我對(duì) Python 和 IronPython 比較陌生。我對(duì)我編寫(xiě)的相對(duì)簡(jiǎn)單的代碼的性能（應(yīng)該說(shuō)緩慢）感到驚訝：matrix_column_count=1000matrix_row_count=2000matrix=[[random.uniform(0,100) for i in range(matrix_column_count)] for j in range(matrix_row_count)]在 IronPython 2.7.10 上運(yùn)行它大約需要 1 秒（有一些小的變化）！在 Python 3.8.6 上運(yùn)行需要 0.55 秒 在 C# 中運(yùn)行類(lèi)似的東西需要 0.03 秒！這些數(shù)字對(duì)于 Python 開(kāi)發(fā)與 C# 開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)是“正常”的還是我做錯(cuò)了什么？
1 回答
慕姐8265434
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是的，這些數(shù)字是正確的。由于我無(wú)法發(fā)表評(píng)論（沒(méi)有足夠的堆棧溢出點(diǎn)），所以我將從堆棧溢出復(fù)制粘貼另一個(gè)類(lèi)似的答案
答案很簡(jiǎn)單，Python 處理所有事情的對(duì)象，并且默認(rèn)情況下它沒(méi)有 JIT。因此，Python 并沒(méi)有通過(guò)修改堆棧上的幾個(gè)字節(jié)并優(yōu)化代碼的熱點(diǎn)部分（即迭代）來(lái)提高效率，而是隨著表示數(shù)字的豐富對(duì)象一起運(yùn)行，并且沒(méi)有即時(shí)優(yōu)化。
如果您在具有 JIT 的 Python 變體（例如 PyPy）中嘗試過(guò)此操作，我向您保證您會(huì)看到巨大的差異。
一般提示是避免使用標(biāo)準(zhǔn) Python 進(jìn)行計(jì)算成本非常高的操作（特別是如果這是用于服務(wù)來(lái)自多個(gè)客戶(hù)端的請(qǐng)求的后端）。Java、C#、JavaScript 等使用 JIT 的效率是無(wú)與倫比的。
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