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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？

在研究Python和C++之间的性能折衷的同时,我设计了一个小例子,主要关注一个愚蠢的子串匹配.

这是相关的C++:

using std::string;
std::vector<string> matches;
std::copy_if(patterns.cbegin(), patterns.cend(), back_inserter(matches),
   [&fileContents] (const string &pattern) { return fileContents.find(pattern) != string::npos; } );

以上是用-O3构建的.

这是Python:

def getMatchingPatterns(patterns, text):
    return filter(text.__contains__, patterns)

它们都采用大量模式和输入文件,并使用哑子搜索将模式列表过滤到文件中找到的模式列表.

版本是:

• gcc - 4.8.2(Ubuntu)和4.9.2(cygwin)
• python - 2.7.6(Ubuntu)和2.7.8(cygwin)

令我惊讶的是表现.我在低规格的Ubuntu上运行,Python的速度提高了大约20%.在具有cygwin的中型PC上也是如此 - Python速度提高了两倍.Profiler显示99 +%的周期用于字符串匹配(字符串复制和列表推导是无关紧要的).

显然,Python实现是本机C,我希望它与C++大致相同,但并不期望它快.

与gcc相比,对相关CPython优化的任何见解都是最受欢迎的.

作为参考,这里是完整的例子.输入只需要一组50K HTLM(每次测试都从磁盘读取,没有特殊的缓存):

蟒蛇:

import sys

def getMatchingPatterns(patterns, text):
   return filter(text.__contains__, patterns)

def serialScan(filenames, patterns):
   return zip(filenames, [getMatchingPatterns(patterns, open(filename).read()) for filename in filenames])

if __name__ == "__main__":
   with open(sys.argv[1]) as filenamesListFile:
      filenames = filenamesListFile.read().split()
   with open(sys.argv[2]) as patternsFile:
      patterns …