我认为您错误地读取了这些统计信息。他们表明,Python比C ++ 慢
大约400倍,除了一个案例,Python更像是一种内存消耗。不过,就源代码大小而言,Python胜出。
我的Python经验显示出相同的趋势,即在进行任何严重的数字运算时,Python比C
慢10到100倍。造成这种情况的原因很多,主要的原因是:a)Python被解释,而C
被编译;b)Python没有原语,包括内建类型(int,float等)的所有对象都是对象;c)Python列表可以容纳不同类型的对象,因此每个条目都必须存储有关其类型的其他数据。这些都严重阻碍了运行时和内存消耗。
但是,这没有理由不考虑Python。即使使用100的时间慢度因子,许多软件也不需要大量的时间或内存。开发成本是Python以简洁明了的风格取胜的地方。开发成本的这种提高通常超过了额外的CPU和内存资源的成本。但是,如果没有,则C
++获胜。
今天我做了一个简单的测试来比较Java和c之间的速度--一个简单的循环,让一个整数“I”从0增加到20亿。 我真的期望C语言比Java更快。我对结果感到惊讶: Java所用的时间(秒):大约。1.8秒 C:大约用秒表示的时间。3.6秒。 我不认为Java是一种更快的语言,但我也不明白为什么在我的简单程序中循环的速度是c的两倍? 我是不是在计划中犯了重大错误?还是MinGW的编译器配置不好还是怎么的
我真的很喜欢PyCharm的想法,也很乐意使用它。然而,它消耗计算机处理能力和延迟的倾向是一个很大的缺点。 在不久的将来,我将运行Python入门课程,并建议学生安装PyCharm,因为它似乎是目前最友好的IDE。 有没有一种方法可以加快PyCharm的速度,使其处理更加“轻松”?
问题内容: 我做了一个非常简单的基准测试程序,该程序可以使用4种不同的语言计算出高达10,000,000的所有素数。 (2.97秒)-node.js(javascript)(4.4.5) (6.96秒)-c(c99) (6.91秒)-Java(1.7) (45.5秒)-python(2.7) 以上平均每次运行3次,用户时间 Node.js到目前为止运行最快。这使我感到困惑,原因有两个: 在这种情况
问题内容: 在阅读“ Lucene in Action 2nd Edition”时,我遇到了可以在Lucene中用于结果过滤的类的描述。Lucene有很多重复类的过滤器。例如和。 这本书说的和完全相同,但是没有文档评分。这是否意味着如果我 不需要 根据 文档字段值 对文档进行 评分 或排序,那么从性能的角度来看,我应该优先考虑使用? 问题答案: Uwe Schindler收到了很好的答复,让我在这
问题内容: 我问这个问题是因为我和我的同事在编码风格上存在争议,因为他更喜欢箭头函数声明: 我更喜欢老式的独立函数声明: 我的观点是,老式代码更具可读性,并且您可以更清楚地区分函数和变量声明。他的观点是带有箭头功能的代码运行得更快。 当您使用老式的独立函数声明而不是箭头函数时,您是否了解有关实际性能损失的知识(在v8中)?那处罚真的存在吗? 问题答案: V8开发人员在这里。箭头函数(通常)只是常规
问题内容: 我有一个包含10列的表格,在该表格中,我有成千上万的行。在某些情况下,我想一次更新超过1万条记录。目前,我的方案代码按顺序运行, 我以为不是将相同的查询运行10K次,而是将所有ID添加到字符串中,然后运行一个更新查询,例如, 实际的数据库查询可能是这样的, 假设我有主键ID,例如 所以在第一种情况下,我的查询将像 我的批量更新查询将像 所以我的问题是,通过批量更新可以提高性能(执行时间