Самые быстрые языки программирования

Сравнение скорости выполнения кода в разных языках программирования

Часто начинающие программисты задаются вопросом о скорости выполнения кода на разных языках программирования. Это важный вопрос, поскольку выбор языка может значительно повлиять на производительность разрабатываемого программного обеспечения.

Рассмотрим пример. Допустим, у нас есть задача поиска первого треугольного числа, у которого больше 1000 делителей. Это задача может быть решена на нескольких языках программирования, включая C, Python, Erlang и Haskell.

Сравнение скорости выполнения

Когда наши программы, реализованные на разных языках, выполняются, мы видим, что скорость выполнения варьируется от языка к языку. Например, программа на C может выполниться гораздо быстрее, чем аналогичная программа на Python или Haskell. Это объясняется тем, что C — это компилируемый язык, который обычно работает быстрее, чем интерпретируемые языки, такие как Python.

Однако, даже среди интерпретируемых языков могут быть значительные различия в скорости выполнения. Например, программа на Erlang может работать быстрее, чем аналогичная программа на Python, а программа на Python, запущенная с помощью PyPy (альтернативной реализации Python, ориентированной на производительность), может работать быстрее, чем та же программа, запущенная с помощью стандартного интерпретатора Python.

Влияние выбора типов данных

Помимо самого языка программирования, выбор типов данных также может повлиять на скорость выполнения кода. В C, например, мы можем использовать тип данных «long» для представления целых чисел. В Python, Erlang и Haskell, с другой стороны, целые числа представляются как числа произвольной длины. Это может замедлить выполнение кода, поскольку работа с числами произвольной длины обычно требует больше вычислительных ресурсов, чем работа с числами фиксированной длины.

Вывод

В заключение, скорость выполнения кода может значительно варьироваться в зависимости от выбранного языка программирования и типов данных. При выборе языка программирования для конкретного проекта важно учесть не только его синтаксис и особенности, но и производительность. Однако помните, что у каждого языка есть свои сильные и слабые стороны, и нет «лучшего» языка для всех задач.

Источник

Сравнение скорости работы языков программирования на примере решения задачи обучения нейронной сети

Сравнить скорости работы программ написанных на различных языках и запускаемых на различных операционных системах. Результаты работы прежде всего интересны для решения задач связанных с нейросетями.

Железо и ОС

Для тестирования по Ubuntu и Windows ( ноутбук DELL Inspiron-7577):

CPU: Intel Core i7-7700HQ @ 8x 3.8GHz

рис. 1 (вывод команды screenfetch на ноутбуке DELL Inspiron-7577 под ОС Ubuntu)

Для тестирования на под MAC:

Так-же мы провели тесты на Raspberry pi 4:

CPU: ARMv7 rev 3 (v7l) @ 4x 1,5Ghz

рис. 2 (вывод команды screenfetch на raspberry pi 4)

Программа для тестирования

Для проведения тестов была написана программа имитирующая сеть из 5 нейронов, целью программы является научится правильно решать задачу нахождения исключающего или с точностью delta = 0.01. Все параметры и свойства нейросети, а также алгоритм работы и обучения были взяты из этих 2 постов:

Единственные изменения были внесены в коэффиценты E (эпсилон) — скорость обучения, α (альфа) — момент (E = 0.3, α = 0.5). При использовании значений указанных в статье нейросеть в течении длительного времени (8 ч.) не могла найти решения.

По своей структуре программа представляет из себя некую ООП модель, в которой класс NeuronNet оперирует массивами объектов класса Neuron и Sinaps. Объект класса Sinaps содержит в себе ссылки на 2 объекта класса Neuron. Для расчетов с плавающей точкой применяется тип данных double.

Алгоритм тестирования:

1. Создается объект класса NeuronNet
2. Проходит тестовый обучающий сет. Результаты работы нейросети до обучения и после выводятся в консоль и используются для сравнения с эталонными.
3. Программа входит в бесконечный цикл где раз в 100000 итераций происходит сравнение результатов работы нейросети с эталонными результатами. В случае если погрешность составляет менее delta = 0.01 бесконечный цикл завершается. Каждое такое сравнение в дальнейшем буду называть эпохой.При прохождении эпохи в консоль выводится время которое она заняла и результаты расчета нейросети для каждого значения таблицы исключающего или.
4. После выхода из цикла программа распечатывает время прошедшее с 0 до последней эпохи и завершается.

рис. 3 (пример вывода программы написанной на языке Kotlin, запущенной под ОС Ubuntu)

Результаты тестирования

При работе программы написанные на Kotlin, Java, php, ruby и Python давали одинаковые ответы после обучающего сета, вывод после обучающего сета программы написанной на С++ был другим, что повлекло за собой изменение количества эпох которое ей потребовалось для должного обучения. По этой причине будут приведены как сравнения времени работы всей программы так и времени которое потребовалось для прохождения одной эпохи.

Время обучения [мc.]
Ubuntu	Windows	Raspbian	MAC
Python	104569	204239	521112	335621
Kotlin	4968	4877	19963	7775
Java	4892	5994	17973	7652
Ruby	79684	90524	457229
C++	100990	212000	505377
php	75591	131170	513996

таб. 1(время прохождения всех эпох до обучения нейросети)

Время прохождения одной эпохи [мc.]
Ubuntu	Windows	Raspbian	MAC
Python	8713	16942	43315	27576
Kotlin	392	405	1631	625
Java	395	485	1434	635
Ruby	6667	7566	38040
C++	4185	8834	21057
php	6381	10012	43168

таб. 2(время прохождения одной эпохи)

Анализ результатов

граф. 1 (время прохождения всех эпох для программ запущенных на ОС Ubuntu)

Как и ожидалось Kotlin и Java показали одинаковую скорость работы обогнав Python примерно в 20 раз. Рассмотрим некоторые не столь очевидные наблюдения.

Неожиданно медленными оказались результаты работы программы написанной на C++. Отчасти это можно объяснить большим количеством эпох которое ей потребовалось для нахождения правильного ответа. Однако даже с учетом этого (см граф. 2) она отстает по быстродействию от Java программ.

граф. 2 (время прохождения одной эпохи для программ запущенных на ОС Ubuntu)

Еще одной причиной подобных результатов может быть различное использование ресурсов процессора (см рис. 4, рис. 5)

рис. 4 (вывод монитора порта Ubuntu во время выполнения программы написанной на Kotlin)

рис. 5 (вывод монитора порта Ubuntu во время выполнения программы написанной на C++)

Как можно видеть, Java единовременно использует минимум 4 ядра, в то время как программа на C++ — одно. Однако, этим нельзя объяснить превосходство в скорости в 8 раз, так как Java не задействует все ядра на 100%.

Существенные различия в скорости работы программы написанной на Python в зависимости от ОС. При запуске программ на Java на разных ОС различия в скорости работы составили не более 40% (даже на разных машинах, за исключением raspberry), однако при запуске програмы на Python были получены следующий значения: Ubuntu — 104c, Windows — 204c, MAC — 335c. Отношение скорости работы программы на Kotlin к скорости работы программе на Python составляет 21 для ОС Ubuntu, 26 для Raspberry и аж 43 для Mac.

Все интерпретируемые языки программирования показали одинаковую скорость работы на Raspbery

Источник

«Дело было вечером, делать было нечего» или краткая история о сравнении производительности языков программирования

«Бенч» дело такое. После нескольких дней бездействия начинается ломка, хочется занять себя чем-нибудь. Иногда я отвлекался на pet-проекты, иногда на чтение литературы. Сейчас же я расскажу о том что случилось во время последнего «режима ожидания».

Меня многие годы волновала производительность ЯП (в основном интересовал PHP). Список ниже содержал некоторые мои убеждения, до недавнего времени:

• PHP один из самых медленных языков программирования
• Python быстрее PHP
• Ruby быстрее PHP
• C/C++ намного быстрее Python и PHP вместе взятых
• Assembler на порядок быстрее C/C++

Первым делом нужно было определиться какой тест взять за основу. А давайте попробуем написать программу нахождения простых чисел (я в курсе что есть много алгоритмов нахождения простых чисел, неплохая статья на данную тему).

За основу был взят следующий код (примитивный перебор, который даже не прекращается, если уже знает что число не простое):

  0) < $number++; $j = 0; for ($i = 1; $i > if ($j === 2) < $primeNumberCount--; >> echo 'The latest prime number: ' . $number . PHP_EOL;

А дальше все как в тумане: Python, C/C++, Pascal, Go и тд. Все исходники можно глянуть здесь. Все тесты я делал в докере, чтобы не засорять комп.

Потом я наткнулся на книги Андрея Викторовича Столярова, и все завертелось с еще большей силой. Assembler я не трогал со времен универа, но после прочтения книги очень захотелось что-то написать. Могу сразу сказать, что тест для Assembler/NASM я писал больше недели, хотя на любой ЯП из тех что представлены в репозитории уходило не больше часа.

Вот в принципе и результат моей работы:

После того как начали появляться первые результаты, я удивлялся все сильнее и сильнее:

• оказывается PHP быстрее Python и Ruby
• PHP вообще один из самых быстрых интерпретируемых языков
• Python 3 медленнее Python 2
• разница в работе программы написанной на С/C++ и Assembler/NASM в районе 15%
• после Rust пришлось добавить тесты с флагом на компиляцию с оптимизацией
• очень удивил результат теста Node.js/Javascript (разработчики V8 — красавцы)
• и тд

На данный момент я планирую постепенно добавлять новые тесты (когда позволяет время и настроение).

Цель данной статьи стоит не в том, чтобы показать какой ЯП самый быстрый, а в том что мы можем ошибаться в своих убеждениях, и что не стоит верить всем байкам в курилке (многие из моих заблуждений именно оттуда, кто-то где-то слышал что X быстрее Y).

PPS. Добавил Ruby 3, что-то не сильно помогло.

PPPS. Изменил метод подсчета времени выполнения, увеличил порядковый номер простого числа (с 5000 на 7000).

PPPPS. Добавил Haskell.

PPPPPS. Добавил Lua (LuaJIT) и Python 2/3 (PyPy).

Источник

Какой самый быстрый язык программирования?

Какой язык самый быстрый ?
Программы на C++ довольно быстрее, например : Sublime Text. А какой самый быстрый язык программирования ?

Оценить 1 комментарий

скорость дается за счет:
— грамотное построение алгоритмов
— грамотное использование конвееризации процессора (устранение конфликтов по данным в циклах, развертка циклов вручную)
— грамотное использование векторизации вычислений (SSE, AVX, или же опять же построение циклов таким образом, что бы небыло конфликтов по данным если вы хотите что бы компилятор вам это сам сделал).
— использование всех доступных ресурсов (например применение GPGPU там где надо быстро посчитать много чего и не требуется высокая точность).

Тот, где грамотно продумана архитектура проекта и разработчик использует ООП.
UPD:
1. Самый быстрый язык программирования — тот, которым Вы владеете. Для большинства людей — это некое словесное описание требуемых от компьютера/системы действий или «функциональные требования» (ФТ).
2. Самый быстрый исполняемый код — машинные инструкции.
Представим, все промежуточные этапы между п.1 и п.2 шкалой, где:
п.1 — максимум простоты
п.2 — максимум скорости
Теперь, можно сдвинуть виртуальный движок баланса в нужную сторону в зависимости от внешних факторов (насколько нужно сделать быстро, финансовые затраты, компетенция работников и т.д.).
Для GUI: Delphi/C++Builder
Для 3D GUI: Unity3D ->C#
Для web: C/C++/C#/Delphi/PHP
Для микросервисов: C/C++/Python/Rust/Go/R
Для вычислений с GPU: OpenCL(CUDA and etc.)/Python/Fortran
PS: Ассемблерные вставки — есть везде, главное понимать: «как» и «для чего» они вам нужны!

Источник