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Python一样快,而C ++被Queens证明了

Python是一种有吸引力的语言,拥有一个很好的社区来支持和开发,但是这种速度的代价是吗?EPFL的机器学习研究人员对它进行了测试,发现它没有用。

N皇后问题是算法技能的长期练习。您所要做的就是将n个皇后放在一个nxn棋盘上,以使所有皇后都不会攻击另一个皇后。经典且众所周知的解决方案是一种递归方法,该方法将每个皇后区依次放置,并考虑到已经放置的皇后区。如果在任何时候都无法放置皇后,则该函数将回溯并尝试为更早的皇后设置新位置。

Go和C ++在Python中实现了这一点,很快证明Python速度很慢,但包含了C ++中缺少的错误检查。为了查看是否可以改进,使用Numba Python编译器编译了相同的代码。C ++仍然是赢家,Go慢了6%,Numba Python慢​​了12%

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研究人员认为,由于原型代码的速度快,Numba Python足够快以使其能够在研究环境中工作。Go也很吸引人,但是有人认为它具有许多功能,这些功能使首次尝试代码时变得不那么容易使用。有趣的是,Julia也在“快速”组中,但是此信息被归类为附录,我们在其中可以找到注释:

“这使Julia成为了Python / Numba的潜在吸引力替代品。不幸的是,采用它存在一些重大障碍。首先,它仍然是一种新语言。一些重要的功能仍处于试验阶段,并且第三方库的数量受到限制,而Python提供了访问大量强大库的能力,例如深度学习库已成为我们研究活动的绝对中心。此外,它具有一些设计选择,可以将其与当前流行的语言区分开,例如1索引数组和多分派而不是类。无论这些选择是否明智,它们都使得从像Python这样的既定语言转换为Julia变得更加困难。”

更现实的是,出于科学目的,该团队接着比较了Numba简化的并行实现,即使无法以这种方式使用标准Python。尝试了两种并行化Python的方法-Para和Pool,并将它们与原始的Numba代码以及Go和C ++进行了比较。

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您可以看到Numba执行的自动并行化与Go和C ++进行的自动并行化处于同一联盟。但是,您可以看到C ++仍然更快,但速度却不高。

结论是:

“在这份报告中,我们以众所周知的N-queens难题为基准,表明一旦使用Numba编译器进行编译,它就可以在执行速度上与C ++和Go竞争,同时仍可以进行非常快速的原型制作。顺序程序和并行程序都是如此。因此,在学术环境中出现的大多数情况下,使用普通的Python开发,识别计算瓶颈并使用Numba消除它们是有意义的。”

所以Python是...

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