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Python语言其实很慢,为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢?

Python语言其实很慢,为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢?

longping 1年前 (2018-01-30)

python的运行速度并不是相差几倍,而是在50%一下的速度,新版本的python运行速度有所提升,此外还有一些可提升速度的方法

作为python的忠实粉丝,看见这个题目就情不自禁想怼回去。鉴于和谐社会,我决定慢慢讲道理。

首先,相对于c语言,python慢是慢了点,绝对不能用“很”慢来形容。

有大佬总结出三条python速度慢的原因:

1.python是动态语言而非静态语言。

2.python是解释型语言而不是编译型的,编译过程可以优化,获得更快的执行速度。

3.python的对象模型,导致了内存访问比较低效。

但是本人的实践中发现,python的运行速度并不是相差几倍,而是在50%一下的速度,新版本的python运行速度有所提升,此外还有一些可提升速度的方法。

Python语言其实很慢,为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢?

为什么会流行起来的原因?这就很好解释了,因为真的......很好用。

Python通常被选为初学者编程入门语言。运行Python程序,只需要简单地键入Python程序并运行就可以了。不需要其他语言(例如,C或C++)所必须的编译和链接等中间步骤。Python可立即执行程序,这形成了一种交互式编程体验和不同情况下快速调整的能力,往往在修改代码后能立即看到程序改变后的效果。

此外,Python是一个混合体。它丰富的工具集使它介于传统的脚本语言(例如,Tcl、Scheme和Perl)和系统语言(例如,C、C++和Java)之间。Python提供了所有脚本语言的简单和易用性,并且具有在编译语言中才能找到的高级软件工程工具。不像其他脚本语言,这种结合使Python在长期大型的开发项目中十分有用。

Python程序可以以多种方式轻易地与其他语言编写的组件“粘接”在一起。例如,Python的C语言API可以帮助Python程序灵活地调用C程序。这意味着可以根据需要给Python程序添加功能,或者在其他环境系统中使用Python。例如,将Python与C或者C++写成的库文件混合起来,使Python成为一个前端语言和定制工具。就像之前我们所提到过的那样,这使Python成为一个很好的快速原型工具;首先出于开发速度的考虑,系统可以先使用Python实现,之后转移至C,根据不同时期性能的需要逐步实现系统。这也很好解决速度问题,要反复使用的地方大可用C语言编写。

综上,少年你还是觉得python运行起来很慢,首先反思下自己的程序

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