Question

我有一些python脚本花费的时间比我预期的要长，所以我开始调查并发现了python性能的一些惊喜。大多数情况下，它似乎围绕reduce，但我不明白为什么。

为了实验，我写了以下两个模块：

py.py

from functools import reduce

def mysum(n):
    return reduce(lambda acc, x: acc + x, range(n + 1))

n = int(1e8)
print(mysum(n))

和

clj.clj

(defn mysum [n]
  (reduce + (range (inc n))))

(println (mysum 1e8))

我使用time比较了他们的表现：

➜  ~ time python py.py
5000000050000000
python py.py  21.90s user 0.41s system 95% cpu 23.344 total
➜  ~ time lumo clj.clj
5000000050000000
lumo clj.clj  2.44s user 0.13s system 102% cpu 2.519 total

似乎python的执行速度比clojure实现慢10倍。但这与我的预期相反。

即使使用JVM运行clj文件，也会导致显着的启动成本，但python已经超过了一英里：

➜  ~ time clj clj.clj
5000000050000000
clj clj.clj  6.01s user 0.72s system 153% cpu 4.394 total

为什么python在这里减速这么慢？我做错了吗？

Answer 1

正在解释您的python代码，而HotSpot编译器正在JVM上编译Clojure代码。这是JVM的一大优势，也是Python＆amp; Ruby有端口Jython＆amp;分别在JVM上的JRuby。

本机Java中的简单总和更快：以下是一些快速比较：

class Calc {
  public static long cumsum( long limit ) {
    long result = 0;
    for (long i=0; i<limit; i++) {
      result += i;
    }
    return result;
  }

(let [limit 1e8]
  (newline) (println :result-clj)
  (crit/quick-bench (reduce + (range limit)))

(newline) (println :result-java-cumsum)
(crit/quick-bench (Calc/cumsum limit)))

:result-clj             Execution time mean : 1777.600 ms
:result-java-cumsum     Execution time mean :   26.920399 ms

是的，这是66倍的加速。尝试将计数减少到1e6。

:result-clj             Execution time mean : 17572.885 µs
:result-java-cumsum     Execution time mean :   257.092 µs

另一个技巧是Hotspot编译器通常可以识别1..N中的和，并用代数公式代替

sum(1..N) => N*(N+1)/2

根本没有循环！

Answer 2

我记得，range是一个列表，而xrange是可迭代的。尽管如此，我试图替换它并没有帮助。所以，是的，似乎这里的关键问题与解释器性质有关。顺便说一句，这个很快 - 总和（x范围（100000001））

python减少实现会产生什么开销？

2 个答案: