Ale*_*lex 83 c++ python memory statistics performance
我一直认为Python的优点是代码可读性和开发速度,但时间和内存使用率并不如C++那么好.
这些统计数据让我很难受.
您的经验告诉您有关Python与C++时间和内存使用情况的经验?
mar*_*cog 214
我认为你正在错误地阅读这些统计数据.他们表明,Python 比C++ 慢大约400倍,除了一个案例,Python更像是一个内存耗尽.说到源代码大小,Python会胜出.
我使用Python的经历显示了相同的趋势,即在进行任何严重的数字运算时,Python的速度比C++慢10到100倍.这有很多原因,主要原因是:a)Python被解释,而C++被编译; b)Python没有原语,包括内置类型(int,float等)在内的所有东西都是对象; c)Python列表可以包含不同类型的对象,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.
这是没有理由忽略Python.即使使用100倍的慢速因子,许多软件也不需要太多时间或内存.开发成本是Python以简单简洁的方式获胜的地方.这种开发成本的提高通常会超过额外的CPU和内存资源的成本.然而,当它没有时,则C++获胜.
Tim*_*Lin 126
在枪战中使用Python的所有最慢(> 100x)用法都是需要高GFlop/s计数的科学操作.不管怎么说,你不应该使用python.使用python的正确方法是导入执行这些计算的模块,然后与家人一起度过一个轻松的下午.那是pythonic的方式:)
S.L*_*ott 25
我的经验与基准相同.Python可能很慢并且使用更多内存.我写了很多,更少的代码,它第一次工作,调试少得多.由于它为我管理内存,我不需要做任何内存管理,节省了追查核心泄漏的时间.
你有什么问题?
小智 14
源尺寸并不是一个明智的测量方法.例如,以下shell脚本:
cat foobar
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
比它的Python或C++等价物短得多.
另外:Psyco vs. C++.
这仍然是一个糟糕的比较,因为无论如何没有人会做数字笨重的东西基准测试倾向于专注于纯Python.更好的方法是比较实际应用程序(C++与NumPy)的性能,以了解您的程序是否会明显变慢.
这里的问题是您有两种不同的语言来解决两个不同的问题……就像将 C++ 与汇编程序进行比较。
Python 用于快速应用程序开发以及性能最低的情况。
C++不是用于快速应用程序开发,而是继承了 C 的速度遗产——用于低级编程。
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