파이썬은 왜 느린가요?

Python은 동적으로 유형이 지정되고 해석되는 언어입니다. Python의 실행 속도가 느리다는 것은 많은 개발자에게 잘 알려져 있습니다. Python의 모든 것이 객체라는 특성이 실행 속도가 느린 이유 중 하나입니다. 파이썬이 느린 이유. 이것이 당신에게 도움이 되기를 바랍니다.

Python은 정적 언어가 아닌 동적 언어입니다.

이는 Python 프로그램이 실행될 때 컴파일러가 변수의 유형을 알 수 없다는 것을 의미합니다. C에서 컴파일러는 변수가 정의될 ​​때 그 유형을 알지만, Python에서는 실행될 때 그것이 객체라는 것만 압니다.

따라서 C로 다음을 작성하면:

/ * C代码* /
int  a  =  1 ;
int  b  =  2 ;
int  c  =  a  +  b ;

C 컴파일러는 처음부터 a와 b가 정수라는 것을 알고 있습니다. 그들은 단순히 다른 어떤 것도 될 수 없습니다! 이러한 지식을 바탕으로 두 개의 정수를 추가하고 메모리의 단순한 값인 또 다른 정수를 반환하는 루틴을 호출할 수 있습니다.

C에서 실행되는 프로세스는 대략 다음과 같습니다.

1. a에 2를 할당합니다.

3. ) (a, b);

4. 구조를 c 변수에 할당합니다.

Python의 해당 코드는 다음과 같습니다.

# python code
a = 1
b = 2
c = a + b

여기서 인터프리터는 1과 2가 객체라는 것만 알지만 자신이 어떤 유형의 개체인지 알지 못합니다. 따라서 인터프리터는 각 변수의 PyObject_HEAD를 확인하여 유형 정보를 찾은 다음 두 유형 모두에 대해 적절한 합계 루틴을 호출해야 합니다. 마지막으로 반환 값을 보유할 새 Python 객체를 생성하고 초기화해야 합니다.

실행 과정은 대략 다음과 같습니다:

1.

에 1을 할당합니다. (1) a->PyObject_HEAD->typecode를 정수로 설정합니다.

(2) Seta->val = 1로 설정합니다.

2. b에 2를 할당

(1) b->PyObject_HEAD->typecode를 정수로 설정

(2) b->val = 2

을 설정 3. )

( 1) 유형 코드 찾기 a->PyObject_HEAD

(2) a는 정수이고 값은 a->val

(3) 유형 코드 b->PyObject_HEAD

찾기 ( 4) b는 정수이고 값은 b->val

입니다. (5) 이진 덧셈을 호출합니다. bin_add(a->val, b->val)

(6) 결과는 result입니다. 정수.

4. 새 객체 생성 c

(1) c->PyObject_HEAD->typecode를 정수로 설정

(2) 결과에 c->val 할당

동적 유형은 모든 작업을 의미함 단계가 필요합니다. 이것이 수치 데이터 연산에 있어서 Python이 C보다 느린 주된 이유입니다.

파이썬은 컴파일된 언어가 아닌 해석된 언어입니다

통역된 언어와 컴파일된 언어의 차이로 인해 프로그램 실행 속도에도 차이가 발생합니다. 지능형 컴파일러는 반복적이고 불필요한 작업을 예측하고 최적화할 수 있습니다. 이는 또한 프로그램 실행 속도를 증가시킵니다.

Python의 객체 모델은 비효율적인 메모리 액세스를 가져올 것입니다

위의 예에서 C 언어와 비교하여 Python에서 정수에 대한 작업은 추가 유형 정보 계층을 갖게 됩니다. 정수가 많고 일종의 일괄 작업을 수행하려는 경우 Python에서는 목록을 자주 사용하고 C에서는 버퍼 기반 배열을 사용합니다. 가장 간단한 형태로 Numpy 배열은 C 배열을 중심으로 구축된 Python 객체입니다. 즉, Numpy에는 연속적인 캐시 영역 데이터의 값을 가리키는 포인터가 있는 반면 Python에서는 Python 목록에 해당 영역만 캐시하려는 포인터가 있고 각 포인터는 Python 캐시 개체를 가리키고 있습니다. 데이터(이 경우 정수)에 바인딩됩니다.

이 두 가지 상황의 도식적 다이어그램:

위 그림에서 데이터 작업(예: 정렬, 계산, 검색 등)을 수행할 때 생존 비용과 액세스 비용 측면에서 명확하게 볼 수 있습니다. , Numpy는 Python보다 효율적입니다.

위 내용은 파이썬은 왜 느린가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!