что быстрее питон или с

Топ 16 различий между Python и C++

Python и C++ — два очень разных языка программирования. У них разные особенности и предназначены они для разных задач. Однако у обоих есть одна общая черта: поддержка объектно-ориентированного программирования.

В этом руководстве рассмотрим особенности Python, и его ключевые отличия от C++.

Особенности C++

Особенности Python

Теперь посмотрим на основные отличия:

Ключевые отличия C++ и Python

Дальше перечислены основные отличия C++ и Python с точки зрения языков программирования.

Компиляция

C++ — это компилируемый язык. Компилятор создает код из написанного программистом, который потом выполняется для получения результата.

Использование

У C++ много разных функций и относительно сложный синтаксис. Код на этом языке писать не так просто.

У Python синтаксис очень простой, поэтому программы выглядят намного проще и их легче писать.

Статическая/динамическая типизация

C++ — статически типизируемый язык. Таким образом типы данных проверяются во время компиляции. Благодаря этому исходный код при работе защищен от ошибок.

Python же предрасположен к ошибкам, ведь типы там проверяются уже при работе программы.

Портативность

Python портативен. Он также кроссплатформенный, что позволяет запускать код на разных устройствах.

C++ не является портативным, поэтому для каждой платформы код нужно специально компилировать: «Написал код однажды, компилируй везде».

Сборка мусора/управление памятью

В C++ памятью нужно управлять вручную. Здесь нет автоматической сборки мусора.

Python же поддерживает автоматическую сборку мусора. Управление памятью в нем осуществляется автоматически.

Быстрое прототипирование

С помощью Python можно заниматься быстрым прототипированием, чтобы потом создавать приложения на других языках программирования.

Область видимости переменных

Код в C++ разделяется с помощью фигурных скобок в циклах. Область видимости переменных ограничена этими блоками.

В Python область видимости переменных не ограничена ничем. Переменные доступны в рамках одной конструкции.

Установка

C++ можно легко установить на Windows, а вот с Python посложнее. Некоторые библиотеки не совместимы с Windows.

В C++ типы данных привязываются к именам и проверяются при компиляции. Это уменьшает количество возможных ошибок при работе.

В Python же типы данных проверяются уже во время работы программы. Из-за этого количество ошибок в этом языке может быть больше.

Функции

Функции — это блоки кода с одним или несколькими параметрами и возвращаемым значением. У каждого параметра и возвращаемого значения есть свой тип.

В C++ типы всех значений должны совпадать с тем, что передается. В Python таких ограничений нет.

Эффективность

Код на C++ сложнее поддерживать, поскольку он становится только сложнее с ростом размера приложений.

У Python же наоборот более чистый код и понятный синтаксис. Его поддерживать значительно легче.

Сложность синтаксиса

В C++ есть четкое разделение блоков с помощью фигурных скобок, а также точек с запятой. Таким образом этот код отлично организован.

В Python же нет ни скобок, ни точек с запятой. Там используются отступы.

Скорость выполнения

Программы на C++ работают быстрее. Именно поэтому этот язык используется в тех сферах, где скорость имеет значение, например, в играх.

Python же медленнее. Код на Python работает даже медленнее Java-приложений.

Производительность

C++ — статически типизируемый язык, поэтому при работе с программой возникает меньше ошибок. Такой код работает быстрее. Это делает C++ высокопроизводительным языком.

Python динамический, поэтому при работе с ним чаще происходят ошибки, а общая производительность ниже в сравнении с C++.

Зато в машинном обучении Python почти нет равных.

Простота и удобство в использовании

Python дает возможность писать простой и понятный код. Это позволяет разрабатывать сложные приложения для машинного обучения, не задумываясь об особенностях синтаксиса.

Также Python легче изучать. О C++ такого сказать нельзя. Это низкоуровневый язык, который больше подходит компьютерам, чем людям.

У Python в этом плане преимущество, особенности если говорить о приложениях для машинного обучения.

Ключевые достоинства Python

Преимущества C++ над Python

Часто задаваемые вопросы

Лучше учить C++ вместо Python?

Программист должен выбрать, что ему учить. Это также зависит от потребностей. Если вас интересует системное или низкоуровневое программирование, то обратите внимание на C++.

Если же ближе машинное обучение, то Python подойдет больше. Также можно познакомиться с веб-программированием на примере Ruby, JavaScript, Angular и так далее.

Все зависит от интересов и потребностей. Плюс, никогда не будет лишним знать несколько языков программирования.

Python лучше чем C++

Да. Если говорить о простоте синтаксиса и легкости освоения. Python можно взять просто для того, чтобы познакомиться с программированием. Там нет точек с запятой, указателей, шаблонов, STL, типов и так далее.

Если вы хотите познакомиться с основами программирования, то Python явно лучше C++. Однако последний выигрывает в плане производительности, скорости работы, широты применения и так далее.

Может ли Python заменить C++

Нет. C и C++ образуют основу программирования. По сути, даже Python построен на базе C. Поэтому не может быть такого, что Python заменит один из этих языков.

Он может оказаться впереди в тех сферах, где нет взаимодействия с устройствами, производительности, серьезного управления ресурсами и так далее.

Что лучше, если выбирать из C++, Python и Java

У всех трех языков есть свои преимущества и недостатки. C++ славится своей производительностью, скоростью и управлением памятью. В Java основное — это его платформа. В то же время для Python главное простота, читаемость и поддержка со стороны сообщества.

Личные предпочтения помогут сделать выбор. Без этого невозможно сказать, какой язык лучше.

Почему C++ быстрее Python

По следующим причинам:

Это все и влияет на более высокую производительность кода C++. Вот что влияет на более медленную работу Python:

Выводы

C++ и Python — разные языки с разным набором функций и областями применения. У Python более простой синтаксис, хорошая читаемость, однако он проигрывает C++ в плане производительности и скорости.

Python подходит для машинного обучения, а C++ — для широкого спектра приложений, включая системное программирование.

Источник

Быстрый Data Mining или сравнение производительности C# vs Python (pandas-numpy-skilearn)

Всем привет! Разбираясь со Spark Apache, столкнулся с тем, что после достаточно небольшого усложнения алгоритмов подготовки данных расчеты стали выполняться крайне медленно. Поэтому захотелось реализовать что-нибудь на C# и сравнить производительность с аналогичным по классу решением на стеке python (pandas-numpy-skilearn). Аналогичным, потому что они выполняются на локальной машине. Подготовка данных на C# осуществлялась встроенными средствами (linq), расчет линейной регрессии библиотекой extremeoptimization.

В качестве тестовой использовалась задача «B. Предсказание трат клиентов» с ноябрьского соревнования Sberbank Data Science Journey.

Сразу стоит подчеркнуть, что в данной статье описан исключительно аспект сравнения производительности платформ, а не качества модели и предсказаний.

Итак, сначала краткое описание последовательности действий реализованных на C# (куски кода будут ниже):

1. Загрузить данные из csv. Использовалась библиотека Fast Csv Reader.
2. Отфильтровать расходные операции и выполнить группировку по месяцам.
3. Добавить каждому клиенту те категории, по которым у него не было операций. Для того, чтобы избежать длительный перебор цикл-в-цикле использовал фильтр Блума. Реализацию на C# нашел тут.
4. Формирование массива Hashing trick. Так как готовой реализации под C# не удалось найти, пришлось реализовать самому. Для этого скачал и допилил реализацию хеширования murmurhash3
5. Собственно расчет регрессии.

Решение на Jupyter Notebook (далее JN) выглядит так (подключение библиотек опускаю, потому что это не входило в замеряемое время):

Теперь подробнее о реализации C#. Опыты показали, что классы типа DataTable и прочие очень расточительны по отношению к памяти. Поэтому использовался простой список элементов класса Client:

Далее, чтение данных и группировка:

Затем добавляем отсутствующие типы операций, используя фильтр Блума. Можно было бы и без него, но тогда бы увеличилось время выполнения (полный перебор для каждого типа) или объем используемой памяти (если добавлять все типы подряд, а потом агрегировать).

Этап добавления операций за предыдущие месяцы:

Далее заполнение массива hashing trick и подготовка данных в формате понятном модели и собственно расчет

Ну и наконец реализация Hashing trick:

Результаты работы программ практически идентичны (RMSLE около 1.6). Вот как это выглядит:

Теперь переходим к самому интересному — результатам тестирования. Все тесты запускались на i7-2600 (8 потоков, но большую часть времени работало 1-2). Оперативной памяти 12 Гб, ОС Win7.

Для выяснения зависимости времени выполнения от объема данных расчеты запускались на 1.7, 3.4, 5,1 и 6.8 млн. исходных записей (содержимое файла transactions.csv). Но так как в ходе подготовки данных происходила фильтрация за 11-14 месяцы, на графике показано количество данных уже после фильтрации.

Как видно, версия на C# приблизительно в 2 раза быстрее. Похожая ситуация и с расходом памяти. Тут не учитывается память занимаемая Visual Studio (C# запускался в режиме отладки) и браузером (localhost:8888). Для оценки бралось пиковое значение:

При дальнейшем увеличении выборки JN уже начинал использовать файл подкачки, в результате чего все резко замедлялось.

Таким образом, мы видим, что использование C# позволяет существенно быстрее обработать больший объем данных, чем JN, так как оперативная память выступает тут жестким ограничителем.

С другой стороны, средства визуализации matplotlib позволяют анализировать данные почти «на лету», да и кода C# требуется писать гораздо больше. Поэтому в случае нехватки памяти/скорости оптимальным вариантом видится использование стека JN для отладки модели на ограниченной выборке и финальная реализация уже на C#.

Источник

Производительность C++ vs. Java vs. PHP vs. Python. Тест «в лоб»

/update/ Статья обновлена по результатам обсуждения. Поправлен код Python (около 40% ускорения), написан код на Perl и Ruby (но меня терзают смутные сомнения, что с ruby я что-то сделал неправитьно), поправлен код на Java (на моей машине корректнее тестировать int, а не long. к тому же int в Java эквивалентен long в C++).

Вопрос производительности (скорости работы) различных языков часто всплывает в комментариях, на форумах, часто необоснованные :). Встречаются статьи, в которых авторы приводят примеры, где выигрывает реализация на том или ином языке.

После прочтения очередной статьи мне захотелось самому разобраться «здесь и сейчас». Сначала захотелось сравнить Java и C++ (не верил я, что в вычислительных тестах ява может догнать и обогнать cpp). 10 минут и простой код на C++ и яве готов: простой цикл и математические операции. После написания теста подумал и перевёл их на php и python. Позже добавился код на perl и ruby.

Итак, пару слов о тесте:
Алгоритм синтетический, долгий цикл (двухуровневый) и в нём вычисление математического выражения. Таким образом оценивается вычислительная производительность самого языка (интерпретатора или скомпилированного кода), никаких привязок к качеству реализации тех или иных библиотек, никаких внешних сервисов, никаких системозависимых операций (диск, сеть, графика).

1) Мне нравится ява и я честно предполагал, что результаты будут лучше. Обновлено: long в 64-х битных системах работает значительно быстрее. При работе с int в 32-х битных системах Java значительно ускоряется (на моей машине быстрее, чем C++, видимо, JVM оптимизирует исполнение по умолчанию)
2) Я догадывался, что php будет медленней C++ и Java, но не думал, что он окажется быстрее Perl.
3) Предполагал, что Python будет сопоставим с PHP, но ошибся. Видимо, стандартная поставка PHP лучше оптимизирует исполнение кода.
4) Я совсем не знаком с Ruby, код взят из одного из комментариев. Причём использован код 1, так как у меня он работает быстрее чем код 2. Возможно, это также связано с тем, что у меня 32bit-система.
5) Я достаточно уважительно отношусь к различным языкам программирования, эта статья ни одним из углов не нацелена на разжигание холиваров. Каждый язык имеет свою нишу и своих поклонников.

Чтобы не заставлять вас читать всю статью, сразу приведу краткие результаты.

Диаграмма (обновленная):

Старый вариант здесь
На диаграмме слолбец с Ruby частично прозрачен по причине того, что на моей машине скрипт Ruby исполнялся неприлично долго, в то время как в комментарии указано, что скрипт исполняется в 4 раза быстрее скрипта на Python — я в замешательстве.
Столбец с Python прозрачен, так как при включении psyco скрипт ускоряется более чем в 10 раз. Проверил на своей машине. Но это, с моей точки зрения, хак, не отражающий собственную производительность языка.
Столбец с PERL, как могут заметить старожилы, теперь идёт вровень с Python 2.6. Причиной этому послужила смена кода с C-подобного синтаксиса на использование range. Дополнительную производительность (около 12%) можно получить использовав директиву «use integer;», но это, по-моему, тоже хак.

30Производительность, %160303100327149694.1128

Время исполнения — на P4-1.8Ггц.
Производительность — относительно производительности базового кода на C++.

Добавлен столбец с запуском Java-кода с ключём «-server». После перехода с «long» на «int» (повторюсь, int в java такой же как и long в c++ на 32bit-arch) он начал давать прирост в производительности почти вдвое.
Столбец с Ruby 1.9 на моём железе не тестировался, результат перенесён через сравнение с производительностью Python’а на той же машине.

И, чтобы не быть голословным, тестовый код.

Java, Test01.java (int в Java то же что и long в C++):

#include
using namespace std;
int main( void ) <
long r = 0;
for ( int i = 0; i for ( int j = 0; j «answer: «

Python, Test01.py (вынос кода в функцию ускоряет работу кода почти вдвое, отдельная же инициализация range() на моей машине даёт порядка 5% производительности):

Perl, Test01.pl (обновлено, с range работает на 25% быстрее против c-подобного синтаксиса for):

Вот здесь приведён красивый пример на Perl, но, мне кажется, такой вариант уже слишком специфичен.

r = 0
for i in 0..10_000 do
for j in 0..10_000 do
r = ( r + ( i * j ) % 100) % 47
end
end
puts «answer: #»

Вот здесь в комментариях обсуждают решение на erlang.

Как видите, ничего сложного: два цикла и математическое выражение. Вычислительная задача в чистом виде.

мой оригинал — там старая версия статьи, а также информация об версиях использованного ПО и результаты тестов из консоли.

Ещё раз повторюсь: каждый язык имеет свою нишу, своих поклонников и свои задачи, с решением которых он справляется лучше других.

PS: а вообще, нет смысла загоняться и меряться чем бы то ни было, производительность самого языка важна для достаточно узкого круга задач, т.к. в общем случае, системы, библиотеки и прочая обвязка нынче несоизмеримо тяжелее самой вычислительной задачи.

Источник

Сравнение скорости Python и C++

Авторизуйтесь

Сравнение скорости Python и C++

Прим. ред. Это перевод статьи Назера Тамими. Мнение редакции может не совпадать с мнением автора оригинала.

Есть миллион причин любить Python (особенно если вы дата-сайентист). Но насколько Python отличается от низкоуровневых языков, таких как Си и C++? В этой статье я собираюсь сделать сравнение скорости Python и C++, на очень простом примере.

Мы будем генерировать все возможные k-меры ДНК, для фиксированного
значения «k». О том, что такое k-меры, я расскажу чуть позже. Этот пример был выбран потому, что многие задачи обработки и анализа данных связанные с геномом, считаются ресурсоёмкими. Поэтому, многие дата-сайентисты связанные с биоинформатикой, интересуются C++ (в дополнение к Python).

Важное замечание: цель этой статьи не сравнить скорость С++ и Python когда они наиболее эффективны. Код предлагаемых программ можно сделать гораздо более быстрым. Цель этой статьи — сравнить два языка, используя один и тот же алгоритм и код.

Введение в k-меры ДНК

ДНК — это длинная цепь нуклеотидов. Эти нуклеотиды могут быть четырёх типов: A, C, G и T. У вида Homo Sapiens около 3 миллиардов пар нуклеотидов. Вот небольшой кусок ДНК человека:

Чтобы получить из него k-меры нужно разбить строку на части:

Эти последовательности из четырех символов называются k-меры длина которых равна четырём (4-меры).

Задача

Мы сгенерируем всё возможные 13-меры. Математически — это перестановка с проблемой замены. Следовательно мы имеем 4 в степени 13 (67 108 864) вариантов 13-меров.

Сравнение скорости Python и С++

Мы будем использовать один и тот же алгоритм для двух языков. Код на обоих языках намеренно написан аналогично и просто. Я не использовал сложные структуры данных и сторонние библиотеки. Вот код программы на Python:

Выполнение этой программы займет 61.23 секунды. За это время сгенерируется 67 миллионов 13-меров. Чтобы не увеличивать время работы программы я закомментировал код выводящий результаты (25 и 37 строки). Если вы захотите запустить этот код и отобразить результаты, имейте ввиду, что это будет очень долго. Чтобы остановить выполнение программы вы можете нажать на клавиатуре CTRL+С.

Теперь посмотрим тот же алгоритм на языке C++:

В таблице указаны результаты тестов для 13, 14, и 15-меров.

После компиляции, этот код выполнится за 2.42 секунды. Получается что Python требуется в 25 раз больше времени на эту задачу. Я повторил эксперимент с 14 и 15-мерами (это можно указать на 12 строке в Python и на 22 в C++) Теперь мы видим, что производительность этих двух языков, при выполнении одной и той же задачи, значительно различается.

Я повторюсь, обе программы далеки от идеала и могут быть значительно опимизированы. Например, мы не использовали параллельные вычисления на CPU или GPU. Но для таких задач это необходимо. Также мы не храним результаты. Хотя управление памятью в Python и C++ значительно влияет на производительность.

Этот пример и тысячи других задач, подтверждают, что дата-сайентистам стоит обращать внимание на C++ и подобные ему языки, когда нужно работать с большими массивами данных или требующими большой производительности процессами.

Источник

Python или C++: что лучше? Давайте узнаем!

После прочтения этой статьи у вас сложится полное понимание того, какой язык программирования вам лучше выбрать Python или C++.

Обновлено: September 04, 2021

Стандарты Проверки Фактов BitDegree.org

Чтобы обеспечить высокий уровень точности и актуальности информации, BitDegree.org регулярно проводит аудит и проверку фактов, следуя строгим редакторским правилам. Для соответствия стандартам надёжности, соблюдаются строгие правила добавления ссылок.

Весь контент на BitDegree.org соответствует данным критериям:

1. Только авторитетные источники такие как академические ассоциации или журналы могут быть использованы для целей исследования при создании контента.

2. Реальный контекст каждой освещаемой темы должен быть раскрыт читателю.

3. Если существует конфликт интересов в указываемом исследовании, то читатель должен быть об этом проинформирован.

Свяжитесь с нами, если вы думаете, что контент является устаревшим, неполным или сомнительным.

Программирование может быть действительно интересным и прибыльным способом развить вашу карьеру, но есть некоторые вопросы, которые вам нужно решить, прежде чем приступить к изучению этого навыка. Первый вопрос для тех, кто решит хочет изучить программирование с нуля является выбор языка программирования (например, Python или C++). До того, как вы начнете изучать любой язык вам следует понять, с какой целью вы будете изучать его. Сделать правильный выбор будет сложно, особенно если вы новичок. Именно поэтому в этой статье мы разберем в чем язык Python превосходит язык C++, или же наоборот.

Я предполгалаю, что у вас нет никакого опыта в программирование и поэтому мы начнем с того, что разберем саму профессию программиста и какие у нее есть преимущества. Даже если вы уже продвинутый программист, эта информация освежит ваши знания. После этого мы рассмотрим каждый язык программирования в отдельности. Затем определим критерии сравнения и сможем ответить на вопрос «Python или C++: как начать программирование с нуля?».

Содержание

Введение

Мы определились, что программирование является отличной возможностью для развития вашей карьеры. Но почему это так? У каждого человека свои причины, почему он изучает программирование. Но существует определенные причины, которые свойственны всем.

Прежде всего, востребованность работы. Вы наверное много раз слышали о том, что на рынке труда нехватка программистов. Рынок труда в любой момент нуждается в профессиональных программистах. Все, что вам нужно сделать, это сделать простой поиск в Google а запросом «работа программиста» или «работа кодера», и вы увидите бесконечные списки предложений (это варьируется от вашего места жительства). И это тесно связано с темой Python или C++.

Каждый день появляются новые компании, которые занимаются веб-разработкой. Этим компаниям нужны профессиональные программисты, чтобы развивать свои платформы. Но компании не ограничиваются специалистами только в одном языке программирования. Все зависит от проекта, над которым они работают. Помимо этого темы сравнения «Python или C++» популярны. Люди часто пытаются узнать, для чего создан каждый языки подходит ли он под цели, которые ставит программист перед его изучением.

И как же не упомянуть вопрос зарплаты программиста. Это, наверное, одна из первых тем (к сожалению, часто единственная), которую люди вспоминают, когда обсуждают, стоит ли становиться программистом.

Самые Полюбившиеся Статьи

Ищете более подробную информацию по какой-либо связанной теме? Мы собрали похожие статьи специально, чтобы вы провели время с пользой. Взгляните!

Курсы Машинного Обучения edX: Что Мы Рекомендуем?

Заинтересованы в прохождении курсов машинного обучения онлайн? Взгляните на лучшие edX курсы машинного обучения, которые вы можете пройти сейчас!

Курсы Рисования Skillshare: Лучшие Уроки Для Демонстрации Вашей Креативности

Станьте удивительным художником, пройдя отобранные вручную курсы рисования Skillshare!

Курсы Фотографии Skillshare: Как Запечатлеть Мир

Какие курсы фотографии Skillshare стоят вашего внимания? Взгляните на лучшие варианты и узнайте больше.

Python

Это была вся информация про язык Python, которая нам пригодится в сравнении Python или C++. Теперь давайте продолжим и поговорим про язык C++.

Я уже упоминал в начале сравнения Python или C++, C++ (так же, как Python) также объектно-ориентированный язык программирования. Я уже говорил, что это делает язык быстрым и эффективным, но я так и не объяснил, что на самом деле означает «объектно-ориентированный».

Объектно-ориентированный язык программирования обладает способностью выполнять процессы, одновременно игнорируя мелкие, менее важные детали. Проще говоря, эти языки имеют определенные специфические особенности, которые позволяют им понять контекст, стоящий за задачей, без глубокого анализа деталей. Это, в свою очередь, значительно ускоряет процессы, выполняемые с помощью этих языков. Большинство современных языков программирования высшего уровня являются объектно-ориентированными.

Итак, теперь, когда мы знаем немного про сами языки программирования, мы можем перейти к сравнению с Python или C++ и разобрать их по определенным критериям.

Критерии анализа

Когда мы начинаем сравнивать языки программирования хочется не упустить из виду ни один аспект. Чтобы сэкономить время и не затягивать сравнение Python или C++ дольше, чем нужно, мы упомянем несколько наиболее распространенных критериев.

В этой статье мы рассмотрим три момента: скорость, популярность и зарплата специалиста. Рассмотрим каждый из этих пунктов в отдельности.

Скорость

Популярность

Хотя на первый взгляд это может показаться тривиальным, но на самом деле это действительно важно для нашего сравнения. Сейчас я уточню.

Популярность означает, что язык программирования всё делает правильно. В конце концов если язык программирования бесполезен, то им бы никто не пользовался, верно?

Зарплаты специалистов

Честно говоря, этот пункт самый очевидный для всех.

Python или C++

Мы подошли к самому интересному, сравнению Python или C++. К концу вы узнаете и сможете самостоятельно определиться с выбором того, какой язык программирования вам изучать.

Какой из них быстрее?

Поскольку скорость в сравнении Python или C++ является важным аспектом, о котором мы сначала поговорим.

Сейчас мы разобрались с вопросами скорости в сравнении Python или C++, давайте перейдем к популярности.

Какой язык более популярен?

Источник