Inhaltsverzeichnis
Python ist langsamer als C, weil es eine interpretierte Sprache ist.
Verwenden Sie fast immer eine virtuelle Maschine, um Python-Code auszuführen
Beispiel
Zusammenstellungsprozess
Nativer Code
Warum ist Python langsamer als C?
Fazit
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Warum läuft C-Code schneller als Python?

Warum läuft C-Code schneller als Python?

Sep 11, 2023 pm 12:45 PM
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Warum läuft C-Code schneller als Python?

In diesem Artikel erfahren wir, warum C-Code schneller läuft als Python.

Guido Van Rossum hat Python entwickelt, eine der bekanntesten Programmiersprachen. Python ist bei Entwicklern wegen seiner klaren Syntax und dem einfachen Code beliebt, auch für Neulinge. Das Erlernen von Python ist für diejenigen, die gerade erst ihre Programmierkarriere beginnen, von großem Nutzen. Sie können Python-Programmierschulungen, Blogs, Videos, Module und Tausende anderer Ressourcen nutzen, um alle Aspekte dieser beliebten Sprache zu erlernen. Nach Abschluss sind Sie in der Lage, moderne Entwicklungsaktivitäten wie GUI-Entwicklung, Webdesign, Systemadministration, komplexe Finanztransaktionen oder Berechnungen, Datenwissenschaft, Visualisierung und mehr durchzuführen.

Python ist langsamer als C, weil es eine interpretierte Sprache ist.

Python ist langsamer als C, weil es eine interpretierte Sprache ist.

Daher sind mehr echte CPU-Anweisungen erforderlich, um eine bestimmte Anweisung auszuführen.

Sie können überprüfen, ob der Wert einer Variablen kleiner, größer oder genau gleich diesem Wert ist, indem Sie die Zahl 1 hinzufügen oder sie mit einem bestimmten Wert in Ihrem Python-Code vergleichen.

Der Unterschied besteht darin, dass Python-Code nicht sofort von der CPU ausgeführt, sondern interpretiert wird.

In Bezug auf die Leistung macht das einen großen Unterschied.

Verwenden Sie fast immer eine virtuelle Maschine, um Python-Code auszuführen

Ein anderer Name für einen virtuellen Computer ist „Bytecode-Interpreter“.

Interpretierter Code ist immer langsamer als tatsächlicher Maschinencode, da zur Implementierung der Anweisungen mehr Anweisungen erforderlich sind als zur Ausführung der tatsächlichen Maschinenanweisungen.

Beispiel

Betrachten Sie den Ausdruck x += 1. Auf Intel-CPUs ist eine Registererhöhung ein einzelner Vorgang mit einer Latenz von 1 und einem umgekehrten Durchsatz von einem Drittel (1/3).

Mit anderen Worten bezieht es sich auf die schnellsten CPU-Anweisungen, die ein Intel-Prozessor bereitstellen kann.

Wie wird x += 1 in Python implementiert?

Um dies zu verstehen, müssen Sie zunächst verstehen, wie Python intern funktioniert.

Zu den internen Komponenten von Python gehören Tokenizer, Lexer, Bytecode-Generator und Bytecode-Interpreter -

  • Tokenizer – Erstellt einen Stream von Tokens aus einer bestimmten ASCII-Textdatei (Python-Code).

  • Lexical Analyzer – In diesem Bereich von Python geht es um die richtige Einrückung und Abstände. An dieser Stelle wird eine Syntaxprüfung durchgeführt.

  • Bytecode-Generator – Wenn Optimierungen vorgenommen werden, werden diese von Python-Komponenten durchgeführt. Da Python jedoch keine kompilierte Sprache ist, ist der Umfang der verfügbaren Optimierungen im Vergleich zu einem C-Compiler begrenzt.

  • Das Python-Modul , bekannt als „Bytecode-Interpreter“, verwaltet den Bytecode-Stream und versorgt die virtuelle Python-Maschine mit Strom (unter Beibehaltung ihres Zustands).

Nach der Generierung wird der Bytecode normalerweise im Speicher zwischengespeichert.

Dies erhöht die Geschwindigkeit, da Sie den Tokenisierungs-, lexikalischen Analyse- und Bytecode-Generierungsprozess für Code, den Python bereits gesehen hat, nicht wiederholen müssen.

Anstatt also jedes Mal, wenn wir die while-Schleife durchlaufen, den Tokenisierungs-, Lexing- und Bytecode-Erstellungsprozess zu durchlaufen, können wir den Bytecode weiterhin an den Bytecode-Interpreter übergeben.

Ist das nicht schneller? Nein, das ist eigentlich nicht der Fall.

Die Verwendung von zwischengespeichertem Bytecode ist zwar schneller, wird jedoch nicht so schnell ausgeführt oder ausgeführt wie Maschinencode.

Die reale CPU, auf der der Code ausgeführt wird, ist kein virtueller Computer.

Zusammenstellungsprozess

Kompiliertes UCSD Pascal wurde im Gegensatz zu anderen kompilierten Sprachen zu dieser Zeit nicht in Assemblersprache kompiliert. Stattdessen wird es in P-Code kompiliert.

Wenn Sie also an „kompilierte Pascal-Programme“ denken, denken Sie an p-Code. Wenn Sie Java oder Python mögen und so tun möchten, als hätten Sie sich etwas Neues ausgedacht, verwenden Sie „Bytecode“.

Darüber hinaus umfasst Python auch das Konzept des „kompilierten Python“, das sich auf Python-Code bezieht, der von einem Tokenizer, Lexer und Bytecode-Generator verarbeitet wurde, um zwischengespeicherten Bytecode zu erstellen, der dem Bytecode-Interpreter (auch bekannt als Python Virtual Machine) bereitgestellt werden kann ).

Wenn Sie eine Datei mit der Erweiterung .py sehen, handelt es sich um eine ASCII-Textdatei, die Python-Quellcode enthält.

PYthon, kompiliert ist, was Dateien mit der Erweiterung „.pyc“ darstellen.

Trotzdem führt der virtuelle Computer den erstellten Code aus.

Nativer Code

Sobald ein Programm erstellt ist, wird es erst dann vollständig in nativen Code konvertiert, wenn es in die nativen binären CPU-Anweisungen der Plattform konvertiert wird, für die es entwickelt wurde.

Dies beinhaltet normalerweise das Schreiben von Assemblercode, die Übergabe an den Assembler und die anschließende Erstellung plattformspezifischer Objektdateien durch den Assembler, anstatt Bytecode zu verwenden.

Solange ein Programm nicht mit der Plattformlaufzeit verbunden ist, ist es nicht einsatzbereit. Die Laufzeit kann Laufzeitdienste wie das dynamische Laden von Objekten bereitstellen und eine Umgebung für die Codeausführung erstellen. In kompiliertem C gibt es eine Laufzeit. Kompiliertes C++ verfügt über eine Laufzeit.

Warum ist Python langsamer als C?

  • Python führt umfangreiche Plausibilitätsprüfungen durch – Ganzzahlen laufen nie über, es wird nie auf ungültigen Speicher zugegriffen, Typen sind nie (stillschweigend) falsch und Arrays werden nie über ihre Enden hinaus geschrieben oder gelesen. In Python kommt es selten vor, dass ein „nicht-lokaler Fehler“ auftritt, aber in C kommt es ziemlich häufig vor, dass Fehler angezeigt werden, die eigentlich keine gemeldeten Fehler sind.

  • Der Compiler von Python führt keine sehr fortgeschrittenen Optimierungen durch (falls vorhanden) – zum einen ist die Geschwindigkeit nicht so wichtig wie in C, und es gibt nicht so viele Informationen, mit denen man fortfahren kann – zum Beispiel in Common Lisp (einer anderen Sprache wie …). In Python (wie einer dynamischen Sprache) können Sie Typanmerkungen bereitstellen, um die gleiche Geschwindigkeit wie in C zu erreichen. Wenn Sie sich von den Sicherheitsüberprüfungen abmelden und versprechen, dass bestimmte Variablen bestimmte Typen haben, erhalten Sie genau die gleichen Maschinencodeanweisungen (falls vorhanden). Es liegt ein Fehler im Programm vor und genau das gleiche seltsame Verhalten tritt auf.

Fazit

In diesem Artikel haben wir die verschiedenen Gründe kennengelernt, warum C-Code schneller ausgeführt wird als Python.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum läuft C-Code schneller als Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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