关于c++、go、nodejs、python的计算性能测试,结果令人惊讶
计算性能在计算密集型的服务上,是非常重要的, 一直以为,在计算性能上,肯定是C++ > go > nodejs >= python
但测试结果却让人大跌眼镜!!!
实际的结果是:
go > nodejs > c++ > python
各语言同样逻辑下的运行结果,如下:
其中, ./t是go编译的程序, ./a.out是c++编译的程序, nodejs和python直接跑脚本
不用关注target size的内容,这个是验证结果一致的,保证算法是一致
主要看use time, 单位是秒:
这个结果很奇妙,反映出在计算密集的场景下,C++并非想象中那么快,而nodejs表现却非常亮眼
难道是我的代码问题?各位看官看看有没办办法优化性能的?
相关的编译器、执行器版本如下:
go: 1.15.2
g++: 4.8.2
nodejs: 14.18.0
python:3.7.3
各语言的测试代码如下, 计算逻辑是完全一致的:
Go:
package main; import "fmt"
import "time" type Data struct {
x float64
y float64
a int
} func MakeData(num int) []Data {
var vec = make([]Data, 0, num)
for i:=0; i< num; i++ {
var data Data
data.x = float64(i) + 0.5;
data.y = float64(i) + 1.5;
data.a = i;
vec = append(vec, data)
}
return vec
} func Cal(data []Data, idx int, num int) float64 {
var sum1 float64 = 0.0;
var sum2 float64 = 0.0;
for i:= idx-num+1; i <= idx; i++ {
if i <0 {
continue;
}
var elem = data[i];
sum1 += elem.x;
sum2 += elem.y;
} var avg1 = sum1/float64(num);
var avg2 = sum2/float64(num); return (avg1 + avg2)/2;
} func Make(data []Data) {
var target = make([]float64, 0, len(data));
for i := 0; i < len(data); i++ {
var v = Cal(data, i, 1000);
if v > 1000 {
target = append(target, v)
}
}
fmt.Println("target size:" , len(target))
} func main() {
var t1 = time.Now().UnixNano()
var data = MakeData(300*365*5);
Make(data);
var t2 = time.Now().UnixNano()
fmt.Println("use time:", float64(t2-t1)/1000000000)
}
C++:
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <utility>
#include <string>
#include <unistd.h>
#include <sys/time.h> struct Data {
double x;
double y;
int a;
}; std::vector<Data> MakeData(int num) {
std::vector<Data> vec;
vec.reserve(num);
for (int i=0; i< num; i++) {
Data data;
data.x = static_cast<double>(i) + 0.5;
data.y = static_cast<double>(i) + 1.5;
data.a = i;
vec.push_back(std::move(data));
}
return std::move(vec);
} double Cal(std::vector<Data> & data, int idx, int num) {
double sum1 = 0.0;
double sum2 = 0.0;
for (int i = idx-num+1; i <= idx; i++) {
if (i <0) {
continue;
}
auto & elem = data[i];
sum1 += elem.x;
sum2 += elem.y;
} auto avg1 =sum1/num;
auto avg2 =sum2/num; return (avg1 + avg2)/2;
} void Make(std::vector<Data> & data) {
std::vector<double> target;
target.reserve(data.size());
for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
auto v = Cal(data, i, 1000);
if (v > 1000) {
target.push_back(v);
}
}
std::cout << "target size:" << target.size() << std::endl;
} int main(int argc,char** argv)
{
struct timeval t1;
struct timeval t2;
gettimeofday(&t1, NULL);
auto data = MakeData(300*365*5);
Make(data);
gettimeofday(&t2, NULL);
auto usetime = double((t2.tv_sec*1000000 + t2.tv_usec) - (t1.tv_sec*1000000 + t1.tv_usec))/1000000;
std::cout <<"use time: " << usetime << std::endl;
}
NodeJs:
class Data {
constructor() {
this.x = 0.0;
this.y = 0.0;
this.a = 0;
}
}; function MakeData(num) {
let vec = [];
for (let i=0; i< num; i++) {
let data = new Data();
data.x = i + 0.5;
data.y = i + 1.5;
data.a = i;
vec.push(data);
}
return vec;
} function Cal(data, idx, num) {
let sum1 = 0.0;
let sum2 = 0.0;
for (let i = idx-num+1; i <= idx; i++) {
if (i <0) {
continue;
}
let elem = data[i];
sum1 += elem.x;
sum2 += elem.y;
} let avg1 =sum1/num;
let avg2 =sum2/num; return (avg1 + avg2)/2;
} function Make(data) {
let target = [];
for (let i = 0; i < data.length; i++) {
let v = Cal(data, i, 1000);
if (v > 1000) {
target.push(v);
}
}
console.log("target size:", target.length);
} t1 = new Date().getTime();
let data = MakeData(300*365*5);
Make(data);
t2= new Date().getTime();
console.log("use time:", (t2-t1)/1000)
Python:
import time class Data:
def __init__(self):
self.x = 0.0
self.y = 0.0
self.a = 0 def MakeData(num):
vec = []
for i in range(0, num):
data = Data()
data.x = i + 0.5
data.y = i + 1.5
data.a = i
vec.append(data)
return vec def Cal(data, idx, num):
sum1 = 0.0
sum2 = 0.0
i = idx-num+1
while i<=idx:
if i <0:
i+=1
continue
elem = data[i]
sum1 += elem.x
sum2 += elem.y
i+=1 avg1 =sum1/num
avg2 =sum2/num return (avg1 + avg2)/2 def Make(data):
target = []
data_len = len(data)
for i in range(0, data_len):
v = Cal(data, i, 1000)
if v > 1000:
target.append(v)
print("target size:" , len(target)) t1=time.time()
data = MakeData(300*365*5)
Make(data)
print("use time:", time.time() - t1)
关于c++、go、nodejs、python的计算性能测试,结果令人惊讶的更多相关文章
- [转载] NodeJS无所不能:细数十个令人惊讶的NodeJS开源项目
转载自http://www.searchsoa.com.cn/showcontent_79099.htm 在几年的时间里,Node.JS逐渐发展成一个成熟的开发平台,吸引了许多开发者.有许多大型高流量 ...
- windows下安装python科学计算环境,numpy scipy scikit ,matplotlib等
安装matplotlib: pip install matplotlib 背景: 目的:要用Python下的DBSCAN聚类算法. scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器 ...
- Python TF-IDF计算100份文档关键词权重
上一篇博文中,我们使用结巴分词对文档进行分词处理,但分词所得结果并不是每个词语都是有意义的(即该词对文档的内容贡献少),那么如何来判断词语对文档的重要度呢,这里介绍一种方法:TF-IDF. 一,TF- ...
- Python科学计算(二)windows下开发环境搭建(当用pip安装出现Unable to find vcvarsall.bat)
用于科学计算Python语言真的是amazing! 方法一:直接安装集成好的软件 刚开始使用numpy.scipy这些模块的时候,图个方便直接使用了一个叫做Enthought的软件.Enthought ...
- 目前比较流行的Python科学计算发行版
经常有身边的学友问到用什么Python发行版比较好? 其实目前比较流行的Python科学计算发行版,主要有这么几个: Python(x,y) GUI基于PyQt,曾经是功能最全也是最强大的,而且是Wi ...
- Python科学计算之Pandas
Reference: http://mp.weixin.qq.com/s?src=3×tamp=1474979163&ver=1&signature=wnZn1UtW ...
- Python 科学计算-介绍
Python 科学计算 作者 J.R. Johansson (robert@riken.jp) http://dml.riken.jp/~rob/ 最新版本的 IPython notebook 课程文 ...
- Python科学计算库
Python科学计算库 一.numpy库和matplotlib库的学习 (1)numpy库介绍:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成 ...
- Python科学计算基础包-Numpy
一.Numpy概念 Numpy(Numerical Python的简称)是Python科学计算的基础包.它提供了以下功能: 快速高效的多维数组对象ndarray. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数 ...
随机推荐
- P4569 [BJWC2011]禁忌
题目传送门. 题意简述:给出大小为 \(n\) 的字典 \(s\).设函数 \(g(t)\) 表示 \(t\) 最多能被分割成的单词个数.等概率随机生成长度为 \(len\) 的字符串 \(T\),求 ...
- SR4R数据库:水稻4个SNP集的筛选及其应用
目录 前言 四个SNP集 hapmapSNPs tagSNPs fixedSNPs barcodeSNPs hapmapSNPs的指标统计 tagSNPs的群体结构验证 tagSNPs的遗传多样性 t ...
- 扩展kmp 学习笔记
学习了一下这个较为冷门的知识,由于从日报开始看起,还是比较绕的-- 首先定义 \(Z\) 函数表示后缀 \(i\) 与整个串的 \(lcp\) 长度 一个比较好的理解于实现方式是类似于 \(manac ...
- 零基础学习java------day16-----文件,递归,IO流(字节流读写数据)
1.File 1.1 构造方法(只是创建已经存在文件的对象,并不能创建没有的文件) (1)public File(String pathname) (2)public File(String pare ...
- Android中的性能优化
由于手机硬件的限制,内存和CPU都无法像pc一样具有超大的内存,Android手机上,过多的使用内存,会容易导致oom,过多的使用CPU资源,会导致手机卡顿,甚至导致anr.我主要是从一下几部分进行优 ...
- HTTP协议及常见状态码
超文本传输协议(HTTP)是用于传输诸如HTML的超媒体文档的应用层协议.它被设计用于Web浏览器和Web服务器之间的通信,但它也可以用于其他目的. HTTP遵循经典的客户端-服务端模型,客户端打开一 ...
- eclips 配置一个tomcat,启动多个不同端口的web项目
前提: 记录这个文章是因为在网上查资料,很多都是,用eclips.配置多个tomcat,就像下面图这样配置两个tomcat 去启动不同的web: 运动多个web 项目,设置不同的端口,需要多个tomc ...
- ANTLR 环境准备
基本环境: JDK8 Maven IntelliJ IDEA IntelliJ IDEA中安装ANTLR v4插件 在IntelliJ IDEA插件仓库中搜索ANTLR v4插件并安装,如下图: 看个 ...
- 探究Go-YCSB做数据库基准测试
本篇文章开篇会介绍一下Go-YCSB是如何使用,然后按照惯例会分析一下它是如何做基准测试,看看它有什么优缺点. 转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客: https://www.l ...
- C#文件操作(IO流 摘抄)
11 文件操作概述 11.1 驱动器 在Windows操作系统中,存储介质统称为驱动器,硬盘由于可以划分为多个区域,每一个区域称为一个驱动器..NET Framework提供DriveInfo类和 D ...