PythonはJavaよりどれくらい遅いですか

Python の最大の欠点はパフォーマンスが低いことであることは誰もが知っています。それがどれほど悪いかについての具体的なデータはインターネット上にありません。今日テストをしました。

まず最初に、この単純なテストは、配列の作成と統計の時間のかかる比較にすぎないことを述べておきます。私は、配列の操作が Python の強みであると考えていました。大きな違いはないはずですが、結果は衝撃的です: Python は Java よりも配列の作成に 14 倍以上時間がかかり、統計には Java の 24 倍以上の時間がかかります。

ハードウェア環境:

Win8.1 64ビット、i5 4670Kウルトラ～4.2GHZ、メモリ8G

ソフトウェア:

python 3.4、JDK 1.6

Phton:

import time
c_rows=10000
c_cols=10000
lvStart=time.time()
#print(lvStart)
 
# 建立 [10000][10000]的整数阵列
lvArr=[[] for row in range(1,c_rows+1,1)]
lvRows=len(lvArr)
for row in range(0,lvRows,1):
lvArr[row]=[col for col in range(1,c_cols+1,1)]
lvEnd=time.time()
print("Create lvArray Use:%f" %((lvEnd-lvStart)*1000))
 
lvStart=time.time()
lvSum=sum(list(map(sum,lvArr)))
lvEnd=time.time()
print("lvArray summary is :%d" %(lvSum))
print("Calculate lvArray Use:%f" %((lvEnd-lvStart)*1000))

結果:

Create lvArray Use:3654.559135
lvArray summary is :500050000000
Calculate lvArray Use:962.199926
[Finished in 6.3s]

========

JAVA:

public class Test {
public static void main(String[] args) {
long lvStart = System.currentTimeMillis();
int[][] lvArr = new int[10000][10000];
for (int row = 0; row < lvArr.length; row++) {
for (int col = 0; col < lvArr[row].length; col++) {
lvArr[row][col] = col + 1;
}
}
long lvEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println(String.format("Create lvArray Use:%d", lvEnd - lvStart));
lvStart = System.currentTimeMillis();
long lvSum = 0;
for (int row = 0; row < lvArr.length; row++) {
for (int col = 0; col < lvArr[row].length; col++) {
lvSum += lvArr[row][col];
}
}
lvEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println(String.format("lvArray summary is :%d", lvSum));
System.out.println(String.format("Calculate lvArray Use:%d", lvEnd-lvStart));
}
}

結果:

Create lvArray Use:257
lvArray summary is :500050000000
Calculate lvArray Use:39

当初、Python ではリストおよび配列メソッドの操作に並列コンピューティングが使用されるだろうと考えていましたが、そうではなかったので、残念に思います。

C/Delphi のような難しい奴らと比較するつもりはありません。間違いなく数秒で消えてしまいます。

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