Что быстрее питон или c

Сравнение скорости Python и C++

Прим. ред. Это перевод статьи Назера Тамими. Мнение редакции может не совпадать с мнением автора оригинала.

Есть миллион причин любить Python (особенно если вы дата-сайентист). Но насколько Python отличается от низкоуровневых языков, таких как Си и C++? В этой статье я собираюсь сделать сравнение скорости Python и C++, на очень простом примере.

Мы будем генерировать все возможные k-меры ДНК, для фиксированного
значения «k». О том, что такое k-меры, я расскажу чуть позже. Этот пример был выбран потому, что многие задачи обработки и анализа данных связанные с геномом, считаются ресурсоёмкими. Поэтому, многие дата-сайентисты связанные с биоинформатикой, интересуются C++ (в дополнение к Python).

Важное замечание: цель этой статьи не сравнить скорость С++ и Python когда они наиболее эффективны. Код предлагаемых программ можно сделать гораздо более быстрым. Цель этой статьи — сравнить два языка, используя один и тот же алгоритм и код.

Введение в k-меры ДНК

ДНК — это длинная цепь нуклеотидов. Эти нуклеотиды могут быть четырёх типов: A, C, G и T. У вида Homo Sapiens около 3 миллиардов пар нуклеотидов. Вот небольшой кусок ДНК человека:

Чтобы получить из него k-меры нужно разбить строку на части:

Эти последовательности из четырех символов называются k-меры длина которых равна четырём (4-меры).

Задача

Мы сгенерируем всё возможные 13-меры. Математически — это перестановка с проблемой замены. Следовательно мы имеем 4 в степени 13 (67 108 864) вариантов 13-меров.

Сравнение скорости Python и С++

Мы будем использовать один и тот же алгоритм для двух языков. Код на обоих языках намеренно написан аналогично и просто. Я не использовал сложные структуры данных и сторонние библиотеки. Вот код программы на Python:

Выполнение этой программы займет 61.23 секунды. За это время сгенерируется 67 миллионов 13-меров. Чтобы не увеличивать время работы программы я закомментировал код выводящий результаты (25 и 37 строки). Если вы захотите запустить этот код и отобразить результаты, имейте ввиду, что это будет очень долго. Чтобы остановить выполнение программы вы можете нажать на клавиатуре CTRL+С.

Теперь посмотрим тот же алгоритм на языке C++:

В таблице указаны результаты тестов для 13, 14, и 15-меров.

После компиляции, этот код выполнится за 2.42 секунды. Получается что Python требуется в 25 раз больше времени на эту задачу. Я повторил эксперимент с 14 и 15-мерами (это можно указать на 12 строке в Python и на 22 в C++) Теперь мы видим, что производительность этих двух языков, при выполнении одной и той же задачи, значительно различается.

Я повторюсь, обе программы далеки от идеала и могут быть значительно опимизированы. Например, мы не использовали параллельные вычисления на CPU или GPU. Но для таких задач это необходимо. Также мы не храним результаты. Хотя управление памятью в Python и C++ значительно влияет на производительность.

Этот пример и тысячи других задач, подтверждают, что дата-сайентистам стоит обращать внимание на C++ и подобные ему языки, когда нужно работать с большими массивами данных или требующими большой производительности процессами.

Источник

Производительность C++ vs. Java vs. PHP vs. Python. Тест «в лоб»

/update/ Статья обновлена по результатам обсуждения. Поправлен код Python (около 40% ускорения), написан код на Perl и Ruby (но меня терзают смутные сомнения, что с ruby я что-то сделал неправитьно), поправлен код на Java (на моей машине корректнее тестировать int, а не long. к тому же int в Java эквивалентен long в C++).

Вопрос производительности (скорости работы) различных языков часто всплывает в комментариях, на форумах, часто необоснованные :). Встречаются статьи, в которых авторы приводят примеры, где выигрывает реализация на том или ином языке.

После прочтения очередной статьи мне захотелось самому разобраться «здесь и сейчас». Сначала захотелось сравнить Java и C++ (не верил я, что в вычислительных тестах ява может догнать и обогнать cpp). 10 минут и простой код на C++ и яве готов: простой цикл и математические операции. После написания теста подумал и перевёл их на php и python. Позже добавился код на perl и ruby.

Итак, пару слов о тесте:
Алгоритм синтетический, долгий цикл (двухуровневый) и в нём вычисление математического выражения. Таким образом оценивается вычислительная производительность самого языка (интерпретатора или скомпилированного кода), никаких привязок к качеству реализации тех или иных библиотек, никаких внешних сервисов, никаких системозависимых операций (диск, сеть, графика).

1) Мне нравится ява и я честно предполагал, что результаты будут лучше. Обновлено: long в 64-х битных системах работает значительно быстрее. При работе с int в 32-х битных системах Java значительно ускоряется (на моей машине быстрее, чем C++, видимо, JVM оптимизирует исполнение по умолчанию)
2) Я догадывался, что php будет медленней C++ и Java, но не думал, что он окажется быстрее Perl.
3) Предполагал, что Python будет сопоставим с PHP, но ошибся. Видимо, стандартная поставка PHP лучше оптимизирует исполнение кода.
4) Я совсем не знаком с Ruby, код взят из одного из комментариев. Причём использован код 1, так как у меня он работает быстрее чем код 2. Возможно, это также связано с тем, что у меня 32bit-система.
5) Я достаточно уважительно отношусь к различным языкам программирования, эта статья ни одним из углов не нацелена на разжигание холиваров. Каждый язык имеет свою нишу и своих поклонников.

Чтобы не заставлять вас читать всю статью, сразу приведу краткие результаты.

Диаграмма (обновленная):

Старый вариант здесь
На диаграмме слолбец с Ruby частично прозрачен по причине того, что на моей машине скрипт Ruby исполнялся неприлично долго, в то время как в комментарии указано, что скрипт исполняется в 4 раза быстрее скрипта на Python — я в замешательстве.
Столбец с Python прозрачен, так как при включении psyco скрипт ускоряется более чем в 10 раз. Проверил на своей машине. Но это, с моей точки зрения, хак, не отражающий собственную производительность языка.
Столбец с PERL, как могут заметить старожилы, теперь идёт вровень с Python 2.6. Причиной этому послужила смена кода с C-подобного синтаксиса на использование range. Дополнительную производительность (около 12%) можно получить использовав директиву «use integer;», но это, по-моему, тоже хак.

30Производительность, %160303100327149694.1128

Время исполнения — на P4-1.8Ггц.
Производительность — относительно производительности базового кода на C++.

Добавлен столбец с запуском Java-кода с ключём «-server». После перехода с «long» на «int» (повторюсь, int в java такой же как и long в c++ на 32bit-arch) он начал давать прирост в производительности почти вдвое.
Столбец с Ruby 1.9 на моём железе не тестировался, результат перенесён через сравнение с производительностью Python’а на той же машине.

И, чтобы не быть голословным, тестовый код.

Java, Test01.java (int в Java то же что и long в C++):

#include
using namespace std;
int main( void ) <
long r = 0;
for ( int i = 0; i for ( int j = 0; j «answer: «

Python, Test01.py (вынос кода в функцию ускоряет работу кода почти вдвое, отдельная же инициализация range() на моей машине даёт порядка 5% производительности):

Perl, Test01.pl (обновлено, с range работает на 25% быстрее против c-подобного синтаксиса for):

Вот здесь приведён красивый пример на Perl, но, мне кажется, такой вариант уже слишком специфичен.

r = 0
for i in 0..10_000 do
for j in 0..10_000 do
r = ( r + ( i * j ) % 100) % 47
end
end
puts «answer: #»

Вот здесь в комментариях обсуждают решение на erlang.

Как видите, ничего сложного: два цикла и математическое выражение. Вычислительная задача в чистом виде.

мой оригинал — там старая версия статьи, а также информация об версиях использованного ПО и результаты тестов из консоли.

Ещё раз повторюсь: каждый язык имеет свою нишу, своих поклонников и свои задачи, с решением которых он справляется лучше других.

PS: а вообще, нет смысла загоняться и меряться чем бы то ни было, производительность самого языка важна для достаточно узкого круга задач, т.к. в общем случае, системы, библиотеки и прочая обвязка нынче несоизмеримо тяжелее самой вычислительной задачи.

Источник

Топ 16 различий между Python и C++

Python и C++ — два очень разных языка программирования. У них разные особенности и предназначены они для разных задач. Однако у обоих есть одна общая черта: поддержка объектно-ориентированного программирования.

В этом руководстве рассмотрим особенности Python, и его ключевые отличия от C++.

Особенности C++

Особенности Python

Теперь посмотрим на основные отличия:

Ключевые отличия C++ и Python

Дальше перечислены основные отличия C++ и Python с точки зрения языков программирования.

Компиляция

C++ — это компилируемый язык. Компилятор создает код из написанного программистом, который потом выполняется для получения результата.

Использование

У C++ много разных функций и относительно сложный синтаксис. Код на этом языке писать не так просто.

У Python синтаксис очень простой, поэтому программы выглядят намного проще и их легче писать.

Статическая/динамическая типизация

C++ — статически типизируемый язык. Таким образом типы данных проверяются во время компиляции. Благодаря этому исходный код при работе защищен от ошибок.

Python же предрасположен к ошибкам, ведь типы там проверяются уже при работе программы.

Портативность

Python портативен. Он также кроссплатформенный, что позволяет запускать код на разных устройствах.

C++ не является портативным, поэтому для каждой платформы код нужно специально компилировать: «Написал код однажды, компилируй везде».

Сборка мусора/управление памятью

В C++ памятью нужно управлять вручную. Здесь нет автоматической сборки мусора.

Python же поддерживает автоматическую сборку мусора. Управление памятью в нем осуществляется автоматически.

Быстрое прототипирование

С помощью Python можно заниматься быстрым прототипированием, чтобы потом создавать приложения на других языках программирования.

Область видимости переменных

Код в C++ разделяется с помощью фигурных скобок в циклах. Область видимости переменных ограничена этими блоками.

В Python область видимости переменных не ограничена ничем. Переменные доступны в рамках одной конструкции.

Установка

C++ можно легко установить на Windows, а вот с Python посложнее. Некоторые библиотеки не совместимы с Windows.

В C++ типы данных привязываются к именам и проверяются при компиляции. Это уменьшает количество возможных ошибок при работе.

В Python же типы данных проверяются уже во время работы программы. Из-за этого количество ошибок в этом языке может быть больше.

Функции

Функции — это блоки кода с одним или несколькими параметрами и возвращаемым значением. У каждого параметра и возвращаемого значения есть свой тип.

В C++ типы всех значений должны совпадать с тем, что передается. В Python таких ограничений нет.

Эффективность

Код на C++ сложнее поддерживать, поскольку он становится только сложнее с ростом размера приложений.

У Python же наоборот более чистый код и понятный синтаксис. Его поддерживать значительно легче.

Сложность синтаксиса

В C++ есть четкое разделение блоков с помощью фигурных скобок, а также точек с запятой. Таким образом этот код отлично организован.

В Python же нет ни скобок, ни точек с запятой. Там используются отступы.

Скорость выполнения

Программы на C++ работают быстрее. Именно поэтому этот язык используется в тех сферах, где скорость имеет значение, например, в играх.

Python же медленнее. Код на Python работает даже медленнее Java-приложений.

Производительность

C++ — статически типизируемый язык, поэтому при работе с программой возникает меньше ошибок. Такой код работает быстрее. Это делает C++ высокопроизводительным языком.

Python динамический, поэтому при работе с ним чаще происходят ошибки, а общая производительность ниже в сравнении с C++.

Зато в машинном обучении Python почти нет равных.

Простота и удобство в использовании

Python дает возможность писать простой и понятный код. Это позволяет разрабатывать сложные приложения для машинного обучения, не задумываясь об особенностях синтаксиса.

Также Python легче изучать. О C++ такого сказать нельзя. Это низкоуровневый язык, который больше подходит компьютерам, чем людям.

У Python в этом плане преимущество, особенности если говорить о приложениях для машинного обучения.

Ключевые достоинства Python

Преимущества C++ над Python

Часто задаваемые вопросы

Лучше учить C++ вместо Python?

Программист должен выбрать, что ему учить. Это также зависит от потребностей. Если вас интересует системное или низкоуровневое программирование, то обратите внимание на C++.

Если же ближе машинное обучение, то Python подойдет больше. Также можно познакомиться с веб-программированием на примере Ruby, JavaScript, Angular и так далее.

Все зависит от интересов и потребностей. Плюс, никогда не будет лишним знать несколько языков программирования.

Python лучше чем C++

Да. Если говорить о простоте синтаксиса и легкости освоения. Python можно взять просто для того, чтобы познакомиться с программированием. Там нет точек с запятой, указателей, шаблонов, STL, типов и так далее.

Если вы хотите познакомиться с основами программирования, то Python явно лучше C++. Однако последний выигрывает в плане производительности, скорости работы, широты применения и так далее.

Может ли Python заменить C++

Нет. C и C++ образуют основу программирования. По сути, даже Python построен на базе C. Поэтому не может быть такого, что Python заменит один из этих языков.

Он может оказаться впереди в тех сферах, где нет взаимодействия с устройствами, производительности, серьезного управления ресурсами и так далее.

Что лучше, если выбирать из C++, Python и Java

У всех трех языков есть свои преимущества и недостатки. C++ славится своей производительностью, скоростью и управлением памятью. В Java основное — это его платформа. В то же время для Python главное простота, читаемость и поддержка со стороны сообщества.

Личные предпочтения помогут сделать выбор. Без этого невозможно сказать, какой язык лучше.

Почему C++ быстрее Python

По следующим причинам:

Это все и влияет на более высокую производительность кода C++. Вот что влияет на более медленную работу Python:

Выводы

C++ и Python — разные языки с разным набором функций и областями применения. У Python более простой синтаксис, хорошая читаемость, однако он проигрывает C++ в плане производительности и скорости.

Python подходит для машинного обучения, а C++ — для широкого спектра приложений, включая системное программирование.

Источник

Что эффективнее для небольшого приложения: C++ или Python?

После прочтения этой статьи, в которой сравнивается производительность распространённых языков программирования и изучения ответов пользователей Тостера на вопросы из разряда «Какой язык выбрать?» (один, два, три, четыре, пять) крепко призадумался на счёт того, не прогадал ли с выбором Python для изучения и последующего использования в написании небольших «бытовых» кроссплатформенных приложений вроде планировщика задач или словаря.

С одной стороны, лаконичность Python позволяет быстрее освоить язык и сократить время разработки самого приложения. Да и читать код приятно.

С другой же, C++ является довольно мощным языком, позволяющим писать быстрые и экономные с точки зрения потребления ресурсов приложения, размер которых будет меньше, чем у «скомпилированного» оппонента. Однако время, необходимое для его изучения, удручает.

Поскольку влезать в уже существующие обсуждения со своими вопросами не совсем прилично, а прояснить ситуацию для меня может лишь мнение более опытных коллег, рискну обратиться к сообществу с вопросом:

Настолько ли значительна скорость работы C++ приложения, чтобы отказаться от простоты использования Python?

P. S. Без претензий на профессиональное использование в будущем, мне бы хотелось изучить с нуля язык и сопутствующие библиотеки, которые позволят создавать легковесные кроссплатформенные приложения с приятным настраиваемым интерфейсом. Судя по всему, вариантов здесь не так уж много: Python + PyQt (QML), C++ + Qt (QML) или Java + Zetes.

Python не быстр, а C++ непрост для изучения и использования. Java же, помимо требовательности к ресурсам, плохо ассоциируется с использованием на домашнем ПК, почему его и не рассматриваю.

Буду благодарен за ваши мнения, комментарии и советы.

Источник

Python vs C. Какой из них быстрее?

Простой 5 комментариев

А какой используется интерпретатор?
А как был скомпилирован код на си?
На одном и том же железе происходил запуск? Условия равны?
Чем print на питоне отличается от сишного printf?
Как вообще происходил замер? Было ли учтено время на запуск интерпретатора?
Сколько было замеров? Может в случае с си был аномально медленный прогон?

Питон получился в 4 раза медленнее.

Вот ещё результат без /dev/null:
Для C:

Результат тоже хуже, но тут очень много времени тратится на вывод в консоль, по тому разница почти не видна.

А как был скомпилирован код на си?

На одном и том же железе происходил запуск? Условия равны?

Чем print на питоне отличается от сишного printf?

Как вообще происходил замер? Было ли учтено время на запуск интерпретатора?

Сколько было замеров? Может в случае с си был аномально медленный прогон?

— Через командную строку, Время на запуск был, даже дал фору Си, потому что он уже с первого раза начал проигрывать.

Я уверен, что у вас гдето ошибка в методике. Тем более что mingw не нативен для винды и заведомо будет медленнее, чем скомпилированный через msvc.

Источник