在本文中，我们将了解为什么 C 语言代码运行速度比 Python 更快。
Guido Van Rossum 开发了 Python，这是最著名的编程语言之一。 Python因其清晰的语法和简单的代码而受到开发人员的欢迎，即使对于新手来说也是如此。学习Python对于那些刚刚开始编程职业生涯的人来说是非常有利的。他们可以使用 Python 编程培训、博客、视频、模块和数千种其他资源来了解这种流行语言的各个方面。完成后，您将能够进行现代开发活动，例如 GUI 开发、网页设计、系统管理、复杂的金融交易或计算、数据科学、可视化等等。
Python 比 C 慢，因为它是一种解释性语言。
因此，需要更多真实的 CPU 指令来执行给定的语句。
您可以通过在 Python 代码中添加数字 1 或将其与给定值进行比较来验证变量的值是否小于、大于或精确等于该值。
不同之处在于，Python 代码不会立即由 CPU 执行，而是会被解释。
就性能而言，这使世界变得与众不同。
虚拟计算机的另一个名称是“字节码解释器”。
解释代码总是比实际机器代码慢，因为它需要比执行实际机器指令更多的指令来实现指令。
考虑表达式 x += 1。在 Intel CPU 中，寄存器增量是单个操作，延迟为 1，吞吐量倒数为三分之一 (1/3)。
换句话来说，它指的是英特尔处理器可以提供的最快的CPU指令。
在Python中，x += 1是如何实现的？
要理解这一点，您必须首先了解 Python 内部是如何工作的。
Python 的内部组件包括分词器、词法分析器、字节码生成器和字节码解释器 -
Tokenizer - 它根据给定的 ASCII 文本文件（Python 代码）创建令牌流。
词法分析器 - Python 的这个区域涉及适当的缩进和间距。此时进行语法检查。
字节码生成器 - 如果进行了任何优化，则它们是由 Python 组件进行的；但是，由于 Python 不是编译语言，因此与 C 编译器相比，可用优化的范围受到限制。
被称为“字节码解释器”的 Python 模块管理字节码流并为 Python 虚拟机提供动力（维护其状态）。
字节码一旦生成，通常会缓存在内存中。
因为您不必对 Python 已经见过的代码重复标记化、词法分析和字节码生成过程，所以这提高了速度。
因此，我们不必每次循环 while 循环时都经历标记化、词法分析和字节码创建过程，而是可以继续将字节码传递给字节码解释器。
这不是更快吗？不，实际上并非如此。
虽然使用缓存的字节码速度更快，但它的执行或操作速度不如机器代码。
运行代码的真实CPU不是虚拟计算机。
编译型 UCSD Pascal 与当时的其他编译语言不同，并未编译为汇编语言。相反，它被编译成 p 代码。
因此，当您想到“编译的 Pascal 程序”时，您会想到 p-Code。如果您喜欢 Java 或 Python 并且想假装您想出了一些新东西，请使用“字节码”。
此外，Python 还包括“编译的 Python”的概念，它指的是经过分词器、词法分析器和字节码生成器处理以创建可提供给字节码解释器的缓存字节码的 Python 代码（又名 Python 虚拟机）。
当您看到扩展名为.py的文件时，它是一个包含Python源代码的ASCII文本文件。
PYthon，已编译是带有“.pyc”扩展名的文件所代表的内容。
仍然，虚拟计算机执行创建的代码。
程序一旦构建完成，就不会完全转换为本机代码，直到它被转换为其设计平台的本机二进制 CPU 指令。
这通常涉及编写汇编代码，将其传递给汇编器，然后让汇编器创建特定于平台的目标文件，而不是使用字节码。
在程序连接到平台运行时之前，它尚未准备好使用。运行时可以提供动态对象加载等运行时服务并构建代码执行的环境。在已编译的 C 中，存在运行时。已编译的C++具有运行时。
Python 执行大量的健全性检查 - 整数永远不会溢出，无效内存永远不会被访问，类型永远不会（默默地）不正确，并且数组永远不会超出其末端进行写入或读取。在 Python 中，很难出现“非本地错误”，但在 C 中，出现并非实际报告错误的错误是相当常见的。
Python 的编译器不会进行非常高级的优化（如果有的话） - 一方面，速度不像 C 中那么重要，而且没有那么多信息可以继续 - 例如，在 Common Lisp（另一种像 Python 一样的动态语言）中，您可以提供类型注释以获得与 C 相同的速度 - 如果您选择退出安全检查并承诺某些变量将具有某些类型，您将获得完全相同的机器代码指令（如果你的程序中有错误，也会出现完全相同的奇怪行为）。
在本文中，我们了解了 C 语言代码执行速度比 Python 更快的不同原因。
以上是为什么C代码比Python的运行速度更快？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
