Nếu bạn thắc mắc tại sao Python chậm hơn các ngôn ngữ lập trình khác, bạn đã đến đúng nơi. Trong bài viết này, chúng ta hãy xem xét những lý do đằng sau sự chậm chạp của ngôn ngữ lập trình Python. Hãy đi sâu vào ngay
Python có thực sự chậm không?
Python là ngôn ngữ bậc cao so với C++ và Java. Ngôn ngữ cấp cao trừu tượng hóa các chi tiết của máy tính cho lập trình viên, bao gồm quản lý bộ nhớ, con trỏ, quy trình, luồng, v.v. Sự trừu tượng hóa này đơn giản hóa và tăng tốc quá trình mã hóa khi nó trở nên gần gũi hơn với những gì con người nghĩ
Python gần với ngôn ngữ của con người hơn, trong khi Java và C++ là những ngôn ngữ cấp thấp tương đối gần với phần cứng hơn. Mã càng gần phần cứng thì càng nhanh
Như các lập trình viên nói, mã C++/Java chạy nhanh hơn mã Python nhiều lần. Nhưng nếu bạn xem xét thời gian phát triển, Python gần như đánh bại hầu hết các ngôn ngữ
Đối với một số dự án, thời gian phát triển quan trọng hơn thời gian chạy nếu bạn xem xét chi phí phát triển. Vì vậy, về cơ bản, chúng ta không thể bỏ qua Python do thời gian thực thi chậm
Hầu hết thời gian, bạn thậm chí sẽ không nhận thấy sự chậm chạp của Python khi thực thi. Khi bạn xây dựng một dự án, điều quan trọng là phát triển ứng dụng dễ dàng nhất có thể. Nhưng đối với một số dự án, trong đó thời gian chạy phải nhanh hơn, thì tốt hơn là sử dụng Java hoặc C++ thay vì Python
Câu chuyện YouTube
Python đánh bại nhiều ngôn ngữ khác mặc dù chậm hơn chúng. Ví dụ: nhiều năm trước, Google đã tạo nền tảng video của riêng mình bằng C++. Đồng thời, YouTube là một công ty khởi nghiệp và nó đang sử dụng Python
Mặc dù Google có nhiều nhân viên và tài nguyên hơn YouTube, nhưng nó không thể cạnh tranh với YouTube. YouTube có thể đưa ra nhiều tính năng và bản cập nhật mới hơn vì thời gian phát triển ít hơn khi sử dụng Python
Google Video không thể theo kịp điều đó vì chúng không thể triển khai các tính năng nhanh như YouTube. Cuối cùng, Google không còn lựa chọn nào khác ngoài việc mua lại YouTube
Vì vậy bạn không thể nói Python chậm và không sử dụng nó. Vâng, khi nói đến thời gian thực thi mã, Python chậm hơn các ngôn ngữ khác như Java và C ++
Tại sao Python lại chậm khi thực thi?
Bây giờ đến với chủ đề này, hãy để chúng tôi hiểu tại sao Python lại chậm trong thời gian thực thi
1. Python là một ngôn ngữ thông dịch
Mã Python thực thi chậm vì mã được diễn giải trong thời gian chạy thay vì được biên dịch tại thời điểm biên dịch. Vì Python là ngôn ngữ cấp cao và thân thiện với con người nên mã Python cần phải trải qua nhiều giai đoạn trừu tượng hóa trước khi có thể trở thành mã máy thực thi được.
Khi bạn thực thi mã Python, mã sẽ được biên dịch thành mã byte Python. Mã byte là mã cấp thấp hơn được thực thi nhanh hơn. Máy ảo Python sẽ thực thi từng mã byte một
Trong các ngôn ngữ như C hoặc C++, mã được chuyển đổi thành mã nhị phân có thể thực thi được trong quá trình biên dịch và do đó, nó hiệu quả hơn
2. Không có trình biên dịch Just In Time [JIT]
Các ngôn ngữ thông dịch khác như Java và. NET chạy mã byte Java tương ứng của chúng và. NET bytecode nhanh hơn mã byte của Python. Điều này là do bản phân phối chuẩn của Java/. NET có trình biên dịch JIT chuyển đổi mã byte thành mã gốc [ngôn ngữ máy] khi chạy
Python chậm hơn các tính năng này và hoạt động khác đi. Trình biên dịch Just in Time, như đã nói ở trên, chuyển đổi mã byte thành ngôn ngữ máy có thể hiểu được trên máy tính và cung cấp hướng dẫn cho CPU. Python không thể có trình biên dịch JIT do cấu trúc động của nó
Dự kiến thời gian thực thi Python sẽ nhanh hơn trong các bản cập nhật trong tương lai, nhưng sẽ mất một thời gian trước khi Python có trình biên dịch JIT sẵn có
3. Python là một ngôn ngữ được gõ động
Một trong những lý do khiến tốc độ Python chậm là vì nó là ngôn ngữ được gõ động. Hãy cho chúng tôi hiểu gõ động và gõ tĩnh trong lập trình là gì
Trong các ngôn ngữ như C++/Java, việc gán kiểu dữ liệu của biến diễn ra trong quá trình mã hóa khi người viết mã đề cập rõ ràng đến kiểu dữ liệu của biến. Điều này cũng tương tự đối với mảng. Quá trình này được gọi là gõ tĩnh
Bây giờ hãy đến với Python. Trong Python, chúng tôi không đề cập đến kiểu dữ liệu trong mã. Việc gán kiểu dữ liệu xảy ra trong thời gian thực hiện. Quá trình này được gọi là gõ động
Điều tương tự cũng xảy ra với các danh sách [mảng trong Python]. Danh sách có một tùy chọn bổ sung có các loại dữ liệu khác nhau trong cùng một danh sách. Điều này làm cho nó mất nhiều thời gian hơn để thực hiện trong thời gian chạy
Vì vậy, các ngôn ngữ được nhập tĩnh tương đối nhanh hơn các ngôn ngữ được nhập động. Tuy nhiên, thời gian phát triển cho các ngôn ngữ kiểu động ít hơn và việc viết mã được đơn giản hóa
4. Khóa phiên dịch toàn cầu [GIL]
Trong Python, nếu hai luồng [hoặc hai đoạn mã riêng biệt] cố gắng truy cập vào một đối tượng cụ thể trong bộ nhớ cùng một lúc, chúng ta sẽ gặp sự cố. Python có Khóa phiên dịch toàn cầu [GIL] để tránh điều này
GIL là một loại khóa quy trình của Python trong khi xử lý các quy trình và luồng. GIL ngăn đa luồng bằng cách chỉ chạy một luồng trong một quy trình tại một thời điểm
Python có một khái niệm gọi là bộ đếm tham chiếu. Nó giúp chúng ta đếm tổng số tham chiếu được lấy trong nội bộ để gán giá trị cho một đối tượng. Khi số lượng bằng 0, đối tượng sẽ bị hủy đăng ký
Nếu không có bộ đếm tham chiếu, rò rỉ bộ nhớ có thể xảy ra khi đa luồng xảy ra [hai luồng cố gắng ghi các giá trị khác nhau vào đối tượng]. Điều này thậm chí có thể gây ra bế tắc
Vì vậy, để tránh rò rỉ bộ nhớ và bế tắc, chúng tôi sử dụng Khóa phiên dịch toàn cầu. GIL cung cấp quản lý bộ nhớ an toàn theo luồng
Điều này nghe giống như một tính năng tuyệt vời, phải không? . GIL không ảnh hưởng đến hiệu suất của các chương trình đa luồng liên kết với I/O vì khóa được chia sẻ giữa các luồng trong khi chúng đang chờ I/O.
Do đó, GIL ngăn đa luồng đối với các chương trình có luồng liên kết với CPU, làm chậm quá trình thực thi
Bạn thực sự có thể đạt được tính đa xử lý và đồng thời trong Python với sự trợ giúp của các mô-đun như đa xử lý, nhưng điều này khó so với các ngôn ngữ khác như C và Java
Làm thế nào bạn có thể làm cho Python chạy nhanh hơn?
Có nhiều biến thể của Python có sẵn. CPython là chậm nhất trong số đó vì nó không có trình biên dịch đúng lúc [JIT]. Unladen Swallow là một dự án nhắm mục tiêu thêm trình biên dịch JIT vào CPython. Sự thành công của dự án này sẽ làm tăng tốc độ thời gian chạy của CPython lên rất nhiều.
Chọn Jython hoặc IronPython thay vì CPython có thể giúp thời gian chạy của bạn nhanh hơn ở mức hợp lý. Họ có các máy ảo được tối ưu hóa mạnh mẽ trong phần phụ trợ [JVM và. NET CLR], giúp tăng tốc thời gian chạy đến một mức độ
Chúng tôi có thể cung cấp các trình thông dịch khác nhau cho mỗi quy trình chạy để một luồng duy nhất được cung cấp cho mỗi quy trình trong đa xử lý. Do đó, nó cho phép đa luồng và tăng tốc độ thời gian chạy
Nhiều khi, mã bị chậm có thể là do một số vấn đề khác. Vì vậy, hãy đảm bảo bạn sử dụng cấu trúc dữ liệu phù hợp và tối ưu hóa mã của mình
Suy nghĩ cuối cùng
Bạn không thể so sánh Python với C/C++ hay Java về tốc độ rồi nói nó không tốt được. Nó giống như so sánh một chiếc xe đua F1 với một chiếc xe tải tiện ích. Các trường hợp sử dụng và cơ chế làm việc của họ là khác nhau
Tốc độ không phải là tất cả khi bạn chọn ngôn ngữ lập trình. Nếu tốc độ là tất cả, mọi người sẽ sử dụng Assembly hoặc C để viết mã
Trong trường hợp của Python, có một số lý do quan trọng để từ bỏ một số tốc độ thực thi mã vì bạn nhận được rất nhiều tính linh hoạt, cú pháp dễ dàng và giảm thời gian phát triển
Tốt nhất là làm nền tảng và chọn ngôn ngữ lập trình phù hợp với tuyên bố vấn đề của bạn
Tôi hy vọng bạn tìm thấy bài viết hữu ích. Nếu bạn có bất kỳ điểm nào khác để thêm vào cuộc thảo luận này, hãy bình luận xuống bên dưới. Mã hóa vui vẻ