眾所周知，C/C++在很多情況下都比蟒蛇快。我朝這個(gè)方向做了一個(gè)測(cè)試。我有一個(gè)包含2200行的大型（美化）JSON文件。測(cè)試包括讀取文件，反序列化內(nèi)存中的數(shù)據(jù)（我使用字典作為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）和顯示內(nèi)容。我使用內(nèi)置的 json 庫(kù)在 python 中執(zhí)行了測(cè)試，C++使用外部 nlohmann JSON 庫(kù)執(zhí)行了測(cè)試。運(yùn)行幾次后，我震驚地發(fā)現(xiàn)，C++需要0.01秒，Python 3大約需要0.001秒，這幾乎是10倍！我在文檔中搜索了一下，但沒(méi)有找到有關(guān)編寫庫(kù)時(shí)使用的內(nèi)容的信息。jsonC++：#include <iostream>#include <string.h>#include <boost/property_tree/json_parser.hpp>#include <boost/property_tree/ptree.hpp>#include "nlohmann/json.hpp"using namespace std;using json = nlohmann::json;namespace pt = boost::property_tree;#include <ctime>int main(){    ifstream input;    input.open("input.json");    json json_data;    input >> json_data;     cout << json_data << endl;  return 0;}和蟒蛇：import jsonfrom time import timet1 = time()with open('output.json','r+') as f:    f = json.load(f)    print(f)t2 = time()elapsed = t2 - t1print('elapsed time: '+str(elapsed))最后一個(gè)問(wèn)題，Python庫(kù)是用任何低級(jí)語(yǔ)言編寫的，這是性能的主要原因，還是只是純粹的Python？json