java和python哪个速度快,python为什么比java慢

　　Python很慢。这些是常见的原因：“因为它是GIL(全局解释器锁)”，“因为它是解释型语言而不是编译型语言”，“因为它是动态类型化语言”。

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　　哪个原因对业绩影响最大？

　　“因为它是GIL”

　　现代计算机的CPU有多个核心，有时甚至是多个处理器。为了利用所有的计算能力，操作系统定义了一个叫做线程的底层结构，一个进程(比如Chrome浏览器)可以生成多个线程，通过线程执行系统指令。如果这样的进程需要使用大量的CPU，那么计算负载将由多个内核分担，最终将使大多数应用程序更快地完成任务。

　　在撰写本文时，我的Chrome浏览器有44个线程处于打开状态。此外，基于POSIX的操作系统(如Mac OS和Linux)的线程结构和API与Windows操作系统不同。操作系统还负责线程的调度。

　　如果你从来没有写过多线程程序，那么你应该知道锁的概念。与单线程进程不同，在多线程编程中，您应该确保在更改内存中的变量时，多个线程不会试图同时修改或访问同一个内存地址。

　　CPython在创建变量时分配内存，然后用计数器计算对变量的引用次数。这个概念被称为“引用计数”。如果引用数为0，则该变量可以从系统中释放。这样，创建“临时”变量(比如在for循环的上下文中)不会消耗应用程序的内存。

　　随之而来的问题是，如果多个线程共享变量，CPython需要锁定引用计数器。有一个“全局解释器锁”仔细控制线程的执行。不管有多少个线程，解释器一次只能执行一个操作。

　　这对Python应用程序的性能有什么影响？

　　如果应用程序是单线程、单解释器的，那么这对速度没有任何影响。移除GIL不会影响代码的性能。

　　但如果你想用一个解释器(一个Python进程)通过线程实现并发，而线程又是IO密集型的(也就是有很多网络I/O或者磁盘I/O)，那么就会出现下面的GIL竞争：

　　如果一个Web应用程序(比如Django)使用WSGI，那么对Web应用程序的每个请求都将由一个独立的Python解释器执行，所以每个请求只有一个锁。因为Python解释器启动缓慢，所以一些WSGI实现支持“守护模式”来保持Python进程长时间运行。

　　“因为它是解释语言”

　　这个理由我听得多了，我发现它把CPython的实际工作原理过于简单化了。当你在终端上写python myscript.py时，CPython会启动一长串操作，包括读取、词法分析、语法分析、编译、解释和执行。这个过程的关键点在于，它会在编译阶段生成一个. pyc文件，字节码会被写入__pycache__/(如果是Python 3)下的文件中，或者和源代码在同一个目录下(Python 2)。不仅你写的脚本是这样，你导入的所有代码都是这样，包括第三方模块。

　　所以在大多数情况下(除非你写的代码只会运行一次)，Python是在解释字节码，并在本地执行它们。请比较Java和C#。网络：

　　把Java源代码编译成“中间语言”，然后Java虚拟机读取字节码，瞬间编译成机器码。对于来说也是如此。NET CIL，其中公共语言运行库(CLR)的。NET使用实时编译将字节码编译成机器码。

　　那么，既然它们都使用虚拟机，和某种字节码，为什么Python在性能测试上比Java和C#慢那么多呢？第一个原因是。NET和Java都是即时编译(JIT)的。

　　准时制(Just-in-time)需要一种中间语言将代码分成小块(或小帧)。而提前(AOT)就是编译器在执行之前先把源代码翻译成CPU能理解的代码。

　　JIT本身并不能让执行更快，因为它执行的是同样的字节码序列。然而，JIT可以在运行时进行优化。一个好的GIT优化器可以找到应用程序执行最多的部分，也就是所谓的“热点”。然后优化那些字节码，用更高效的代码替换它们。

　　也就是说，如果你的应用程序会一遍又一遍地做某件事，那么速度会快很多。此外，不要忘记Java和C#都是强类型语言，所以优化器可以对代码做更多的假设。

　　“因为它是动态类型语言”

　　“静态类型”语言要求定义变量时必须指定变量的类型，如C、C、Java、C#和Go。

　　在动态类型化语言中，虽然也有类型的概念，但是变量的类型是动态的。

　　a=1

　　A=foo 。在这个例子中，Python定义了具有相同名称和str类型的第二个变量，同时释放了第一个。

　　静态类型语言不是为了折磨人而设计的，而是因为这是CPU的工作方式而设计的。如果任何操作最终都将被转换为简单的二进制操作，那么必须将对象和类型都转换为低级数据结构。

　　Python为你做了这一切，只不过你从来没有关心过，也不需要关心。

　　不需要定义类型并不是Python慢的原因。Python的设计允许你让一切动态化。您可以在运行时替换对象的方法，并在运行时修补底层系统调用。几乎一切皆有可能。

　　这种设计使得优化Python变得困难。

　　那么，Python的动态类型是不是让Python变慢了呢？

　　比较和转换类型的开销很大。每次读取、写入或引用字体变化时，都会检查类型。

　　动态语言很难优化。很多语言之所以快速替代Python，是因为牺牲了便利性来换取性能。

　　比如Cython (http://cython.org/)，通过将C的静态类型与Python相结合，使得代码中的类型可知，从而优化了代码，实现了84倍的性能提升。

　　总结

　　Python慢的主要原因是因为它的动态性和多样性。可以用来解决各种问题，但是大多数问题都有更好更快的解决方法。

　　但是Python应用也有很多优化措施，比如使用异步，理解性能测试工具，使用多个解释器。

　　对于启动时间不重要，但代码可能享受JIT好处的应用程序，可以考虑使用PyPy。

　　对于性能很重要的那部分代码，如果变量大多是静态类型，可以考虑使用Cython。这就是为什么java比python快的细节。更多请关注我们的其他相关文章！

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