是的，Python是慢，但我不在乎

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幾年前我做運(yùn)維時(shí)用到?Python，從此便成為 Python 的狂熱分子，工作上能用程序自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)的，我都盡可能積極的使用 Python，極大的提高了工作效率，不知道的以為我的工作是個(gè)閑職，導(dǎo)致我“丟”掉了運(yùn)維崗位，也罷，重復(fù)的事情做多了也就乏味了。

慢慢的我知道了 GIL，也通過嘗試知道了在計(jì)算密集行任務(wù)方面，Python 的性能表現(xiàn)的確不如 Java，Golang 等靜態(tài)語言，有人也因此拒絕嘗試使用 Python，但是從我自身的經(jīng)歷來看，Python 并未讓我覺得慢，即使與其他語言相比，有點(diǎn)慢，但我并不在乎，原因如下：

一、速度不再那么重要。

過去，程序要花很長(zhǎng)時(shí)間才能運(yùn)行。CPU、內(nèi)存都很昂貴，程序的運(yùn)行時(shí)間是一個(gè)非常重要的指標(biāo)，電腦非常貴，運(yùn)行它們的電費(fèi)也很貴，而商業(yè)永恒不變的法制就是---優(yōu)化你最貴的那部分資源。從歷史來看，最昂貴的就是計(jì)算機(jī)的運(yùn)行時(shí)間，這也是商業(yè)和科學(xué)研究的重點(diǎn)，算法，編譯優(yōu)化，都是為了讓程序更快的完成。

現(xiàn)在計(jì)算機(jī)不那么貴了，每個(gè)人都有了自己的電腦，不少人都有了自己的個(gè)人網(wǎng)站（服務(wù)器），硬件的性能也像摩爾定律那樣提升了很多，計(jì)算機(jī)的運(yùn)行時(shí)間不在昂貴，而昂貴的是你的時(shí)間，本質(zhì)上講，老板雇傭你，就是購(gòu)買的你的可支配時(shí)間。毫無疑問，同樣的功能，Python 是最節(jié)省你的時(shí)間的。

你也許會(huì)說，我的公司在乎速度，我創(chuàng)建了一個(gè) web 應(yīng)用程序，需要在毫秒內(nèi)響應(yīng)，或者說客戶會(huì)取消下單因?yàn)槲覀兊膽?yīng)用太慢了。我并不否認(rèn)速度不再重要，我想說的是速度并不是你最昂貴的資源，最昂貴的是你的時(shí)間，或者你公司搶占市場(chǎng)的先機(jī)，也就是說你的編程速度是最昂貴的資源。

二、微服務(wù)的流行。

像亞馬遜、谷歌、奈飛等公司都知道快速行動(dòng)的重要性，他們創(chuàng)建的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可以快速部署和創(chuàng)新，微服務(wù)是其解決問題的方法，本文不討論是否該使用微服務(wù)，但至少亞馬遜、谷歌、奈飛覺得應(yīng)該使用微服務(wù)。而微服務(wù)本來就慢，本來一個(gè)調(diào)用一個(gè)函數(shù)搞定，現(xiàn)在搞調(diào)用一個(gè)網(wǎng)絡(luò)接口。一個(gè)函數(shù)也就若干個(gè)?CPU?周期，而一個(gè)網(wǎng)絡(luò)接口卻是 TCP 的三次握手和四次揮手，如果假設(shè)一個(gè) CPU 周期是 1 秒的話，那么從加尼福利亞到紐約的網(wǎng)絡(luò)訪問時(shí)常則是 4 年。微服務(wù)最大的缺點(diǎn)就是慢，最大的優(yōu)點(diǎn)就是可以快速出產(chǎn)品，快速上市。微服務(wù)的流行正說明，產(chǎn)品迭代開發(fā)速度比程序的運(yùn)行速度更重要。

三、CPU 已不再是瓶頸。

如果你編寫 WEB 應(yīng)用，那么 CPU 的時(shí)間已經(jīng)不是瓶頸。還是剛才的例子，如果假設(shè)一個(gè)?CPU?周期是 1 秒的話，那么從加尼福利亞到紐約的網(wǎng)絡(luò)訪問時(shí)常則是 4 年，比如說同一數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)通信大約 3 毫秒，這相當(dāng)于人類的 3 個(gè)月，假設(shè)你用其他較快的編程語言 X 響應(yīng)一次請(qǐng)求需要 100000 個(gè)?CPU?周期，這相當(dāng)于人類的 1 天，也就是說總的響應(yīng)時(shí)間是 3 個(gè)月+ 1 天?，F(xiàn)在，就算 Python 比 X 慢 5 倍，也就是說總的響應(yīng)時(shí)間是?3 個(gè)月+ 5?天，你覺得區(qū)別大嗎？假如需要 3 個(gè)月后才能收到快遞，那么再多等個(gè)四天，基本上沒有多大關(guān)系。

這就意味著，即使 Python 有點(diǎn)慢也沒關(guān)系，也就是說語言的速度（ CPU 時(shí)間）幾乎不是問題，Google 對(duì)此進(jìn)行了研究并發(fā)表了論文[https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/sawzall-sciprog.pdf]，大致意思如下：在高吞吐量環(huán)境下使用解釋型語言看起來很矛盾，但我們發(fā)現(xiàn) CPU 時(shí)間極少是限制因素，編程語言的可表達(dá)性意味著大多數(shù)程序都很小，大部分時(shí)間都是花在 I/O 操作和本地運(yùn)行時(shí)代碼上，此外解釋型語言在允許我們將計(jì)算結(jié)果分布到許多機(jī)器上很有幫助。

四、CPU 時(shí)間就是瓶頸怎么辦？

你可能會(huì)說，我們遇到的問題就是 CPU 是瓶頸，導(dǎo)致 WEB 應(yīng)用訪問很慢，或者說語言 X ?就是比語言 Y 快，沒錯(cuò)，有時(shí)確實(shí)如此。不過，WEB 服務(wù)器的妙處在于你幾乎可以無限制的進(jìn)行負(fù)載均衡，最簡(jiǎn)單粗暴的方法，就是升級(jí) CPU 或硬件，與你的時(shí)間相比，這些硬件非常便宜，如果一年節(jié)省你幾個(gè)星期的時(shí)間，這足以支付增加的硬件成本。

此外 Python 還可以調(diào)用 C 語言或 Java 的函數(shù)，如果你覺得某一塊慢，可以使用其他語言改寫，再用 Python 調(diào)用，此外還可以了解下 Cython，可以把 Python 代碼編譯為 C 代碼來提升速度。

五、Python 更快嗎？

前面一直在說，最重要的是開發(fā)時(shí)間的長(zhǎng)短，那么 Python 更快嗎？我可以明確的告訴你，Python 的生產(chǎn)率更高，它可以幫助你更專注于真正要編寫的代碼，而不會(huì)陷入細(xì)小的雜草中（你不用考慮用 vector 好還是 array 好），下面是一組數(shù)據(jù)來自一項(xiàng)研究論文：

不同語言編寫一個(gè)字符串處理程序所花費(fèi)的時(shí)間

可以看出 Python 的生產(chǎn)力是 Java 的 2 倍以上?？梢哉f Python 比其他許多語言的生產(chǎn)力更高，主要是由于 Python 的內(nèi)省和大量的第三方庫。

六、如果運(yùn)行時(shí)間確實(shí)有影響呢？

有些情況下，運(yùn)行時(shí)的性能確實(shí)很重要，那就需要優(yōu)化，但不要過早優(yōu)化，在不了解瓶頸的情況下進(jìn)行優(yōu)化，成為過早優(yōu)化。過早優(yōu)化會(huì)浪費(fèi)你寶貴的時(shí)間，你應(yīng)該找到瓶頸（最昂貴的資源），然后進(jìn)行針對(duì)的優(yōu)化。

小結(jié)：

1、針對(duì)最昂貴的資源進(jìn)行優(yōu)化，而不是計(jì)算機(jī)。

2、選擇可以幫助快速開發(fā)的語言或框架

3、當(dāng)你遇到性能問題時(shí)要找到瓶頸，很可能不是 CPU 或 Python 本身。

4、如果 Python 是瓶頸（已經(jīng)優(yōu)化了算法），請(qǐng)將關(guān)鍵代碼轉(zhuǎn)至 Cython 或 C 語言。

享受 Python 快速完成工作的過程吧！

希望你喜歡此外，請(qǐng)點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、關(guān)注支持，謝謝老鐵！

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