что лучше пайтон или с
Сравнение скорости Python и C++
Авторизуйтесь
Сравнение скорости Python и C++
Прим. ред. Это перевод статьи Назера Тамими. Мнение редакции может не совпадать с мнением автора оригинала.
Есть миллион причин любить Python (особенно если вы дата-сайентист). Но насколько Python отличается от низкоуровневых языков, таких как Си и C++? В этой статье я собираюсь сделать сравнение скорости Python и C++, на очень простом примере.
Мы будем генерировать все возможные k-меры ДНК, для фиксированного
значения «k». О том, что такое k-меры, я расскажу чуть позже. Этот пример был выбран потому, что многие задачи обработки и анализа данных связанные с геномом, считаются ресурсоёмкими. Поэтому, многие дата-сайентисты связанные с биоинформатикой, интересуются C++ (в дополнение к Python).
Важное замечание: цель этой статьи не сравнить скорость С++ и Python когда они наиболее эффективны. Код предлагаемых программ можно сделать гораздо более быстрым. Цель этой статьи — сравнить два языка, используя один и тот же алгоритм и код.
Введение в k-меры ДНК
ДНК — это длинная цепь нуклеотидов. Эти нуклеотиды могут быть четырёх типов: A, C, G и T. У вида Homo Sapiens около 3 миллиардов пар нуклеотидов. Вот небольшой кусок ДНК человека:
Чтобы получить из него k-меры нужно разбить строку на части:
Эти последовательности из четырех символов называются k-меры длина которых равна четырём (4-меры).
Задача
Мы сгенерируем всё возможные 13-меры. Математически — это перестановка с проблемой замены. Следовательно мы имеем 4 в степени 13 (67 108 864) вариантов 13-меров.
Сравнение скорости Python и С++
Мы будем использовать один и тот же алгоритм для двух языков. Код на обоих языках намеренно написан аналогично и просто. Я не использовал сложные структуры данных и сторонние библиотеки. Вот код программы на Python:
Выполнение этой программы займет 61.23 секунды. За это время сгенерируется 67 миллионов 13-меров. Чтобы не увеличивать время работы программы я закомментировал код выводящий результаты (25 и 37 строки). Если вы захотите запустить этот код и отобразить результаты, имейте ввиду, что это будет очень долго. Чтобы остановить выполнение программы вы можете нажать на клавиатуре CTRL+С.
Теперь посмотрим тот же алгоритм на языке C++:
В таблице указаны результаты тестов для 13, 14, и 15-меров.
После компиляции, этот код выполнится за 2.42 секунды. Получается что Python требуется в 25 раз больше времени на эту задачу. Я повторил эксперимент с 14 и 15-мерами (это можно указать на 12 строке в Python и на 22 в C++) Теперь мы видим, что производительность этих двух языков, при выполнении одной и той же задачи, значительно различается.
Я повторюсь, обе программы далеки от идеала и могут быть значительно опимизированы. Например, мы не использовали параллельные вычисления на CPU или GPU. Но для таких задач это необходимо. Также мы не храним результаты. Хотя управление памятью в Python и C++ значительно влияет на производительность.
Этот пример и тысячи других задач, подтверждают, что дата-сайентистам стоит обращать внимание на C++ и подобные ему языки, когда нужно работать с большими массивами данных или требующими большой производительности процессами.
Хинт для программистов: если зарегистрируетесь на соревнования Huawei Cup, то бесплатно получите доступ к онлайн-школе для участников. Можно прокачаться по разным навыкам и выиграть призы в самом соревновании.
Перейти к регистрации
Почему из всех языков программирования стоит выбрать именно Python
На современном ИТ-рынке есть много языков программирования. Тут и C#, и Java, и Python, и многие другие. В результате программисту приходится выбирать, какую именно технологию изучать. И в последнее время все больше людей отдают предпочтение именно Python.
Почему так происходит? Чтобы в этом разобраться, давайте сравним Python с другими популярными языками.
Преимущества Python
Начнем с основ. Python был создан примерно 40 лет назад. За это время с его помощью было написано множество сайтов и программ. Давайте разберемся, почему многие компании для разработки своих продуктов выбирают именно Python.
Код на Python хорошо читается и понятен даже разработчикам, никогда не работавшим с этим языком. В результате сообщество Python непрерывно растет. Кроме того, этот язык преобладает в сфере науки, так что среди его пользователей много профессоров и ученых.
Сравнение Python и PHP
Если говорить о парадигме программирования, PHP это объектно-ориентированный язык. Поэтому приложение, созданное на PHP, это набор отдельных скриптов.
А Python — универсальный язык, который можно использовать и для создания веб-приложений. В табличке вы видите сравнительную характеристику Python и PHP.
Сравнение Python и Java
Некоторые разработчики настаивают на том, что Python более продуктивен по сравнению с Java. Давайте это обсудим.
Java это статически типизированный язык, так что переменные должны объявляться с указанием типа. А Python — язык с динамической типизацией, в нем указание типа для переменных не требуется. О достоинствах и недостатках динамической и статической типизации в разных языках программирования постоянно идут дискуссии.
Java дает возможность разрабатывать кроссплатформенные приложения, но и Python совместим со многими операционными системами. Впрочем, Java имеет одно существенное преимущество: возможность создавать сетевые приложения.
Если говорить о сложности языка, Java гораздо сложнее Python. А следовательно, изучить этот язык, не имея технического бэкграунда, будет непросто.
Сравнение Python и C#
Давайте теперь сравним Python и C#. Конечно, эти технологии отличаются друг от друга, но обе могут использоваться для веб-разработки.
У Python простой синтаксис, так что его легко читать. Кроме того, в нем нет синтаксических скобок, большого количества модификаторов, C-подобных конструкций и т. д.
С другой стороны, C# довольно похож на Java и C++, что выражено в C-подобном синтаксисе. Синтаксис C# требует от разработчика следовать определенным правилам при написании методов или наследовании классов.
В общем, очень сложно сказать, какой язык лучше: C# или Python. Python проще учить, к тому же у него много библиотек с открытым кодом. Но стандартная библиотека C# получше, чем аналогичная в Python. Кроме того, C# предлагает лучшую производительность.
Сравнение Python и Ruby
Первое, что следует отметить, это популярность Ruby в сфере создания сайтов. На этом языке, например, созданы Basecamp, Github, Slideshare.
И Python, и Ruby являются объектно-ориентированными языками, динамичными и гибкими. Но к решению проблем они подходят по-разному. Ruby предлагает несколько вариантов для выбора, а Python — только один. Но этот факт можно считать как преимуществом, так и недостатком каждого из языков.
Самый распространенный фреймворк Ruby это Ruby-on-Rails. Он довольно похож на Django — фреймворк Python. Обе эти технологии имеют многочисленные сообщества.
Можно сказать, что в том, что касается веб-разработки, оба фреймворка предлагают примерно одинаковые условия, поскольку каждую отдельную проблему можно решить и при помощи Ruby-on-Rails, и с использованием Django. Обе технологии быстры и эффективны.
Заключение
Какой язык программирования выбрать для создания веб-приложения? На этот вопрос ответить непросто, ведь очень многое зависит от требований вашего проекта и целей бизнеса.
За Python стоит обширное сообщество, постоянно развивающее этот язык. В настоящее время Python массово используется в финансовых технологиях, науке о данных, машинном обучении. В результате такие гиганты как Google, Yandex и Dropbox поддерживают эту технологию и создают с ее помощью крупные проекты.
Python или C++: что лучше? Давайте узнаем!
После прочтения этой статьи у вас сложится полное понимание того, какой язык программирования вам лучше выбрать Python или C++.
Обновлено: January 05, 2021
Стандарты Проверки Фактов BitDegree.org
Чтобы обеспечить высокий уровень точности и актуальности информации, BitDegree.org регулярно проводит аудит и проверку фактов, следуя строгим редакторским правилам. Для соответствия стандартам надёжности, соблюдаются строгие правила добавления ссылок.
Весь контент на BitDegree.org соответствует данным критериям:
1. Только авторитетные источники такие как академические ассоциации или журналы могут быть использованы для целей исследования при создании контента.
2. Реальный контекст каждой освещаемой темы должен быть раскрыт читателю.
3. Если существует конфликт интересов в указываемом исследовании, то читатель должен быть об этом проинформирован.
Свяжитесь с нами, если вы думаете, что контент является устаревшим, неполным или сомнительным.
Программирование может быть действительно интересным и прибыльным способом развить вашу карьеру, но есть некоторые вопросы, которые вам нужно решить, прежде чем приступить к изучению этого навыка. Первый вопрос для тех, кто решит хочет изучить программирование с нуля является выбор языка программирования (например, Python или C++). До того, как вы начнете изучать любой язык вам следует понять, с какой целью вы будете изучать его. Сделать правильный выбор будет сложно, особенно если вы новичок. Именно поэтому в этой статье мы разберем в чем язык Python превосходит язык C++, или же наоборот.
Я предполгалаю, что у вас нет никакого опыта в программирование и поэтому мы начнем с того, что разберем саму профессию программиста и какие у нее есть преимущества. Даже если вы уже продвинутый программист, эта информация освежит ваши знания. После этого мы рассмотрим каждый язык программирования в отдельности. Затем определим критерии сравнения и сможем ответить на вопрос «Python или C++: как начать программирование с нуля?».
Содержание
Введение
Мы определились, что программирование является отличной возможностью для развития вашей карьеры. Но почему это так? У каждого человека свои причины, почему он изучает программирование. Но существует определенные причины, которые свойственны всем.
Прежде всего, востребованность работы. Вы наверное много раз слышали о том, что на рынке труда нехватка программистов. Рынок труда в любой момент нуждается в профессиональных программистах. Все, что вам нужно сделать, это сделать простой поиск в Google а запросом «работа программиста» или «работа кодера», и вы увидите бесконечные списки предложений (это варьируется от вашего места жительства). И это тесно связано с темой Python или C++.
Каждый день появляются новые компании, которые занимаются веб-разработкой. Этим компаниям нужны профессиональные программисты, чтобы развивать свои платформы. Но компании не ограничиваются специалистами только в одном языке программирования. Все зависит от проекта, над которым они работают. Помимо этого темы сравнения «Python или C++» популярны. Люди часто пытаются узнать, для чего создан каждый языки подходит ли он под цели, которые ставит программист перед его изучением.
И как же не упомянуть вопрос зарплаты программиста. Это, наверное, одна из первых тем (к сожалению, часто единственная), которую люди вспоминают, когда обсуждают, стоит ли становиться программистом.
Самые Полюбившиеся Статьи
Ищете более подробную информацию по какой-либо связанной теме? Мы собрали похожие статьи специально, чтобы вы провели время с пользой. Взгляните!
Курсы Машинного Обучения edX: Что Мы Рекомендуем?
Заинтересованы в прохождении курсов машинного обучения онлайн? Взгляните на лучшие edX курсы машинного обучения, которые вы можете пройти сейчас!
Курсы Рисования Skillshare: Лучшие Уроки Для Демонстрации Вашей Креативности
Станьте удивительным художником, пройдя отобранные вручную курсы рисования Skillshare!
Курсы Фотографии Skillshare: Как Запечатлеть Мир
Какие курсы фотографии Skillshare стоят вашего внимания? Взгляните на лучшие варианты и узнайте больше.
Python
Это была вся информация про язык Python, которая нам пригодится в сравнении Python или C++. Теперь давайте продолжим и поговорим про язык C++.
Я уже упоминал в начале сравнения Python или C++, C++ (так же, как Python) также объектно-ориентированный язык программирования. Я уже говорил, что это делает язык быстрым и эффективным, но я так и не объяснил, что на самом деле означает «объектно-ориентированный».
Объектно-ориентированный язык программирования обладает способностью выполнять процессы, одновременно игнорируя мелкие, менее важные детали. Проще говоря, эти языки имеют определенные специфические особенности, которые позволяют им понять контекст, стоящий за задачей, без глубокого анализа деталей. Это, в свою очередь, значительно ускоряет процессы, выполняемые с помощью этих языков. Большинство современных языков программирования высшего уровня являются объектно-ориентированными.
Итак, теперь, когда мы знаем немного про сами языки программирования, мы можем перейти к сравнению с Python или C++ и разобрать их по определенным критериям.
Критерии анализа
Когда мы начинаем сравнивать языки программирования хочется не упустить из виду ни один аспект. Чтобы сэкономить время и не затягивать сравнение Python или C++ дольше, чем нужно, мы упомянем несколько наиболее распространенных критериев.
В этой статье мы рассмотрим три момента: скорость, популярность и зарплата специалиста. Рассмотрим каждый из этих пунктов в отдельности.
Скорость
Популярность
Хотя на первый взгляд это может показаться тривиальным, но на самом деле это действительно важно для нашего сравнения. Сейчас я уточню.
Популярность означает, что язык программирования всё делает правильно. В конце концов если язык программирования бесполезен, то им бы никто не пользовался, верно?
Вы когда-либо хотели узнать, какие платформы для онлайн обучения лучше всего подходят для вашей карьеры?
Зарплаты специалистов
Честно говоря, этот пункт самый очевидный для всех.
Python или C++
Мы подошли к самому интересному, сравнению Python или C++. К концу вы узнаете и сможете самостоятельно определиться с выбором того, какой язык программирования вам изучать.
Какой из них быстрее?
Поскольку скорость в сравнении Python или C++ является важным аспектом, о котором мы сначала поговорим.
Сейчас мы разобрались с вопросами скорости в сравнении Python или C++, давайте перейдем к популярности.
Какой язык более популярен?
Производительность C++ vs. Java vs. PHP vs. Python. Тест «в лоб»
/update/ Статья обновлена по результатам обсуждения. Поправлен код Python (около 40% ускорения), написан код на Perl и Ruby (но меня терзают смутные сомнения, что с ruby я что-то сделал неправитьно), поправлен код на Java (на моей машине корректнее тестировать int, а не long. к тому же int в Java эквивалентен long в C++).
Вопрос производительности (скорости работы) различных языков часто всплывает в комментариях, на форумах, часто необоснованные :). Встречаются статьи, в которых авторы приводят примеры, где выигрывает реализация на том или ином языке.
После прочтения очередной статьи мне захотелось самому разобраться «здесь и сейчас». Сначала захотелось сравнить Java и C++ (не верил я, что в вычислительных тестах ява может догнать и обогнать cpp). 10 минут и простой код на C++ и яве готов: простой цикл и математические операции. После написания теста подумал и перевёл их на php и python. Позже добавился код на perl и ruby.
Итак, пару слов о тесте:
Алгоритм синтетический, долгий цикл (двухуровневый) и в нём вычисление математического выражения. Таким образом оценивается вычислительная производительность самого языка (интерпретатора или скомпилированного кода), никаких привязок к качеству реализации тех или иных библиотек, никаких внешних сервисов, никаких системозависимых операций (диск, сеть, графика).
1) Мне нравится ява и я честно предполагал, что результаты будут лучше. Обновлено: long в 64-х битных системах работает значительно быстрее. При работе с int в 32-х битных системах Java значительно ускоряется (на моей машине быстрее, чем C++, видимо, JVM оптимизирует исполнение по умолчанию)
2) Я догадывался, что php будет медленней C++ и Java, но не думал, что он окажется быстрее Perl.
3) Предполагал, что Python будет сопоставим с PHP, но ошибся. Видимо, стандартная поставка PHP лучше оптимизирует исполнение кода.
4) Я совсем не знаком с Ruby, код взят из одного из комментариев. Причём использован код 1, так как у меня он работает быстрее чем код 2. Возможно, это также связано с тем, что у меня 32bit-система.
5) Я достаточно уважительно отношусь к различным языкам программирования, эта статья ни одним из углов не нацелена на разжигание холиваров. Каждый язык имеет свою нишу и своих поклонников.
Чтобы не заставлять вас читать всю статью, сразу приведу краткие результаты.
Диаграмма (обновленная): 
Старый вариант здесь
На диаграмме слолбец с Ruby частично прозрачен по причине того, что на моей машине скрипт Ruby исполнялся неприлично долго, в то время как в комментарии указано, что скрипт исполняется в 4 раза быстрее скрипта на Python — я в замешательстве.
Столбец с Python прозрачен, так как при включении psyco скрипт ускоряется более чем в 10 раз. Проверил на своей машине. Но это, с моей точки зрения, хак, не отражающий собственную производительность языка.
Столбец с PERL, как могут заметить старожилы, теперь идёт вровень с Python 2.6. Причиной этому послужила смена кода с C-подобного синтаксиса на использование range. Дополнительную производительность (около 12%) можно получить использовав директиву «use integer;», но это, по-моему, тоже хак.
30
Время исполнения — на P4-1.8Ггц.
Производительность — относительно производительности базового кода на C++.
Добавлен столбец с запуском Java-кода с ключём «-server». После перехода с «long» на «int» (повторюсь, int в java такой же как и long в c++ на 32bit-arch) он начал давать прирост в производительности почти вдвое.
Столбец с Ruby 1.9 на моём железе не тестировался, результат перенесён через сравнение с производительностью Python’а на той же машине.
И, чтобы не быть голословным, тестовый код.
Java, Test01.java (int в Java то же что и long в C++):
#include
using namespace std;
int main( void ) <
long r = 0;
for ( int i = 0; i for ( int j = 0; j «answer: «
Python, Test01.py (вынос кода в функцию ускоряет работу кода почти вдвое, отдельная же инициализация range() на моей машине даёт порядка 5% производительности):
Perl, Test01.pl (обновлено, с range работает на 25% быстрее против c-подобного синтаксиса for):
Вот здесь приведён красивый пример на Perl, но, мне кажется, такой вариант уже слишком специфичен.
r = 0
for i in 0..10_000 do
for j in 0..10_000 do
r = ( r + ( i * j ) % 100) % 47
end
end
puts «answer: #»
Вот здесь в комментариях обсуждают решение на erlang.
Как видите, ничего сложного: два цикла и математическое выражение. Вычислительная задача в чистом виде.
мой оригинал — там старая версия статьи, а также информация об версиях использованного ПО и результаты тестов из консоли.
Ещё раз повторюсь: каждый язык имеет свою нишу, своих поклонников и свои задачи, с решением которых он справляется лучше других.
PS: а вообще, нет смысла загоняться и меряться чем бы то ни было, производительность самого языка важна для достаточно узкого круга задач, т.к. в общем случае, системы, библиотеки и прочая обвязка нынче несоизмеримо тяжелее самой вычислительной задачи.
Не начинайте учиться кодингу с Python, начните с языка C
Python удивителен своей способностью продвигать программирование. Он как будто является подтверждением популярной идеи «если вы знаете английский, то должны знать, как писать код». Благодаря синтаксису, напоминающему английский язык, парадигме отступов и огромному количеству библиотек другие языки по сравнению с Python начинают выглядеть бесполезными.
Python — язык программирования по умолчанию для «самой сексуальной профессии 21-го века». Да, громкие слова о данных по-прежнему сохраняют за data science репутацию «сексуальной работы», хотя современные обстоятельства уже не полностью поддерживают это утверждение. Языку Python удалось добиться того, что он позволяет решать большинство проблем data science.
Кроме того, Python также популярен в блокчейне, DevOps и кибербезопасности.
Ажиотаж вокруг Python постоянно растёт. Этот язык используется как средство кодинга в бесчисленном количестве онлайн-курсов и учебных программ.
Несмотря на всё это и вопреки всей привлекательности Python, он не подходит для начинающих в программировании. Лучшим вариантом является C.
В этой статье я расскажу о том, почему в качестве опорной точки вместо Python следует использовать C.
Начинай с самого сильного
Python — это высокоуровневый язык программирования. То есть Python имеет высокую степень абстракции, обеспечивающую удобство общения между пользователем и языком.
Другими словами, механизм интерпретации Python склонен закрывать глаза на ошибки, о которых другие языки программирования скорее всего сообщили бы. В нём нет объявления переменных, используется автоматическое приведение типов. Всё это упрощает программирование и превращает Python в дружественный к пользователю язык.
Любопытно, что преимущества Python одновременно являются и его недостатками. Такой подход культивирует ментальность, поощряющую нетерпеливость и лень.
С другой стороны, язык C — это язык программирования среднего уровня. Он находится между низкоуровневыми (ассемблер, машинные языки) и высокоуровневыми (Python, Ruby и т.д.) языками. С практической точки зрения из-за этого на C писать сложнее, чем на Python. Однако усилия того стоят.
C отображает истинную картину того, чем является программирование. Программисты на C преодолевают сложности, чтобы их код запускался и работал, и это стимулирует развитие хороших навыков программирования.
Разработчики на C известны тем, что кропотливо создают упорядоченный, чистый код. А поскольку процесс накопления таких навыков начинается на довольно ранних этапах, они влияют не только на программирование на C, но и на кодинг в целом.
Проще говоря, C — это отличная стартовая площадка, потому что он создаёт прочный фундамент для начинающих разработчиков. Такие основы computer science, как динамическое распределение памяти и структуры данных делают программирование сложным трудом, но в дальнейшем разработчики пожнут плоды своих усилий.
Нереалистичные ожидания
В Python меня расстраивает то, насколько нереалистичные ожидания и ложные надежды он заранее даёт. Многие люди думают, что Python — золотой билет в мир их карьеры, поэтому появляется так много новичков, стремящихся освоить этот язык.
Например, недавно в одной группе в Facebook я наткнулся на пост семилетнего ребёнка, ищущего фриланс-работу в сфере data science. Как доказательство своего опыта программирования он приложил сертификат онлайн-курса по Python.
Я ни в коем случае не хочу принизить усилия этого мальчика, ведь многие юные разработчики создают код, свидетельствующий об их мастерстве. Неприятное чувство во мне вызвало желание поиска работы в таком юном возрасте.
Увидев это, я понял, что ситуация на рынке технологий значительно изменилась. Сегодня каждый хочет освоить Python, чтобы получить обещанную прибыльную должность.
Я не говорю, что в этом вина Python. Это наша собственная вина.
Это наша вина, потому что мы обычно ставим планку слишком высоко и ведём себя так, как будто Python — это альфа и омега. Если подходить реалистично, то для успеха в современном непредсказуемом мире требуется больше, чем желание и язык программирования.
Возьмём для примера экономический спад, связанный с пандемией. Этот кризис превратил рынок труда в поле боя. Это, в свою очередь, нанесло урон выпускникам со степенью computer science, которые когда-то устраивались на работу без изматывающих поисков. Следовательно, если вы не продвинетесь дальше, чем глупый сертификат, и не сотрёте пальцы в кровь, то у вас нет ни малейшего шанса.
C — это хороший выбор для тренировки своих пальцев и подготовки мозга. В конечном итоге, вы как минимум получите представление о трудностях, которые вам предстоят в дальнейшем.
Python приготовлен на C
Python — это всего-навсего набор правил.
Правила, управляющие Python, можно реализовать в некоторых языках. Обычно название конкретной реализации состоит из аббревиатуры использованного языка и слова Python.
Например, для C есть CPython, а для Java — Jython.
Самая популярная реализация Python написана на C. Поэтому определённые знания C точно пригодятся при расшифровке кода на Python.
Кроме того, довольно многие пакеты Python, допустим, NumPy, написаны на C и его младшем брате C++ для устранения недостатков эффективности, потому что по сравнению с ними Python ужасно медленный.
Когда человек привыкает к быстрому коду, он начинает болезненно воспринимать медленно выполняемые программы. Это ведёт к стремлению создавать эффективный код, как на Python, так и на других языках программирования.
Выводы
За свою жизнь я поработал более чем с пятью языками программирования, первым был C, а последним — Python.
Хотя я благодарен тому фундаменту, который приобрёл благодаря старомодному C, я совершенно точно не пристрастен к этому языку. Мои сомнения в обоснованности изучения Python в качестве первого языка программирования обрели основу, когда я поработал с разработчиками, начавшими с Python.
Я заметил, что многим (не всем) разработчикам, с которыми я общался, не хватало навыков рефакторинга. Они редко воспринимали серьёзно проблемы с исполнением программ и их волновало только создание работающего кода. На самом деле, кодинг — это нечто большее.
В этот момент я понял, что под гримом Python скрывается уродливое лицо. Лицо, которое могло бы стать красивее, если бы за ним тщательно ухаживали с самого начала.
В конечном итоге, путь к мастерскому освоению Python становится менее трудным, если есть фундамент в виде знания C.
На правах рекламы
Эпичные серверы — это VPS на Linux или Windows с мощными процессорами семейства AMD EPYC и очень быстрыми NVMe дисками Intel. Расходятся, как горячие пирожки!