处理不同的项目我可以选择不同的编程语言，只要任务完成。
我想知道在Python中编写程序与在C中编写程序之间在性能方面的真正区别是什么。
要完成的任务非常多变，例如排序文本文件，磁盘访问，网络访问，文本文件解析。
例如，使用C与Python中的相同算法排序文本文件之间是否存在明显差异？
根据您的经验，考虑到当前CPU（i7）的强大功能，它是否真的有明显区别（考虑到它的程序不会让系统瘫痪）。
谢谢！ ：）
答案 0 :(得分：36)
使用python直到遇到性能问题。如果你有一个弄清楚问题是什么（通常不是你预先猜到的）。然后解决可能是算法或数据结构变化的特定性能问题。在极少数情况下，您的问题确实需要C，那么您可以在C中编写该部分并从您的python代码中使用它。
答案 1 :(得分：11)
C几乎可以在任何性能类别中粉碎Python，但C编写和维护起来要困难得多，并且高性能并不总是值得花费时间和开发难度。
你说你正在做文本文件处理之类的事情，但你省略的是你正在做多少文本文件处理。如果你每小时处理1000万个文件，你可能会因用C语言编写而受益。但如果你每小时处理100个文件，为什么不使用python？你真的需要能够在10ms和50ms之间处理文本文件吗？如果您正在计划未来，请问自己，“这是否可以在以后投入更多硬件？”
在C中编写固体代码 hard 。确保你可以证明这项投资是合理的。
答案 2 :(得分：10)
一般来说，IO绑定工作将更多地依赖于算法然后取决于语言。在这种情况下，我会使用Python，因为它将具有第一类字符串和许多易于使用的库来操作文件等。
答案 3 :(得分：7)
例如，使用C与Python中的相同算法排序文本文件之间是否存在明显差异？
是
显着的差异是这些
Python代码要少得多。
Python代码更容易阅读。
Python支持非常好的单元测试，因此Python代码的质量往往更高。
您可以更快地编写Python代码，因为语言特征较少。例如，没有预处理器可以真正节省大量的黑客攻击。超级经验的C程序员几乎没有注意到它。但所有#include三明治内容以及使.h文件正确无误是非常耗时的。
Python可以更容易打包和部署，因为你不需要一个很棒的制作脚本来进行构建。
答案 4 :(得分：4)
如果您要排序和解析的文本文件很大，请使用C.如果不是，则无关紧要。你可以用任何语言编写糟糕的代码。我已经看到C中的简单代码用于计算比其他C代码慢10倍的三角形区域，因为内存管理不善，使用结构，指针等。
您的I / O算法应独立于您的计算算法。如果是这种情况，那么使用C作为计算算法会快得多。
答案 5 :(得分：3)
计算机性能问题的第一条规则：您的里程会有所不同。如果小的性能差异对您很重要，那么您将获得有效信息的 方式是使用您的配置，您的数据和<你的基准。这里的“小”就是两倍左右。
计算机性能问题的第二条规则：对于大多数应用程序而言，性能并不重要 - 编写应用程序的最简单方法即使在问题扩展时也能提供足够的性能。如果是这种情况（通常是这种情况），请不要担心性能。
那说：
我的建议：使用您认为最容易使用的语言进行开发。让你的程序工作，然后检查是否有足够的性能。如果像往常一样，表现足够，那么你就完成了。如果没有，请对您的特定应用进行分析，以了解花费的时间超出预期或可接受的时间。看看是否以及如何修复应用程序的这一部分，并根据需要重复。
是的，有时您可能需要放弃工作并重新开始以获得所需的性能。但是有一个工作（虽然很慢）的应用程序版本将有助于取得进展。当你达到并征服这个表现目标时，你将在SO中回答表现问题而不是问他们。
答案 6 :(得分：3)
（假设 - 这个问题意味着作者熟悉C但不熟悉Python，因此我会以此为基础考虑答案。）
除非实施得很差，否则C几乎肯定会更快，但真正的问题是：我想知道真实的是什么 不同之处在于 写作程序之间的表现 在Python中，与在C中完成相比。
学习Python可能需要一些时间，但有些Python模块可以大大加快开发时间。例如，Python中的csv module使得读写csv变得容易。此外，Python字符串，数组，映射和其他对象使其比普通C更灵活，在我看来，它比同等的C ++更优雅。有些像网络访问这样的东西在Python中也可以更快地开发。
但是，学习如何对Python进行编程以完成任务可能需要一些时间。由于您关注性能，我建议尝试一个简单的任务，例如在C和Python中对文本文件进行排序。这将为您提供两种语言在性能，开发时间和可能维护方面的更好基线。
答案 7 :(得分：1)
这实际上很大程度上取决于你在做什么，以及有问题的算法是否可以通过本地编译的库在Python中获得。如果是，那么我相信你会看到足够接近Python的性能数字，而Python很可能是你的答案 - 假设它是你的首选语言。如果您必须自己实现算法，根据所需的逻辑数量和数据集的大小，C / C ++可能是更好的选择。没有更多信息，很难提供不那么模糊的答案。
答案 8 :(得分：1)
要了解速度的原始差异，请查看Computer Languages Benchmark Game。
然后你必须决定这种差异对你是否重要。
就个人而言，我最终决定它确实如此，但大部分时间而不是使用C，我最终使用其他更高级别的语言。我个人主要使用Scala，但Haskell和C＃以及Java都有自己的优势。
答案 9 :(得分：0)
在所有程序中，无法确定Python或C中的平均速度是更快还是更慢。
对于我用两种语言实现的程序，使用类似的算法，在C语言中重新实现python代码时，我发现字符串和IO重代码没有任何改进（有时性能下降）。执行时间由字符串的分配和操作（python非常有效地实现）和等待IO操作（在任何一种语言中都会产生相同的开销）来控制，因此python的额外开销几乎没有差别。
但是对于对图像文件执行简单操作的程序，比如说（图像足够大，处理时间比IO更明显），C非常快。对于这类任务，运行python代码的大部分时间都花在了Python Stuff上，这使得在底层操作上花费的时间相形见绌（乘法，加法，比较等）。当重新实现为C时，官僚机构消失了，计算机花费时间做真正诚实的工作，因此事情运行得更快。
py代码在（例如）5秒内运行并且C代码在（比如）0.05中运行并不罕见。这是一个100倍的增长 - 但从绝对意义上讲，这并不是一件大事。编写python代码要比编写C代码花费的时间长得多，你的程序必须运行很多次才能获得时间利润。由于各种原因，我经常在C中重新实现，但如果你没有这个要求那么它可能不值得打扰。你将无法恢复生活中的这一部分，明年电脑会更快。
答案 10 :(得分：0)
实际上你可以使用python有效地解决你的大部分任务。
您应该知道要使用哪些工具。对于文本处理，来自Egenix家伙的精彩包装 - http://www.egenix.com/products/python/mxBase/mxTextTools/。我能够在python中创建非常有效的解析器，因为所有繁重的工作都是由本机代码完成的。
同样的方法适用于任何其他问题 - 如果您遇到性能问题，请使用Python接口获得一个C / C ++库，它可以有效地实现任何瓶颈。
答案 11 :(得分：0)
C肯定比Python快，因为Python是用C语言编写的。 C是中级语言，因此速度更快，但C＆amp; C之间差别不大。关于可执行时间的Python。 但是用Python编写代码真的很容易，而且编写代码和学习Python的时间要比C短得多。 因为它易于编写也易于测试。
答案 12 :(得分：-1)
你会发现C慢得多。您的开发人员必须跟踪内存分配，并使用库（如glib）来处理python内置的字典或列表等简单事物。
此外，当发生错误时，您的C程序通常会崩溃，这意味着您需要在调试器中发生错误。 Python会给你一个堆栈跟踪（通常）。
您的代码会更大，这意味着它会包含更多错误。因此，不仅需要更长的时间来编写，调试还需要更长的时间，并且会出现更多的错误。这意味着客户会更频繁地注意到这些错误。
因此，您的开发人员将花费更长时间来修复旧错误，因此新功能将更慢地完成。
与此同时，您的竞争对手将使用合理的编程语言，他们的产品功能和可用性将会越来越快，您的产品会很快看起来很糟糕。您的客户将离开，您将破产。
答案 13 :(得分：-1)
与Python相比，用C编写代码的时间过长会比C和Python执行速度之间的差异大得多。