我是編譯型編程語(yǔ)言的忠實(shí)粉絲，一直都是。雖然解釋型編程語(yǔ)言可以讓開(kāi)發(fā)者更快地編寫(xiě)和測(cè)試代碼，但我仍然認(rèn)為編譯器是值得長(zhǎng)期投入的。

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在我看來(lái)，編譯型代碼有兩個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)：

每次修改代碼都可以得到驗(yàn)證，甚至是在開(kāi)始運(yùn)行代碼之前。

更快的執(zhí)行速度。根據(jù)具體情況，代碼可能被編譯成非常底層的運(yùn)行指令。

我之所以要寫(xiě)這篇文章，是想比較一下編譯型代碼的執(zhí)行速度會(huì)比解釋型快多少。

因?yàn)槲移珢?ài)編譯型編程語(yǔ)言，所以現(xiàn)在有個(gè)問(wèn)題：我手頭有很多感興趣的代碼，但它們都是用 Python 寫(xiě)的，我該怎么辦？全部重寫(xiě)？部分重寫(xiě)？完全不重寫(xiě)？

先入之見(jiàn)  

在這篇文章里，我通過(guò)比較 Java、Go 和 Python 在處理不同任務(wù)時(shí)的性能表現(xiàn)來(lái)驗(yàn)證我對(duì)它們的一些先入之見(jiàn)。首先是 Python，我正在考慮要不要把它替換掉。至于 Java，我已經(jīng)是 20 多年的粉絲了，一路看著它成熟，不管是性能還是功能都在變得更好。最后是 Go，我兩年前才開(kāi)始用它，但真的很喜歡它。雖然 Go 相比 Java 還缺失了一些特性，比如類(lèi)繼承，但它的語(yǔ)法簡(jiǎn)潔而緊湊，編譯和執(zhí)行速度都很快，生成的代碼也很緊湊，還提供了優(yōu)雅的 goroutine 來(lái)實(shí)現(xiàn)并發(fā)處理。

以下是我的一些先入之見(jiàn)。

編譯型代碼的執(zhí)行速度比解釋型代碼要快一個(gè)數(shù)量級(jí)。之前，我比較了使用 JIT 和不使用 JIT 編譯 Java 代碼所獲得的性能，它們的比率大概是 30 比 1。

Go 的運(yùn)行速度比 Java 要快一點(diǎn)。我記得在之前的工作中做過(guò)一些測(cè)試，發(fā)現(xiàn) Go 在處理某些任務(wù)時(shí)要比 Java 快 30%，但最近一些文章又說(shuō) Java 比 Go 快。

先來(lái)測(cè)試一把  

我在之前的一篇文章中通過(guò)一些代碼比較過(guò) JIT 的性能，后來(lái)使用 Python 和 Go 也實(shí)現(xiàn)了一遍。這段代碼計(jì)算 100 的 Fibonacci 數(shù)值，每一輪計(jì)算 50 次，并打印執(zhí)行時(shí)間（納秒），共計(jì)算 200 輪。代碼可以在 https://github.com/rodrigoramirez/fibonacci 上找到。

三種語(yǔ)言的輸出結(jié)果看起來(lái)像這樣：

 
 
 
  
  
  
Java   Go    Python 
  
  
  
... 
  
  
  
122    123   11683 
  
  
  
119    107   11539 
  
  
  
123    104   11358 
  
  
  
120    115   11926 
  
  
  
119    118   11973 
  
  
  
120    104   11377 
  
  
  
109    103   12960 
  
  
  
127    122   15683 
  
  
  
112    106   11482 
  
  
  
... 
 
 

平均值是這樣：

 
 
 
  
  
  
Java   Go    Python 
  
  
  
130    105   10050 
 
 

可以看到，在計(jì)算 Fibonacci 數(shù)值時(shí)，Java 比 Go 要慢一些，大概慢 24%，而 Python 幾乎慢了 100 倍，也就是 9458%。

這個(gè)結(jié)果驗(yàn)證了我最初對(duì) Java 和 Go 的判斷，但讓我感到吃驚的是 Python 的表現(xiàn)，它慢得不只是一個(gè)數(shù)量級(jí)，是兩個(gè)！

我在想 Python 為什么會(huì)花這么多時(shí)間。

我首先想到的是，很多人關(guān)注的是 Python 的易用性，并通過(guò)犧牲性能來(lái)快速獲得處理結(jié)果。我相信數(shù)據(jù)科學(xué)家們都是這么想的。況且有這么多現(xiàn)成的庫(kù)可以用，為什么要去找其他的？遲早會(huì)有人優(yōu)化它們的。

第二個(gè)原因是很多人沒(méi)有比較過(guò)不同的實(shí)現(xiàn)，因?yàn)楹芏喑鮿?chuàng)公司在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中忙于做出產(chǎn)品，根本無(wú)暇顧及什么優(yōu)化不優(yōu)化。

第三個(gè)原因，有一些方式可以讓同樣的 Python 代碼跑得更快。

把 Python 代碼編譯一下會(huì)如何  

在做了一些調(diào)研之后，我決定使用 PyPy 測(cè)試一下相同的 Python 代碼。PyPy 是 Python 的另一個(gè)實(shí)現(xiàn)，它本身就是使用 Python 開(kāi)發(fā)的，包含了一個(gè)像 Java 那樣的 JIT 編譯器。跟 Java 一樣，我們需要忽略初始的輸出，并跳過(guò) JIT 編譯過(guò)程，得到的結(jié)果如下：

 
 
 
  
  
  
Java   Go    Python    PyPy 
  
  
  
130    105   10050     1887 
 
 

PyPy 的平均響應(yīng)速度比 Python 快 5 倍，但仍然比 Go 慢 20 倍。

更多的測(cè)試  

以上的測(cè)試主要集中在數(shù)值的計(jì)算上，如果回到最開(kāi)始所說(shuō)的 Python 代碼，我還需要關(guān)注：

• Kafka、HTTP 監(jiān)聽(tīng)器和數(shù)據(jù)庫(kù)的 IO；
• 解析 JSON 消息。

總結(jié)     

本文通過(guò)執(zhí)行簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)運(yùn)算得出這樣的結(jié)論：Go 的執(zhí)行速度比 Java 快一些，比解釋運(yùn)行的 Python 快 2 個(gè)數(shù)量級(jí)。

基于這樣的結(jié)果，我個(gè)人是不會(huì)使用 Go 來(lái)替換 Java 的。

另一方面，在高負(fù)載的關(guān)鍵任務(wù)上使用 Python 不是一個(gè)好的選擇。如果你正面臨這種情況，可以考慮使用 Python 編譯器作為短期的應(yīng)急方案。

在決定是否要重寫(xiě) Python 代碼時(shí)，還需要考慮到其他因素，比如 IO 和 CPU 方面的問(wèn)題，但這些超出本文的范圍了。

有人提醒我，使用 Go 和 Java 的 64 位整型只能準(zhǔn)確計(jì)算出 92 的 Fibonacci 數(shù)值，再往后會(huì)出現(xiàn)溢出（譯者：所以代碼后來(lái)改成了計(jì)算 90 的 Fibonacci 數(shù)值）。但即使是這樣，本文的結(jié)論仍然是有效的。

當(dāng)前名稱(chēng)：未編譯的Python代碼比Go慢100倍，編譯后呢？
文章網(wǎng)址：http://uogjgqi.cn/article/cdsigeo.html