Python和C语言运行速度对比（累加1亿次）

淩亂°似流年 2022-10-16 08:46 250阅读 0赞

## 1、说明： ##

测试是在win10平台下进行的，先给大家看一下计算机的配置：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
测试环境：

Python3.6.4
    GCC 8.1.0	# 需要自己安装哦~
    G++ 8.1.0

## 2、测试C和Python分别累加到1亿，花费的时间 ##

### 2.1、C语言程序 ###

首先使用创建`Test.c`文件，然后将`Test.c`文件转化为`DLL`（`Win`下使用`Python`调用`DLL`，`Ubuntu`下调用`so`）。  
将下列程序复制到`Test.c`文件中，然后运行`gcc -shared -o Test.dll Test.c`生成`DLL`文件

#include "stdio.h"
    // 关键：__declspec(dllexport) 申明将这个方法导出到DLL中。
    __declspec(dllexport) int sum(int a)
    { 
    
        while (a < 100000000)
        { 
            /* code */
            a = a + 1;
            
        }
        // printf("%d", a);
    	return a;
    }

### 2.2、Python程序 ###

创建`python2c.py`文件，将下面程序复制到`python2c.py`文件中，然后运行`python2c.py`

from ctypes import *
    import time
    from numba import jit
    
    dll = windll.LoadLibrary('Test.dll')
    
    def c_calc_sum():
        a=dll.sum(1)
        print(a)
    
    
    start_c = time.time()
    c_calc_sum()
    print(time.time() - start_c)
    
    # @jit
    def calc_sum():
        sum_py = 0 
        for i in range(100000000):
            sum_py = sum_py + 1
    
    start_py = time.time()
    calc_sum()    
    print(time.time() - start_py)

输出结果如下：

100000000
    0.15740251541137695		# 说明：c语言计算结果
    4.498934984207153		# 说明：Python语言计算结果

上面的测试，是分别使用C程序和Python程序累加计算1+1+1+1…(1亿次)  
从结果中我们可以看出，使用C比Python快了约28倍。

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## 3、测试C和Python（numba加速）分别累加到1亿，花费的时间 ##

我们只需要将上述`python2c.py`文件中的`# @jit`注释去掉，也就是改为@jit即可实现numba加速。  
看一下使用numba加速后Python的运行效率：

100000000
    0.14839458465576172		# 说明：c语言计算结果
    0.16844749450683594		# 说明：Python语言计算结果

## 4、结论 ##

从上述结果我们可以看出：  
1、分别使用c和python测试从1累加到1亿，c比python快了将近28倍（python不使用numba加速）；  
2、分别使用c和python测试从1累加到1亿，c比python快了将近1.4倍（python用numba加速）；

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221014/fe83b9e19c7346f1958d8e7295f7d44f.png