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python的延時函數(shù)delay Python語言其實很慢,為什么機(jī)器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢?

Python語言其實很慢,為什么機(jī)器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢?對于那些使用了多種開發(fā)語言(Java、C#、nodejs、Erlang)然后轉(zhuǎn)到Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的人,我想談?wù)勎业目捶?。?/p>

Python語言其實很慢,為什么機(jī)器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢?

對于那些使用了多種開發(fā)語言(Java、C#、nodejs、Erlang)然后轉(zhuǎn)到Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的人,我想談?wù)勎业目捶ā?/p>

首先,Python真的很慢嗎?我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢?如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù),兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是,如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù),Python只會循環(huán)十幾次,剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關(guān)緊要?一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進(jìn)行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù),借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算,gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此,它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能,代碼只有CPP或Java的三分之一或更少,不是很吸引人嗎?

Python到底有多慢?

首先,我們用10個坐標(biāo)點來模擬城市的位置。由于我們平時對Python的使用比較多,也比較熟悉,所以我們首先選擇Python作為編程語言來實現(xiàn)蟻群算法,但是我們在第一時間就等著睡著了。猜猜看有多長時間,超過六分鐘,這是效率的可怕之處。你不能讓老師等6分鐘在最后的回答中選擇最佳路徑。恐怕要暫停了。用C語言對蟻群算法進(jìn)行了優(yōu)化,優(yōu)化結(jié)果不到1min。沒有比較就沒有壞處。在這之后,我深刻地認(rèn)識到Python執(zhí)行效率的可怕方面。

有些人可能想知道為什么C和Java比python更高效。事實上,它與語言的底層代碼有關(guān)。C語言是匯編語言的二次開發(fā),Java大多是C和C的二次開發(fā),但是我們的Python可以分為兩種情況,一種是Cpython,另一種是jpython,分別是C和Java的二次開發(fā),所以效率比這兩種語言要低。我看到消息說,為了解決python的效率問題,政府計劃重新開發(fā)底層python代碼。最近,我沒有看到任何相關(guān)的新聞。畢竟,這個工作量是非常巨大的。