我目前正在比较 Python3 和 C 中的两个循环计算。对于 Python,我有:
# Python3
t1 = time.process_time()
a = 100234555
b = 22333335
c = 341500
for i in range(1, 10000000001):
a = a - (b % 2)
b = b - (c % 2)
print("Sum is", a+b)
t2 = time.process_time()
print(t2-t1, "Seconds")
然后在 C 中,我做同样的事情:
#include <stdio.h>
int main() {
long long a = 100234555;
long long b = 22333335;
long long c = 341500;
for(long long i = 1; i <= 10000000000; i++){
a = a - (b % 2);
b = b - (c % 2);
}
printf("Sum is %lld\n", a+b);
return 0;
}
我对 Python 和 C 代码都进行了计时。Python 的计时约为 3500 秒,而 C 的计时(包括编译和执行)仅需 0.3 秒左右。
我想知道时间上怎么会有这么大的差异。执行是在具有 100 GB Ram 和足够处理能力的服务器上完成的。
最佳答案
部分原因是Python字节码是由程序而不是CPU直接执行的,但大部分开销是由于对象模型的整数不可变性导致的内存分配和释放造成的,而不是解释性。
发生的事情是您的 C 代码可以更改数字的值,但在 Python 中数字是不可变的,这意味着它们不会更改。这意味着当您进行求和时,Python 必须为每个新值创建一个新的 int 对象,然后在旧的 int 不再使用后销毁它们.这使得它比仅仅修改单个内存值要慢得多。
也有可能你的 C 编译器很聪明,并且通过一系列优化它可以完全删除你的 for 循环,并且结果将是相同的 - 就像循环一样居然跑了。如果您的示例是这种情况,我希望代码运行速度比实际情况快得多,但它可以做到这一点。
Python 没有这样智能的编译器。它不能做那样伟大而聪明的事情;它只是不是为了优化代码而设计的,因为在动态类型语言中很难可靠地做到这一点(尽管 Python 是强类型的这一事实确实使它成为可能。
关于python - 为什么具有 100 亿次迭代的大型 for 循环在 Python 中的运行时间比在 C 中的运行时间长得多?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52570192/
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类classAprivatedeffooputs:fooendpublicdefbarputs:barendprivatedefzimputs:zimendprotecteddefdibputs:dibendendA的实例a=A.new测试a.foorescueputs:faila.barrescueputs:faila.zimrescueputs:faila.dibrescueputs:faila.gazrescueputs:fail测试输出failbarfailfailfail.发送测试[:foo,:bar,:zim,:dib,:gaz].each{|m|a.send(m)resc
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