python和c++学哪个好
Python 的运行速度快吗?虽说不同场景不同定论,但整体而言,它没有 C、Java 快。这也导致 Python 凭借可读性、简单易上手、良好的生态系统横行 AI 领域时,一提到速度,就成为众多开发者头疼的问题。
为了解决这一难题,麻省理工学院的计算机科学家出手了,他们共同研发了一种名为 Codon 的 Python 编译器,可以将 Python 代码转化为本地机器代码,而不会对运行时的性能产生影响。
当前,Codon 已经在 GitHub 上开源:https://github.com/exaloop/codon,斩获 6300 个 Star。
Codon 与 C/C++ 性能相当
"在单线程上,比 Python 的典型速度提高了 10-100 倍或更多,"Codon repo写道,"Codon 的性能通常与 C/C++ 的性能相当(有时甚至更好)。"
与 Python 不同的是,Codon 支持本地多线程,这可以使速度提高许多倍。
Codon 最初是作为一个在 Python 中创建高性能特定领域语言(DSL,domain-specific language)的框架而开发的。DSL 是专注于特定目的的语言,而不是像 Python 或 C 这样的通用编程语言。
据官方 GitHub repo 透露,Codon 源于 Seq 项目,后者是一个用于生物信息学和遗传学的 DSL,现如今它已经成长为一个与 Python 3 基本兼容的语言编译器。
近期,外媒 The Register 通过该工具的研究团队内部最新分享了一个关于 Codon 的论文。本论文的作者包含了,MIT、维多利亚大学等多名研究人员,如 Ariya Shajii(Exaloop)、Gabriel Ramirez(MIT CSAIL)、Haris Smajlović(加拿大维多利亚大学)、Jessica Ray(MIT CSAIL)、Bonnie Berger(MIT CSAIL)、Saman Amarasinghe(MIT CSAIL)和 Ibrahim Numanagić(维多利亚大学)。
这篇论文指出,"与其他面向性能的 Python 实现(如 PyPy 或 Numba)不同,Codon 是作为一个独立的系统从头开始构建的,它可以提前编译为静态可执行文件,并且不与现有的 Python 运行时(如 CPython 或 RPython)绑定执行。因此,Codon 可以实现更好的性能,并克服运行时的特定问题,如全局解释器锁"。
在论文中,作者也讨论了各种基于 Codon 的高性能 DSL,这些 DSL 设计用于生物信息学、数据压缩和并行编程,也利用了 Codon 的编译器基础设施。但是 Codon 可以大幅加速标准的 Python 程序,尽管那些依赖外部库(如 Django 或 DocUtils)的程序必须依赖 CPython 桥接,这就限制了 CPython 的性能。
"Codon 不需要使用像 numpy 这样的 C 语言实现的库来重写程序,也不需要完全用 C 语言重写,而是可以使用相同的 Python 实现,并给出你用 C 语言重写的相同性能",麻省理工学院教授和 CSAIL 首席研究员 Saman Amarasinghe说 道,"因此,我相信 Codon 是成功的 Python 应用程序的最简单的前进道路,这些应用程序由于缺乏性能而达到了一个极限。"
测试
那么 Codon 是否真的如说的那样快?在 Codon 论坛上,一位开发者进行了测试:
$ cat fib.py def fib(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fib(n-1) + fib(n-2)if __name__ == "__main__": import sys print(fib(int(sys.argv[1])))CPython 3.11
$ python fib.py 40102334155# mem: 8'816_KB# time: 18.42_sPyPy 7.3.9
$ pypy fib.py 40102334155# mem: 74'596_kB# time: 4.99_s# ~= 3.7xCodon compiled$ codon build -release fib.py$ ./fib 40102334155# mem: 5'612_kB# time: 0.26_s# ~= 70.8xCodon with python interpreter
# in fibpy.py, we just add `@python` decorator to fib function$ codon build -release fibpy.pyexport CODON_PYTHON=/path/to/libpython3.11.so$ ./fibpy 40102334155# mem: 12'828# time: 18.49# ~= 1x最终发现,一个简单的 Codon 编译的斐波那契脚本比 CPython 版本快 70 多倍。
除此之外,该研究团队也在 GitHub 上贴出了 Codon 基准测试套件的结果,比较了 Python、PyPy、C++ 和 Codon 在一系列任务和应用上的表现。该基准测试是在以下设置上运行的:
最终结果如下所示:
据 Codon 官方文档显示,虽然 Codon 的语法和语义与 Python 的几乎相同,但还是有一些值得一提的区别,如数据类型方面:
整数。Codon 的 int 是一个 64 位有符号的整数,而 Python 的(在版本 3 之后)可以是任意大的。然而 Codon 通过 Int[N] 支持更大的整数,其中 N 是位宽。
字符串。Codon 目前使用 ASCII 字符串,与 Python 的 unicode 字符串不同。
字典。Codon 的字典类型不保留插入顺序,与 Python 3.6 的不同。
此外,Codon 和 Python 在类型检查、数值运算、模块等维度还有些许的不同,更详细的内容可参考:https://docs.exaloop.io/codon/general/differences据悉,Codon 已经被商业化地应用在金融和生物信息学、深度学习等领域。
参考来源:
https://www.theregister.com/2023/03/11/python_codon_compiler/
GitHub 地址:https://github.com/exaloop/codon
包须叔3930c语言和python哪个好入门 -
焦程魏18558502959 ______ python相较C语言入门要简单的多.如果没有编程基础,强烈建议培养编程思维,先学习C语言,这样在学习其他高级语言会显得比较轻松.但这里要说的是,如果你是想学习一门语言去找一份工作,Python目前可能并不是太合适.如果你是一名资深程序员,强烈推荐你将Python做为第二语言,未来,它将助你在激烈的职场竞争中拔得头筹.比如:大数据、机器学习、数据处理、自动化运维、爬虫、数据采集与可视化、web后端等等.所以c语言和python,是先苦后甜,亦或者是先甜后苦需要你衡量一下.
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焦程魏18558502959 ______ 2019 年软件开发必学的编程语言 Top 3:1. PythonAI、ML、数据分析、基于算法的开发,不管是初学者还是经验丰富的开发人员,Python 都是他们的最爱,不仅因为它容易学习,还因为对它的需求在不断增长.Python 的应用:1. 数据分析;2.Web开发;3. 科学和数字应用;2、 JavaScript易用,支持完整的 Web 栈和移动应用程序开发.可以开发 Web 应用程序、服务器后端、桌面应用程序和移动应用程序.3、 GO 语言Go 是一门开源的编程语言,可用于轻松构建简单、可靠、高效的软件.具备了 Python 的简易性和传统 C++ 和 Java 的性能,可帮助你构建可伸缩的应用程序.
包须叔3930c++与Python有什么区别
焦程魏18558502959 ______ 程序有两种执行方式,解释执行和编译执行. PYTHON是一种脚本语言,是解释执行的,不需要经过编译,所以很方便快捷,且能够很好地跨平台,写一些小工具小程序特别合适. 而C++则是一种需要编译后运行语言,在特定的机器上编译后在特定的机上运行,运行效率高,安全稳定.但编译后的程序一般是不跨平台的. 学习一种编程语言不能看它热不热.而是要看它在某个领域的作用.就像汇编,虽然现在不热了,但是它在某些行业内还是很吃香的.PYTHON确实很强大,但在三五年内,不会作为一种主流的编程语言.至少在Windows程序开发领域内不会. 建议将C++作为主要的学习方向,将PYTHON作为一种辅助工具.当然,都能学通则更好了.
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焦程魏18558502959 ______ C更好一些 python用的相对少 从语法上 也并不具备代表性 虽然相对来说python更简单一点,但学会python后不利于扩展 而学会C之后,再学 C++ C#或者java都相对简单一些. 学python就更容易了. 所以 建议先学C
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焦程魏18558502959 ______ Python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等.Python除了极少的涉及不到的开发之外,其他基本上可以说全能:系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、爬虫编写、机器学习、人工智能等等.Python的应用特别广,中国现在的人才缺口超过100万.如果你想要专业的学习Python开发,更多需要的是付出时间和精力,一般在2w左右.应该根据自己的实际需求去实地看一下,我个人推荐动力节点这个学校,先好好试听之后,再选择适合自己的.只要努力学到真东西,前途自然不会差.
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焦程魏18558502959 ______ python语法比较好理解,逻辑不像c那么复杂,适合入门,所以不需要有c基础.python学习3点经验: 1.找一本浅显易懂,例程比较好的教程,从头到尾看下去.不要看很多本,专注于一本.把里面的例程都手打一遍,搞懂为什么.2.去找一个实际项目练手.我当时是因为要做一个网站,不得已要学python.这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多.所以最好是要有真实的项目做.可以找几个同学一起做个网站之类.3.最好能找到一个已经会python的人.问他一点学习规划的建议,然后在遇到卡壳的地方找他指点.这样会事半功倍
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焦程魏18558502959 ______ 建议还是学Python,把一门精通了再去看别的,而且比起Python,c++比较难接受.