Maison développement back-end C++ C vs Python Performance

C vs Python Performance

Jul 13, 2025 am 01:42 AM
python c++

C est généralement plus rapide que Python, en particulier dans les tâches à forte intensité de calcul. 1. C est un langage compilé qui exécute directement le code machine, tandis que Python s'exécute lors de l'interprétation et de l'exécution, qui apporte des frais généraux supplémentaires; 2. C détermine le type pendant la compilation et gère manuellement la mémoire, ce qui est propice à l'optimisation du processeur, et la dynamique de python et la collecte des ordures augmentent le fardeau; 3. Il est recommandé d'être utilisé pour des scénarios à haute performance tels que les moteurs de jeu et les systèmes intégrés. Python convient à l'analyse des données et aux scénarios de développement rapide qui hiérarchisent l'efficacité; 4. Il est recommandé d'utiliser des outils temporels pour les tests de performances, d'éliminer l'interférence des E / S et des valeurs moyennes plusieurs fois pour obtenir des résultats précis.

C vs Python Performance

C est généralement plus rapide que Python, en particulier dans les tâches à forte intensité de calcul. La raison est très simple: C est une langue compilée qui s'exécute directement sur le matériel; Alors que Python est un langage interprété qui s'exécute dans une machine virtuelle, qui a des frais généraux supplémentaires. Mais l'écart spécifique dépend du scénario d'utilisation.

C vs Python Performance

1. Compilation vs explication: la source fondamentale de différences de performance

C sera compilé en code machine avant l'exécution, et le programme peut exécuter directement les instructions, sans presque aucun fardeau supplémentaire sur l'exécution. Python s'exécute tout en expliquant et chaque exécution nécessite du code d'analyse, de la vérification de type et d'autres opérations, ce qui entraînera des pertes de performances considérables.

C vs Python Performance

Par exemple: une opération d'accumulation de boucle simple ne peut prendre que quelques millisecondes à terminer en C, tandis qu'un script python avec la même logique peut prendre des dizaines, voire des centaines de millisecondes.

Donc, si le programme que vous écrivez nécessite beaucoup de calculs répétés (comme le traitement d'image, la simulation physique), il serait plus approprié d'utiliser C.

C vs Python Performance

2. Impact de la gestion du système et de la mémoire de type

C prend en charge le contrôle de la mémoire manuelle et le type de variable est déterminé au moment de la compilation, afin que le CPU puisse mieux optimiser le chemin d'exécution. Les variables Python sont typées dynamiquement et de nouveaux objets peuvent être créés à chaque fois qu'ils sont attribués, et la mémoire doit être libérée par des mécanismes de collecte des ordures, ce qui ralentit également la vitesse d'exécution.

Par exemple:

  • Définir un entier int a = 5; En C, l'espace occupé et le fonctionnement sont fixes.
  • Dans Python, même a = 5 est en fait un objet complet derrière, y compris le nombre de références, les informations de type, etc., qui occupe plus de mémoire et rend les opérations plus compliquées.

Ce type de «flexibilité» a un coût, en particulier dans les scénarios où de grands volumes de données ou des appels à haute fréquence sont effectués.


3. Suggestions de sélection dans le développement réel

Bien que C soit rapide, toutes les situations ne conviennent pas:

  • Utilisation recommandée de C :

    • Moteurs de jeu, systèmes intégrés, échanges à haute fréquence et autres domaines qui nécessitent des performances extrêmement élevées
    • Besoin d'un bon contrôle de la mémoire ou des ressources matérielles
    • Cycle de vie long et fréquence de fonctionnement élevée
  • Python recommandé :

    • Scénarios avec une efficacité de développement prioritaire telle que l'analyse des données, la modélisation de l'IA, les scripts, etc.
    • Prototypage rapide, vérification des algorithmes
    • N'impliquez pas trop de tâches informatiques sous-jacentes

De plus, de nombreux outils (tels que Cython ou Numpy) peuvent également faire du python près de C en parties clés, et il n'a pas nécessairement à utiliser C tous.


4. Conseils pour les tests de performance

Si vous souhaitez tester la différence entre les deux vous-même, il y a quelques conseils:

  • Utilisez le module time ou les outils de ligne de commande (tels que le temps) pour enregistrer le temps d'exécution
  • Évitez d'introduire des opérations d'E / S (comme la lecture et l'écriture de fichiers) dans les tests, sinon cela affectera la précision de la comparaison
  • Plusieurs fonctions pour faire la moyenne de la valeur pour éviter les facteurs accidentels

Par exemple, vous pouvez écrire une fonction qui calcule la séquence Fibonacci, qui est implémentée respectivement en C et Python, puis elle prend du temps, et vous constaterez que l'écart est assez évident.


Fondamentalement, c'est tout. Les deux ont leurs propres avantages, et le choix de la bonne langue peut entraîner deux fois le résultat avec la moitié de l'effort.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Guide de construction d'Agnes Tachyon | Un joli Musume Derby
2 Il y a quelques semaines By Jack chen
Oguri Cap Build Guide | Un joli Musume Derby
3 Il y a quelques semaines By Jack chen
Péx: comment raviver les joueurs
1 Il y a quelques mois By DDD
Guide de construction de Grass Wonder | Uma musume joli derby
2 Il y a quelques semaines By Jack chen
Pic comment émoter
3 Il y a quelques semaines By Jack chen

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Accéder aux données à partir d'une API Web dans Python Accéder aux données à partir d'une API Web dans Python Jul 16, 2025 am 04:52 AM

La clé de l'utilisation de Python pour appeler WebAPI pour obtenir des données est de maîtriser les processus de base et les outils communs. 1. L'utilisation des demandes pour lancer des demandes HTTP est le moyen le plus direct. Utilisez la méthode GET pour obtenir la réponse et utilisez JSON () pour analyser les données; 2. Pour les API qui nécessitent une authentification, vous pouvez ajouter des jetons ou des clés via des en-têtes; 3. Vous devez vérifier le code d'état de réponse, il est recommandé d'utiliser Response.RAISE_FOR_STATUS () pour gérer automatiquement les exceptions; 4. Face à l'interface de pagination, vous pouvez demander différentes pages et ajouter des retards pour éviter les limitations de fréquence; 5. Lors du traitement des données JSON renvoyées, vous devez extraire des informations en fonction de la structure et les données complexes peuvent être converties en données

Comprendre l'opérateur de cession de déménagement en C Comprendre l'opérateur de cession de déménagement en C Jul 16, 2025 am 02:20 AM

L'état de la disposition de l'oppaitation est de l'insaspéciale

Objet tranchant en c Objet tranchant en c Jul 17, 2025 am 02:19 AM

L'objet Slice fait référence au phénomène selon lequel une partie des données de classe de base est copiée lors de l'attribution ou du passage d'un objet de classe dérivé à un objet de classe de base, entraînant la perte de nouveaux membres de la classe dérivée. 1. Les tranches d'objet se produisent dans des conteneurs qui attribuent directement des valeurs, passent les paramètres par valeur ou stockent des objets polymorphes dans les classes de base de stockage; 2. Les conséquences incluent la perte de données, le comportement anormal et difficile à déboguer; 3. Éviter les méthodes incluent le passage d'objets polymorphes à l'aide de pointeurs ou de références, ou à utiliser des pointeurs intelligents pour gérer le cycle de vie de l'objet.

Code en cours d'exécution en parallèle avec le multiprocessement Python Code en cours d'exécution en parallèle avec le multiprocessement Python Jul 16, 2025 am 03:51 AM

L'utilisation du module multiprocesseur de Python peut améliorer les performances, mais l'attention doit être accordée aux méthodes de démarrage, à l'utilisation du pool, à la communication de processus et à la gestion des exceptions. 1. Choisissez la méthode de démarrage appropriée: Fork (UNIX Fast mais instable), Spawn (recommandation multiplateforme), Forkserver (adapté à la propriété pour la création fréquente); 2. Utilisez le pool pour gérer les tâches simultanées, contrôler le nombre de processus et sélectionner raisonnablement map ou appliquer_async; 3. La communication entre les processus peut être utilisée pour fournir la file d'attente, le tuyau, la valeur, le tableau ou le gestionnaire, faire attention aux performances et à la sécurité; 4. Renforcer la gestion des exceptions, utiliser la journalisation pour déboguer et peut être simulé par un seul processus pendant le développement.

Quelles sont les méthodes magiques (méthodes Dunder) à Python? Quelles sont les méthodes magiques (méthodes Dunder) à Python? Jul 16, 2025 am 04:09 AM

Les méthodes magiques (méthodes Dunder) dans Python sont des méthodes spéciales utilisées pour personnaliser le comportement des objets. Ils commencent et se terminent par un double soulignement, tel que __init__ ou __str__, et sont automatiquement déclenchés lorsqu'une syntaxe spécifique ou une fonction intégrée est utilisée. 1 .__ init__ est utilisé pour initialiser l'objet; 2 .__ Str__ et __repr__ Définissez respectivement la représentation de la chaîne lisible et l'expression reconstructible de l'objet; 3 .__ Add__, __Sub__, etc. Définissez les comportements d'addition et d'opération de soustraction; 4. Opérations de contrôle et de comparaison telles que __eq__, __lt__, etc. Implémentation de ces méthodes, telles que l'ajout de __add__ au point de classe personnalisé pour soutenir les opérations, rend la classe plus naturellement et conforme aux attentes. faire

C Techniques d'initialisation C Techniques d'initialisation Jul 18, 2025 am 04:13 AM

Il existe de nombreuses méthodes d'initialisation en C, qui conviennent à différents scénarios. 1. L'initialisation de la variable de base inclut l'initialisation de l'attribution (inta = 5;), l'initialisation de construction (inta (5);) et l'initialisation de la liste (inta {5};), où l'initialisation de la liste est plus stricte et recommandée; 2. C 11 prend également en charge l'initialisation directe au sein de la classe; 3. L'initialisation du tableau et du conteneur peut être utilisée en mode traditionnel ou C 11 de C 11 :: Array et STD :: Vector, prise en charge la liste d'initialisation et améliorer la sécurité; 4. Initialisation par défaut

Génération de nombres aléatoires en c Génération de nombres aléatoires en c Jul 16, 2025 am 02:27 AM

Il existe deux façons principales de générer des nombres aléatoires dans C. 1. La fonction RAND () en utilisation doit être utilisée pour définir la graine avec SRAND (), mais le hasard est médiocre; 2. Il est recommandé d'utiliser la bibliothèque C 11 pour obtenir une génération de nombres aléatoires de meilleure qualité via Random_Device, MT19937 Engine et objets de distribution. Soyez prudent pour éviter le réglage répété des graines, éviter la plage de contrôle de moulage direct et hiérarchisez les bibliothèques modernes pour assurer la cohérence multiplateforme et la qualité aléatoire.

Quand utiliser des destructeurs virtuels en C? Quand utiliser des destructeurs virtuels en C? Jul 16, 2025 am 02:33 AM

Le scénario clé où les destructeurs virtuels doivent être utilisés est lorsque vous souhaitez supprimer en toute sécurité les objets de classe dérivés via des pointeurs de classe de base. 1. Si le destructeur de la classe de base n'est pas une fonction virtuelle, la suppression de l'objet de classe dérivée via le pointeur de la classe de base mènera à un comportement non défini, et appeler le destructeur de classe de base et ignorer la logique de destructrice de classe dérivée peut provoquer une fuite de ressources; 2. La solution consiste à déclarer le destructeur de classe de base comme virtuel pour garantir que le destructeur de classe dérivé est appelé correctement; 3. L'impact des performances du destructeur virtuel est généralement négligeable, mais si la classe n'est pas héritée ou ne gère pas le cycle de vie à travers des pointeurs, il n'y a pas besoin d'un destructeur virtuel.

See all articles