Python比C++快吗
本篇内容介绍了"Python比C++快吗"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
众所周知，Python 是动态语言，有全局解释器锁，比其他静态语言要慢，也正是这个原因，你也许会转向其他语言如 Java、C++，不过先等等，今天分享一个可以让 Python 比 C++ 还要快的技术，看完再决定要不要转吧。
今天的主角就是 Numba，Numba 是一个开源的即时编译器（JIT compiler），可将 Python 和 NumPy 的代码的转换为快速的机器码，从而提升运行速度。可以达到 C 或 FORTRAN 的速度。 这么牛逼是不是很难用呢？No,No,No,So easy，你不需要替换 Python 解释器，不需要单独编译，甚至不需要安装 C / C ++ 编译器。只需将 Numba 提供的装饰器放在 Python 函数上面就行，剩下的就交给 Numba 完成。举个简单的例子：
from numba import jitimport random@jit(nopython=True)def monte_carlo_pi(nsamples): acc = 0 for i in range(nsamples): x = random.random() y = random.random() if (x ** 2 + y ** 2) < 1.0: acc += 1 return 4.0 * acc / nsamples
Numba 是专为科学计算而设计的，在与 NumPy 一起使用时，Numba 会为不同的数组数据类型生成专门的代码，以优化性能：
@numba.jit(nopython=True, parallel=True)def logistic_regression(Y, X, w, iterations): for i in range(iterations): w -= np.dot(((1.0 / (1.0 + np.exp(-Y * np.dot(X, w))) - 1.0) * Y), X) return w
现在我们来看看，同样的代码，使用 Numba 前后与 C++ 的性能对比。比如说我们要找出 1000 万以内所有的素数，代码的算法逻辑是相同的： Python 代码：
import mathimport timedef is_prime(num): if num == 2: return True if num <= 1 or not num % 2: return False for div in range(3, int(math.sqrt(num) + 1), 2): if not num % div: return False return Truedef run_program(N): total = 0 for i in range(N): if is_prime(i): total += 1 return totalif __name__ == "__main__": N = 10000000 start = time.time() total = run_program(N) end = time.time() print(f"total prime num is {total}") print(f"cost {end - start}s")执行耗时：
total prime num is 664579cost 47.386465072631836s
C++ 代码如下：
#include#include #include using namespace std;bool isPrime(int num) { if (num == 2) return true; if (num <= 1 || num % 2 == 0) return false; double sqrt_num = sqrt(double(num)); for (int div = 3; div <= sqrt_num; div +=2){ if (num % div == 0) return false; } return true;}int run_program(int N){ int total = 0; for (int i; i < N; i++) { if(isPrime(i)) total ++; } return total;}int main(){ int N = 10000000; clock_t start,end; start = clock(); int total = run_program(N); end = clock(); cout << "total prime num is " << total; cout << "\ncost " << (end - start) / ((double) CLOCKS_PER_SEC) << "s\n"; return 0;}
$ g++ isPrime.cpp -o isPrime$ ./isPrimetotal prime num is 664579cost 2.36221s
c++ C++ 确实牛逼，才 2.3 秒，不过好戏还在后头，现在我们使用 Numba 来加速一下，操作很简单，不需要改动原有的代码，先导入 Numba 的 njit，再在函数上方放个装饰器 @njit 即可，其他保持不变，代码如下：
import mathimport timefrom numba import njit# @njit 相当于 @jit(nopython=True) @njitdef is_prime(num): if num == 2: return True if num <= 1 or not num % 2: return False for div in range(3, int(math.sqrt(num) + 1), 2): if not num % div: return False return True@njitdef run_program(N): total = 0 for i in range(N): if is_prime(i): total += 1 return totalif __name__ == "__main__": N = 10000000 start = time.time() total = run_program(N) end = time.time() print(f"total prime num is {total}") print(f"cost {end - start}s")运行一下，可以看出时间已经从 47.39 秒降低到 3 秒。
total prime num is 664579cost 3.0948808193206787s
相比 C++ 的 2.3 秒还是有一点慢，你可能会说 Python 还是不行啊。等一等，我们还有优化的空间，就是 Python 的 for 循环，那可是 1000 万的循环，对此，Numba 提供了 prange 参数来并行计算，从而并发处理循环语句，只需要将 range 修改为 prange，装饰器传个参数：parallel = True，其他不变，代码改动如下：
import mathimport timefrom numba import njit, prange@njitdef is_prime(num): if num == 2: return True if num <= 1 or not num % 2: return False for div in range(3, int(math.sqrt(num) + 1), 2): if not num % div: return False return True@njit(parallel = True)def run_program(N): total = 0 for i in prange(N): if is_prime(i): total += 1 return totalif __name__ == "__main__": N = 10000000 start = time.time() total = run_program(N) end = time.time() print(f"total prime num is {total}") print(f"cost {end - start}s")现在运行一下：
python isPrime.pytotal prime num is 664579cost 1.4398791790008545s
才 1.43 秒，比 C++ 还快，Numba 真的牛逼！我又运行了两次，确认自己没看错，平均就是 1.4 秒
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