shell中有很多强大的命令,比如awk、sort、grep等,这些命令的执行效率同php和python这样的语言实现相比哪个更高呢?
回复内容:
N年前为了每天分析数十GB的日志,正好做过测试。测试是在Linux环境下(Redhat ES 3),测试处理一个数百兆的日志文件进行汇总分析(邮件日志),分别用C, Perl, Python,Shell做同样的处理。处理速度排名是C>>Perl>python>shell。C是最快的,比别的快上至少一个数量级;其次是Perl,毕竟是为文本处理而生,最强的内置正则表达式;Python比Perl慢了点,记得速度是Perl的60%左右;shell最慢,虽然sed, grep,awk都不慢(其实都是C写的),但通过shell组合在一起效率还是差了不少。
服务器上临时分析一些日志数据的时候基本都是awk sort grep uniq sed之类,性能帅得很。
如果是长期需要处理的功能,一般都会做成php或者python脚本,多数会丢crontab里运行去。
量级不大的时候,开发效率、可维护性往往比性能更重要。 当性能更重要时,shell php python这些都不是好选择。 hadoop之类的并行计算方案会更靠谱,毕竟单位节点的计算能力是很容易触顶的。
处理的数据量较小的情况下,一般使用 shell。功能齐全,信手拈来,很方便,速度也很快。
在数据量较大的情况下就建议用高级语言了。如果是重复性的记得写成脚本,方便复用。
数据量大可能会导致出错以及性能问题,之前就遇到过一个问题,将一个文件作为查询条件用grep在另一个文件中查找,死活查不出来的情况...还有一个更奇葩,几百万行的一个文本用 uniq 去重之后还是各种重复。。。
普通功能,shell的效率高,因为这些经典命令内部大多是C/C++实现的。
但在一些偏僻或者复杂功能中,限于这些命令本身的功能,需要“曲线救国”,反复倒腾数据才能达到最终结果。
这时候,直接用php、python,速度就更快。
Stellungnahme:Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn