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Warum ist Python ineffizient?

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2019-05-30 13:05:584205Durchsuche

Python ist eine elegante Programmiersprache. Mit der rasanten Entwicklung von künstlicher Intelligenz, Cloud Computing und Big Data hat Python heute die Aufmerksamkeit aller Gesellschaftsschichten auf sich gezogen, darunter Alibaba, Sohu, Zhihu, Tencent, NetEase und Tudou Von Sina bis ins Ausland nutzen Google, Dropbox, Facebook, Redhat, Uber usw. Python in großem Umfang, um verschiedene Aufgaben zu erledigen!

Warum ist Python ineffizient?

Python wird immer beliebter und hat viele Vorteile, aber Python hat auch einen großen Nachteil im Vergleich zur C-Sprache,

Python läuft ineffizient, was ist also der Grund?

1. Python ist eine dynamische Sprache

Eine dynamische Sprache ist eine Art Sprache, die ihre Struktur zur Laufzeit ändern kann, z. B. neue Funktionen und Objekte , Codes können eingeführt, vorhandene Funktionen gelöscht oder andere strukturelle Änderungen usw. vorgenommen werden. Diese Art von Sprache ist lebendiger, aber es ist unvermeidlich, dass die Unsicherheit der Laufzeit auch die Betriebseffizienz beeinträchtigt.

2. Python ist eine interpretierte Ausführung

Im Vergleich zu Programmen, die in der kompilierten Sprache C geschrieben sind, ist Python eine interpretierte Ausführungssprache, und ihr laufender Prozess ist die Python-Laufdatei Programm wandelt der Python-Interpreter den Quellcode in Bytecode um und dann führt der Python-Interpreter diese Bytecodes aus. Bei jeder Ausführung muss es in Bytecode konvertiert werden, und dann wandelt eine virtuelle Maschine den Bytecode in Maschinensprache um, bevor er auf der Hardware ausgeführt werden kann. Im Vergleich zu kompilierten Sprachen ist der Prozess komplizierter und die Leistung wird definitiv beeinträchtigt . Beeinflussen.

3. Alles in Python ist ein Objekt

Python ist eine objektorientierte Programmiersprache, die besagt, dass alles ein Objekt ist, beispielsweise Zahlen und Zeichenfolgen . Tupel, Listen, Wörterbücher, Funktionen, Methoden, Klassen, Module usw. sind alle Objekte, einschließlich Code. Jedes Objekt muss einen Referenzzähler verwalten, was zusätzliche Arbeit verursacht und die Leistung beeinträchtigt.

4. Python GIL

GIL ist der am meisten kritisierte Punkt von Python, da Multithreading in Python nicht einmal in einem einzelnen Thread möglich sein kann , GIL Es wird auch große Auswirkungen auf die Leistung haben, da Python jedes Mal, wenn es 100 Opcodes ausführt, versucht, den Thread zu wechseln, was sich auf die Betriebseffizienz von Python auswirkt.

5. Garbage Collection

Python verfolgt eine markierte und generationsübergreifende Garbage Collection-Strategie. Jedes Mal, wenn eine Garbage Collection stattfindet, wird das ausgeführte Programm unterbrochen, was zu sogenannten Pausen führt . Karte, was sich auf die Betriebseffizienz auswirkt.

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