2017年的golang、python、php、c++、c、java、Nodejs性能对比 好了，上回的某些事有些人有异议，今天也回应下。 1.有人说python性能没那么Low？ 这个我用pypy 2.7确认了下，确实没那么差， 如果用numpy或其他版本python的话，性能更快。但pypy还不完善，pypy3在beta, 所以一般情况，我是说一般情况下，这点比较让人不爽。 2.7.12 (aff251e54385, Nov 09 2016, 17:25:49)5702887 real 0m0.206suser 0m0.173ssys 0m0.028s 2.有人说怎么没有C# 实在想看，也有： LanguageCPU timeSlower thanLanguageversionSourcecode UserSystemTotalC++previous C++ (optimized 另外， 性能相差不大的话， 谁开发效率高，谁是王者， 明显Go是未来明星(也许要加之一，哈哈)，nodejs潜力不小！！！
本人在PHP/C++/Go/Py时，突发奇想，想把最近主流的编程语言性能作个简单的比较， 至于怎么比，还是不得不用神奇的斐波那契算法。可能是比较常用或好玩吧。 0m0.952s user 0m1.302s sys 0m0.144s 5702887 real 0m0.150s user 0m0.123s sys 0m0.025s 性能还行 如果Nodejs真的运行得稳定了， 不准真能一统“程序江湖”， 当然我只是说说，不要太认真。 来张图中吧： ? 总结： 感觉每种language都不同用途，性能只是一个很单一的指标，我本人比较看重的是：可阅读性、可维护性、可移植性、健壮性、扩展性，然后是性能。 本人比较看好Golang/php/python，也关注现代的C++，如14、17, 至于rust、swift、java、scala就算了，这主要和个人的需要、公司技术栈相关。哈哈！ 先写这么多吧！
代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿！
前言 性能优化不管是从方法论还是从实践上都有很多东西，从 C++ 语言本身入手，介绍一些性能优化的方法，希望能做到简洁实用。 由于 cpu 并行处理技术，我们不能简单的用后面的 clock cycle 来衡量性能，但不难看出处理器对类型的还是非常敏感的，以整型和浮点的处理为例： 整型 类型转换 int--> short/char ，但不同的语境效果不一样，如array[i++]比arry[++i]性能好；当依赖自增结果时，++i性能更好，如a=++b,a和b可复用同一个寄存器 代码示例 // div和mod效率 int a, b 30%； 如果用到悟时的那个测试场景，性能可以提升6.5倍。 提升指令并行能力，往往就能达到提升性能的目的。
来源：http://www.51testing.com 经常我写一个类，作为一个工具类，小伙伴会问我这个类的性能，这时我就需要一个标准的工具进行测试。 现在在 github 提交代码，如果有小伙伴想要知道某个函数的性能，就会用 BenchmarkDotNet 进行测试。 例如我有一个函数 StooTer ，我定义这个函数的性能是非常高，我需要告诉大家在什么的设备运行，但是因为每个人的写法不一样，所以就比较难看。 sowrornarLeedeLeetall) { } } } 在被测试的函数上面加上特性 Benchmark ，注意引用using BenchmarkDotNet.Attributes才可以这样写 函数用了 Span ，请看C# Span 入门 现在可以在 Main 函数使用下面代码进行测试
经常我写一个类，作为一个工具类，小伙伴会问我这个类的性能，这时我就需要一个标准的工具进行测试。 本文告诉大家如何使用 benchmarkdotnet 做测试。 现在在 github 提交代码，如果有小伙伴想要知道某个函数的性能，就会用 BenchmarkDotNet 进行测试。 例如我有一个函数 StooTer ，我定义这个函数的性能是非常高，我需要告诉大家在什么的设备运行，但是因为每个人的写法不一样，所以就比较难看。 Please, build it in RELEASE 单元测试 我写了一个有趣的代码，我需要在单元测试知道这个方法的性能 public class RijutorserMikede { 给C#程序做性能测试 使用 BenchmarkDotnet 测试代码性能 - h82258652 - 博客园 C# 标准性能测试高级用法 ----
Python性能分析与优化 一个优秀的程序员，在保证业务正常的条件下都会追求自己的程序更快、更省。更快：运行时间短；更省：相对节省计算机资源（比如：CPU、Memory）。 Python：可以利用sys.setprofile函数来跟踪函数python(call,return,exception)或者c(call,return,exception). 这导致它们不太实用，在开始对程序进行性能往往不是首选，当其他性能分析不够用或者不精准它们可以作为最后的选择。 Python性能分析 现在我们来谈谈Python的性能分析，Python性能分析有很多工具和模块。比如：time粗粒度分析、cProfile,line_Profile等等。 性能分析器cProfile cProfile是Python默认的性能分析器，它是一种确定性的性能分析器，提供了一组API来帮助开发者手机Python程序运行的信息。
核心价值 1、Python 怎么调整 C/C++ 2、在计算密集型的应用场景下两者的性能差异有多少。 version 意思是说对于开销比较大的计算任务，在 websockets 内部使用一个 C 语言写的扩展来完成它的计算，作者希望以这种方式来提升程序的性能。 这样一来就不知道什么时候才能搞完，就留到下一期吧。 所以这次我就想来一个简单的，一来可以知道计算密集型应用场景下大致差多少倍，二来详细的介绍一下怎么用 Python 调用 C/C++ 。 测试项目 语言 耗时(s) 计算婓波那契数列 C++ 0.34 计算婓波那契数列 Python 18.38 两者的性能相关 54 倍 ( 54 = 18.38/0.34 ) 。 Python 调用 C++ 的实现思路 Python 解释器不能直接调用 C++ 语言的源文件，但是只要我们把 C++ 的源文件编译成共享库(linux 平台的 so 文件，windows 平台的 dll
python2.x中multiprocessing提供的基于函数进程池，join后陷入内核态，按下ctrl+c不能停止所有的进程并退出。即必须ctrl+z后找到残留的子进程，把它们干掉。 ，最后会残留包括主进程在内共5个进程(1+4)，kill掉主进程能让其全部退出。 很明显，使用进程池时KeyboardInterrupt不能被进程捕捉。解决方法有两种。 ctrl+c中断，即前5s你按^c有效，一旦pool.join()后则完全无效！ 经过亲自验证，ProcessPoolExecutor是没有^c的问题的，要用多进程建议使用它 参考 http://bryceboe.com/2010/08/26/python-multiprocessing-and-keyboardinterrupt
我们知道shared_ptr是采用引用计数的智能指针，多个shared_ptr实例可以指向同一个动态对象，并维护了一个共享的引用计数器。 为了解决类似这样的问题，C++11引入了weak_ptr，来打破这种循环引用。 2、weak_ptr是什么？ weak_ptr 是为了配合 shared_ptr 而引入的一种智能指针，它指向一个由 shared_ptr 管理的对象而不影响所指对象的生命周期，也就是将一个 weak_ptr 绑定到一个 shared_ptr 从这个角度看，weak_ptr更像是shared_ptr的一个助手而不是智能指针。 3、weak_ptr如何使用？ 接下来，我们来看看weak_ptr的简单用法。 这时，我们就不能使用weak_ptr直接访问对象。那么我们如何判断weak_ptr指向对象是否存在呢？ C++中提供了lock函数来实现该功能。
参考链接： C++ towlower() 大小写转换和性能 前言 本文主要讨论最基本的一些大小写转换函数和API，不讨论一些常见的字符串程序库里面的大小写转换接口，另外本文的落脚点是这些转换函数的性能和日常开发中遇到的一些问题 显然这样的效率是最高的，但是使用可能是有问题的，遇到中文或者其他友邦的一些字符，可能就转换错了，当然如果已经提前确认过输入会落在A-Z，a-z范围，则是可以使用这种方法计算的。 ，都只能转换单个字符。 性能 说了这么多转换方法，其实我最关心的那种方法的效率最高，直接上测试程序和测试环境吧，让数据说话。 在合适的场景下，使用自定义的大小写转换是完全足够，研究这个花了大约半天时间，问题源于一个URL处理函数的性能问题，经过统计发现，这个函数的大量计算消耗在了URL转小写上面，经过改造之后，性能轻松提升60%
为什么会有智能指针？？？ C++程序员在编写代码的过程往往都会涉及到堆内存的开辟和释放，使用new和delete关键字。 综上的三个例子，对于C++使用堆内存资源并造成内存泄漏的几率还是非常大的，即使你非常小心仔细的处理每一个可能会被泄漏的堆内存，也难免会出现一些问题。 这无疑要求C++程序员对于对内存的使用要求之高，而智能指针的诞生解放了C++程序员对于堆内存的管理。 智能指针 智能指针是一个类，它将裸指针(带*的指针)进行了封装，实现的指针的自动释放，它的高明之处就在于程序员只需要一次性的设计出一个具有良好功能的智能指针类，用它实例化出来的对象会自动对对象内存的堆资源进行管理 使用智能指针的前提是利用了当栈对象的生存周期结束时，会自动调用析构函数，来进行对对象的销毁。RAII技术。智能指针不能再堆上创建。
std:call_once是C++11引入的新特性，如需使用，只需要#include <mutex>即可，简单来说std:call_once的作用，确保函数或代码片段在多线程环境下，只需要执行一次，常用的场景如
看了一系列的公开课，学习了一下python性能分析和性能优化的一些方法。 1.为什么要分析性能 目前为止代码的编写还不涉及性能的优化问题，可能是做的东西都不够复杂吧。 而且有人会觉得，既然用了python，就何必去追求性能呢。其实我们身边有很多商业化的应用都是用python来实现的，包括youtube和亚马逊。 当然，python和底层语言相比，当然不能拼速度，但是这个速度是运行速度。很多场景，往往需求变化很快，而这就是底层语言的弱点了，即开发周期长。 性能分析的目的基本就是三点： 我们写的python代码运行速度 如何 性能瓶颈在哪里 能有什么改进方案 一个程序的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度，前者指的是运行的时间，后者指的是运行所需要的内存存储空间 这里我们不讨论这种方法，而讨论更加一般性的方法。
Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。 本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。 本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读。 Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。 本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。 本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读
Python之高级特性 当我们想取出来一个list中的某几个元素的时候，常常会用掉切分，考虑这样一种情况，我们要取出来一个list中的前三个元素，简单的办法是[L[0],L[1],L[2]],但是这样的写法太过于繁琐 然而，循环的方式往往需要付出额外代价，Python中使用切分来实现这种需求，如下: ? 同样，省略最终的下标，则python会输出到这个list的末尾。 迭代 在Python中，迭代是使用for...in...来完成的，Python的for循环和C++的for循环有一些不同，它的抽象程度相对更高，它可以对一些没有下标的数据类型进行迭代，例如dict这种的 在迭代元素的过程中，我们有时候想要把元素下标和元素本身都输出出来，这个时候，我们可以使用python内置的enumerate函数来把一个可迭代对象变为一个索引-元素对，这样就可以同时迭代索引和元素本身，
为了能将Python函数编译成能高速执行的机器码，我们需要告诉JIT编译器函数的各个参数和返回值的类型。 异步编程的高性能大数据分析与对比 （1）NumPy是用于科学计算的基础Python包。 它提供了强大的N维数组对象和复杂的（广播）功能。”导入NumPy库之后，Python程序的性能更好、执行速度更快、更容易保证一致性并能方便地使用大量的数学运算和矩阵功能。 （3）Numba提供了由Python直接编写的高性能函数来加速应用程序的能力。通过几个注释，面向数组和数学计算较多的Python代码就可以被实时编译为原生机器指令。 而且Numba拥有类似于C、C++和FORTRAN的性能，无需切换语言或Python解释器。 asyncio asyncio是Python3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。
，Unix操作系统的负载状态，Graphite服务器大约每分钟需要有4800次更新操作，Graphite采用简单的文本协议和绘图功能可以方便地使用在任何操作系统上。 /Diamond/wiki 1、安装Diamond yum install gcc gcc-c++ python-configobj python-pip python-devel pip install /httpcode.py -c /etc/diamond/diamond.conf ERROR: Pidfile exists. Server already running? 目前主流的开源监控有Cacti、Nagios、Zabbix等等，社区活跃，功能强大 Graphite虽然在功能上和社区在无法与此对比，但是在灵活度上还是值得一提的，轻量级的监控程序，更为重要的是Graphite 是Python编写的，所以在问题排查，脚本编写等都会非常顺手 同样也非常感谢更多Python开源者的贡献！！！
我们还会关注网页开发者可能面临的问题，包括数据的移动以及为了快速提升性能而使用 PyPy 这样的即时（JIT）编译器。 如果你有一个 C（或 C++，或 Java）的背景可能会有帮助，但这不是必须的。 Python 最常用的解释器（CPython——你在命令行输入 python 时启动的标准解释器）是用 C 写的，所以各种钩子和库全都血淋淋地暴露了内部的 C 机制。 高性能 Python 的开发者更有可能在接下来的几年里使用和信任 Python 2.7。 当这两点结合起来，我们就能在快速开发 Python 的同时移除很多性能局限。 第二个问题更加基本，根源是 Python 的动态类型以及 Python 并不是一门编译性的语言。很多 C 语言开发者已经在多年开发过程中意识到，编译器总是比你聪明。
java与c#都支持反射，但是从网络上搜索两大阵营对于反射的态度，基本上.net开发人员都建议慎用反射，因为会有性能开销；反到是java阵营里好象在大量肆无忌惮的使用反射。 于是写了下面的测试代码： c#版的: ? 如上图，同样二个project，model里就一个类Person，代码跟c#版类似: 1 package jimmy; 2 3 public class Person { 4 private > c = Class.forName("jimmy.Person"); 13 Integer i = 0, j = 0, limit = 1000000; 14 0; 38 39 } 40 41 } 在同一台机器上的运行结果： 1000000次反射，平均耗时：0.000301毫秒/次 1000000 单就这个示例而言，java的反射效率整整高出了c#10
很多人谈到c++，说它特别难，可能有一部分就是因为c++的内存管理吧，不像java那样有虚拟机动态的管理内存，在程序运行过程中可能就会出现内存泄漏，然而这种问题其实都可以通过c++11引入的智能指针来解决 ，相反我还认为这种内存管理还是c++语言的优势，因为尽在掌握。 c++11引入了三种智能指针： std::shared_ptr std::weak_ptr std::unique_ptr shared_ptr shared_ptr使用了引用计数，每一个shared_ptr 会导致重复析构，不能把this指针交给智能指针管理。 关于c++11的智能指针的使用就介绍到这里，大家有问题可以点此留言 ，我会尽快回复~ 参考资料 https://www.jianshu.com/p/b6ac02d406a0 https://juejin.im
弹性灵活、性能卓越、自助化的计算资源管理服务，实现弹性使用云上高性能计算资源的需求。
扫码关注云+社区
领取腾讯云代金券
云服务器
测试服务 WeTest
文件存储
SSL 证书
WordPress