慢那么多呢?
首先，.net和Java是jit編譯的。JIT或即時(shí)編譯需要一種中間語言來允許將代碼分割成塊(或幀)。提前(AOT)編譯器的設(shè)計(jì)是為了確保CPU在進(jìn)行任何交互之前能夠理解代碼中的每一行。
JIT本身并沒有使執(zhí)行變得更快，因?yàn)樗匀辉趫?zhí)行相同的字節(jié)碼序列。但是，JIT允許在運(yùn)行時(shí)進(jìn)行優(yōu)化。一個(gè)好的JIT優(yōu)化器會(huì)看到應(yīng)用程序的哪些部分被頻繁地執(zhí)行，稱之為“熱點(diǎn)”。然后，它將對(duì)這些代碼進(jìn)行優(yōu)化，用更高效的版本替換它們。
這意味著當(dāng)您的應(yīng)用程序一次又一次地做同樣的事情時(shí)，它可以顯著地更快。另外，請(qǐng)記住Java和c#是強(qiáng)類型語言，因此優(yōu)化器可以對(duì)代碼進(jìn)行更多的假設(shè)。
PyPy有一個(gè)JIT，正如前一節(jié)所提到的，它比CPython要快得多。
那么為什么CPython不使用JIT呢?
jit也有缺點(diǎn):其中之一就是啟動(dòng)時(shí)間。CPython的啟動(dòng)時(shí)間已經(jīng)比較慢了，PyPy比CPython慢2-3倍。眾所周知，Java虛擬機(jī)的啟動(dòng)速度很慢。netCLR通過在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)啟動(dòng)來解決這個(gè)問題，但是CLR的開發(fā)人員還開發(fā)運(yùn)行CLR的操作系統(tǒng)。
如果您有一個(gè)運(yùn)行了很長時(shí)間的Python進(jìn)程，其中的代碼可以進(jìn)行優(yōu)化，因?yàn)樗盁狳c(diǎn)”，那么JIT就很有意義。
然而，CPython是一種通用實(shí)現(xiàn)。因此，如果您正在使用Python開發(fā)命令行應(yīng)用程序，那么每次調(diào)用CLI時(shí)都必須等待JIT啟動(dòng)，這將是非常慢的。
CPython必須嘗試并服務(wù)盡可能多的用例。在CPython中插入JIT是有可能的，但是這個(gè)項(xiàng)目在很大程度上已經(jīng)停止了。如果您希望獲得JIT的好處，并且有適合它的工作負(fù)載，那么可以使用PyPy。
3.因?yàn)樗莿?dòng)態(tài)類型語言
態(tài)類型”語言中，必須在聲明變量時(shí)指定變量的類型。包括C,c++，Java,c#，Go。在動(dòng)態(tài)類型語言中，仍然有類型的概念，但是變量的類型是動(dòng)態(tài)的。
在這個(gè)例子中，Python創(chuàng)建了第二個(gè)具有相同名稱和str類型的變量，并釋放為a的第一個(gè)實(shí)例創(chuàng)建的內(nèi)存
靜態(tài)類型語言的設(shè)計(jì)并不是為了讓您的工作變得困難，而是因?yàn)镃PU的操作方式。如果最終需要將所有操作都等同于簡單的二進(jìn)制操作，則必須將對(duì)象和類型轉(zhuǎn)換為低級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
Python為您做了這些，您只是從來沒有見過它，也不需要關(guān)心它。
不需要聲明類型并不是使Python變慢的原因，Python語言的設(shè)計(jì)使您能夠使幾乎任何東西都是動(dòng)態(tài)的。您可以在運(yùn)行時(shí)替換對(duì)象上的方法，您可以在運(yùn)行時(shí)對(duì)低級(jí)系統(tǒng)調(diào)用的值進(jìn)行monkey-patch。幾乎一切皆有可能。
正是這種設(shè)計(jì)使得優(yōu)化Python變得非常困難。
那么，Python的動(dòng)態(tài)類型會(huì)使它變慢嗎?
比較和轉(zhuǎn)換類型的成本很高，每次讀取、寫入或引用某個(gè)變量時(shí)，都要檢查該類型很難優(yōu)化一門如此動(dòng)態(tài)的語言。Python的許多替代品之所以如此之快，是因?yàn)樗鼈冊(cè)谛阅艿拿x下對(duì)靈活性做出了妥協(xié)看看Cython，它結(jié)合了C-Static類型和Python來優(yōu)化已知類型的代碼，可以提供84x的性能改進(jìn)。結(jié)論
Python的主要缺點(diǎn)是它的動(dòng)態(tài)性和通用性。它可以作為解決各種問題的工具，在這些問題中，可能有更優(yōu)化、更快的替代方案。
但是，可以通過利用異步、理解分析工具和考慮使用多解釋器來優(yōu)化Python應(yīng)用程序。
對(duì)于啟動(dòng)時(shí)間不重要且代碼有利于JIT的應(yīng)用程序，可以考慮使用PyPy。
對(duì)于您的代碼中性能非常重要并且有更多靜態(tài)類型變量的部分，可以考慮使用Cython。
以上內(nèi)容為大家介紹了為什么python這么慢，希望對(duì)大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://m.2667701.com/
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