Python ist eine High-Level- Skriptsprache. Da die Funktionen und Methoden dieser Sprachen insgesamt weniger effizient als die Funktionen anderer , niedrigerer Ebene Sprachen sind, neigen Python -basierte Programme relativ langsam. Allerdings Python die Geschwindigkeit hängt letztlich von der Art der Code, den Sie schreiben. Um die beste Sprache für das Programm auszuwählen, entwickeln Sie Ihre eigenen Benchmarks im Zusammenhang mit der Aufgabe muss die Software zu erreichen . Python Geschwindigkeit
Um die Geschwindigkeiten der verschiedenen Sprachen zu testen, müssen Sie ein "Benchmark" -Programm, das zeitgesteuert werden kann . Sprache Effizienz variiert mit spezifischen Aufgaben , zum Beispiel, Python kann vergleichbar in der Geschwindigkeit zu C und C + + , aber doppelt so schnell wie Java und fünf mal so schnell wie Perl bei der Berechnung der Ziffern von pi . Auf einer generischen Benchmark, wie lange es dauert Programme in einer bestimmten Sprache zu 10 besten Aufgaben geschrieben misst , ist Python vergleichbar in der Geschwindigkeit zu Perl, PHP und Ruby- . Vergleicht man Mittelwerte nur , Python etwa 50 mal langsamer als C + + und 25 mal langsamer als Java.
Wo Rechengeschwindigkeit Matters
Obwohl Python kann ziemlich ein wenig langsamer als Sprachen wie C, je nach Aufgabe , nicht, dass Rechengeschwindigkeit nicht immer egal. Geschwindigkeit ist wichtigste während rechenintensive Aufgaben wie Laufen Algorithmen auf einem großen Datensatz , Rissbildung komplexe Verschlüsselungs-Systeme und mathematische Modellierung. Geschwindigkeit zählt, viel weniger für einfache Skripte , die nur einmal , wenn eine Webseite geladen oder wenn ein Benutzer mit der Software , da die Sprache weniger wichtig zu Gesamtlaufzeit als andere Faktoren wie Geschwindigkeit der Internetverbindung und Antwort des Benutzers .
Laufen
Speeding Up Python Execution
in den letzten Jahren haben die Entwickler versucht, Python die Geschwindigkeit zu steigern. Einer der prominentesten solche Bemühungen , " unb ", wurde von Suchmaschinen-Gigant Google angeführt . Das Projekt , eine Initiative , um eine schnellere "just- in -time" -Compiler für Python zu entwickeln - was Python zu binären Code , wenn das Programm ausgeführt wird, erstellt - eine Verbesserung gegenüber dem Standard- Interpreter CPython . Obwohl dieses Projekt nicht erreicht haben , die gesetzten Ziele , bevor die Entwickler auf andere Projekte verschoben wurden , beeinflusst es die Entwicklung von PyPy , ein weiteres JIT-Compiler . PyPy belaufen sich derzeit auf die dreifache Geschwindigkeit des normalen CPython Compiler
Andere Geschwindigkeit Überlegungen
Viele Vergleiche zwischen Programmiersprachen auf Unterschiede in der Ausführung Geschwindigkeiten konzentrieren : . Die Zeit ein Programm braucht, um vollständig auszuführen. Allerdings ist eine andere Geschwindigkeit Berücksichtigung der Relevanz für Entwickler : - " . Produktivität " die Geschwindigkeit der Erstellung eines Programms in einer Sprache oder einer anderen einer Sprache Python entwickelt wurde, um leichter zu verstehen, mit kurzen, einfachen Programmen . Zum Beispiel zählen einige Schätzungen Python Code als fünf bis 10-mal schneller als Java-Code zu , dank kompakter Code-Strukturen und dynamische Typisierung zu entwickeln.
