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        python為啥運行效率不高

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:xqq
        時間: 2023-11-08 09:04:02 1699405442

        python運算效率低,具體是什么原因呢,下列羅列一些:

        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引用計數(shù),增加了額外的工作。4、pythonGIL;5、垃圾回收。

        第一:python是動態(tài)語言

        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測,也就無從優(yōu)化。舉一個簡單的例子:r=a+b。a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。

        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》中有詳細介紹。簡而言之,訪問對象的某個屬性是一個非常復雜的過程,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Lazyproperty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。

        第二:python是解釋執(zhí)行,但是不支持JIT(justintimecompiler)。雖然大名鼎鼎的google曾經(jīng)嘗試UnladenSwallow這個項目,但最終也折了。

        第三:python中一切都是對象,每個對象都需要維護引用計數(shù),增加了額外的工作。

        第四:pythonGIL,GIL是Python最為詬病的一點,因為GIL,python中的多線程并不能真正的并發(fā)。如果是在IObound的業(yè)務場景,這個問題并不大,但是在CPUBOUND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,一般都是使用多進程(prefork),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,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。

        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機制后,Instagram性能提升了10%。感興趣的讀者可以去細讀。

        以上內(nèi)容為大家介紹了Python增強,希望對大家有所幫助,如果想要了解更多Python相關(guān)知識,請關(guān)注IT培訓機構(gòu):千鋒教育。

        tags: python培訓
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