Từ lâu, giới lập trình viên đều mặc định là Python tính toán chậm hơn C++. Thế nên, nếu ai đó bảo Python có thể tính toán nhanh như C++ thì chắc họ phải làm gì đó để "lên đời" những dòng code code Python. Trong bài viết này, tôi sẽ giới thiệu với các bạn một công cụ có tên Numba, là một trong những thứ có thể giúp cho Python trở thành một thế lực đáng gờm về mặt tốc độ thực thi so với C++.
Bài viết này sẽ gồm các phần: So sánh tốc độ thực thi giữa C++ và Python, Giải thích lý do tại sao lại có sự chênh lệch này và "lên thần" cho code Python.
Tốc độ thực thi của Python vs C++
Để so sánh tốc độ thực thi của Python và C++, chúng ta sẽ cùng nhau sử dụng Python và C++ để giải quyết bài toán tìm số nguyên tố bằng thuật toán cơ bản [bỏ qua việc tối ưu thuật toán]:
- Nếu số đó bằng 2 thì trả về True.
- Nếu số đó nhỏ hơn bằng 1 hoặc chia hết cho 2 thì trả về False.
- Nếu số đó chia hết cho 1 số nguyên dương trong khoảng lớn hơn bằng 3 và
nhỏ hơn bằng căn bậc hai của số đó thì trả về False [bước nhảy số là 2].
- Trả về True nếu đi qua được cả 3 điều kiện trên.
Ta sẽ thực hiện kiểm tra số nguyên tố cho danh sách các số từ 1 đến number = 10000000 [mười triệu] để có thể tăng thời gian thực thi của chương trình.
Nếu viết bằng Python, ta có đoạn source code như sau [lưu lại thành file is_prime.cpp]:
import math
import timeit
def is_prime[number]:
if number == 2:
return True
if number