未编译 Python 代码比 Go 慢 100 倍

我是编译型编程语言的忠实粉丝，一直都是。虽然解释型编程语言可以让开发者更快地编写和测试代码，但我仍然认为编译器是值得长期投入的。在我看来，编译型代码有两个明显的优势：

• 每次修改代码都可以得到验证，甚至是在开始运行代码之前。
• 更快的执行速度。根据具体情况，代码可能被编译成非常底层的运行指令。

我之所以要写这篇文章，是想比较一下编译型代码的执行速度会比解释型快多少。

因为我偏爱编译型编程语言，所以现在有个问题：我手头有很多感兴趣的代码，但它们都是用 Python 写的，我该怎么办？全部重写？部分重写？完全不重写？

先入之见

在这篇文章里，我通过比较 Java 、 Go 和 Python 在处理不同任务时的性能表现来验证我对它们的一些先入之见。首先是 Python，我正在考虑要不要把它替换掉。至于 Java，我已经是 20 多年的粉丝了，一路看着它成熟，不管是性能还是功能都在变得更好。最后是 Go，我两年前才开始用它，但真的很喜欢它。虽然 Go 相比 Java 还缺失了一些特性，比如类继承，但它的语法简洁而紧凑，编译和执行速度都很快，生成的代码也很紧凑，还提供了优雅的 goroutine 来实现并发处理。

以下是我的一些先入之见。

• 编译型代码的执行速度比解释型代码要快一个数量级。之前，我比较了使用 JIT 和不使用 JIT 编译 Java 代码所获得的性能，它们的比率大概是 30 比 1。
• Go 的运行速度比 Java 要快一点。我记得在之前的工作中做过一些测试，发现 Go 在处理某些任务时要比 Java 快 30%，但最近一些文章又说 Java 比 Go 快。

先来测试一把我在之前的一篇文章中通过一些代码比较过 JIT 的性能，后来使用 Python 和 Go 也实现了一遍。这段代码计算 100 的 Fibonacci 数值，每一轮计算 50 次，并打印执行时间（纳秒），共计算 200 轮。代码可以在 GitHub 上找到。

三种语言的输出结果看起来像这样：

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Java Go Python...122 123 11683119 107 11539123 104 11358120 115 11926119 118 11973120 104 11377109 103 12960127 122 15683112 106 11482...

平均值是这样：

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Java Go Python130 105 10050

可以看到，在计算 Fibonacci 数值时，Java 比 Go 要慢一些，大概慢 24%，而 Python 几乎慢了 100 倍，也就是 9458%。

这个结果验证了我最初对 Java 和 Go 的判断，但让我感到吃惊的是 Python 的表现，它慢得不只是一个数量级，是两个！

我在想 Python 为什么会花这么多时间。

我首先想到的是，很多人关注的是 Python 的易用性，并通过牺牲性能来快速获得处理结果。我相信数据科学家们都是这么想的。况且有这么多现成的库可以用，为什么要去找其他的？迟早会有人优化它们的。

第二个原因是很多人没有比较过不同的实现，因为很多初创公司在激烈的竞争中忙于做出产品，根本无暇顾及什么优化不优化。

第三个原因，有一些方式可以让同样的 Python 代码跑得更快。

把 Python 代码编译一下会如何

在做了一些调研之后，我决定使用 PyPy 测试一下相同的 Python 代码。PyPy 是 Python 的另一个实现，它本身就是使用 Python 开发的，包含了一个像 Java 那样的 JIT 编译器。跟 Java 一样，我们需要忽略初始的输出，并跳过 JIT 编译过程，得到的结果如下：

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Java Go Python PyPy130 105 10050 1887

PyPy 的平均响应速度比 Python 快 5 倍，但仍然比 Go 慢 20 倍。

更多的测试

以上的测试主要集中在数值的计算上，如果回到最开始所说的 Python 代码，我还需要关注：

• Kafka、HTTP 监听器和数据库的 IO；
• 解析 JSON 消息。

总结

本文通过执行简单的数学运算得出这样的结论：Go 的执行速度比 Java 快一些，比解释运行的 Python 快 2 个数量级。

基于这样的结果，我个人是不会使用 Go 来替换 Java 的。

另一方面，在高负载的关键任务上使用 Python 不是一个好的选择。如果你正面临这种情况，可以考虑使用 Python 编译器作为短期的应急方案。

在决定是否要重写 Python 代码时，还需要考虑到其他因素，比如 IO 和 CPU 方面的问题，但这些超出本文的范围了。

有人提醒我，使用 Go 和 Java 的 64 位整型只能准确计算出 92 的 Fibonacci 数值，再往后会出现溢出（译者：所以代码后来改成了计算 90 的 Fibonacci 数值）。但即使是这样，本文的结论仍然是有效的。

英文原文

Compiled vs interpreted code performance