5月iOS設(shè)備好評(píng)榜：iPhone 14僅排第43？
來(lái)到新的一月，安兔兔的各個(gè)榜單又重新匯總了數(shù)據(jù)，像安卓陣營(yíng)的榜單都有著比較大的變動(dòng)，不過(guò)iOS由于設(shè)備的更新?lián)Q代并沒(méi)有那么快，所以相對(duì)來(lái)說(shuō)變化并不大，特別是iOS好評(píng)榜，老款設(shè)
在編程社區(qū)中，眾所周知Python編程語(yǔ)言在速度方面并不占優(yōu)勢(shì)。
"但是就是慢..."
在這篇文章中，我將介紹Python的不同特性，我們將了解為什么這使其成為當(dāng)今最完整的語(yǔ)言之一，但速度不夠快。但首先，讓我們掌握一些關(guān)于編程語(yǔ)言的基本知識(shí)。
正如我們可能知道的那樣，編程語(yǔ)言通常根據(jù)其抽象級(jí)別進(jìn)行描述。
抽象級(jí)別（從硬件到現(xiàn)代編程語(yǔ)言）
C++、PHP、Java、Python等都被認(rèn)為是現(xiàn)代（或高級(jí)）編程語(yǔ)言，因?yàn)樗鼈兛梢栽趲缀跞魏晤?lèi)型的系統(tǒng)上運(yùn)行。在匯編語(yǔ)言中，我們必須根據(jù)每個(gè)特定處理器的指令編寫(xiě)不同的程序（無(wú)法在不同的CPU上運(yùn)行相同的代碼）。例如，如果我們創(chuàng)建一個(gè)打印“Hello world”的程序并將代碼發(fā)送給我們的朋友（他有不同的計(jì)算機(jī)型號(hào)），當(dāng)他嘗試執(zhí)行它時(shí)，它可能會(huì)失敗。
現(xiàn)代語(yǔ)言抽象
盡管是離機(jī)器碼最高的抽象，但在金字塔的最后一層也有層次結(jié)構(gòu)。一方面，我們可以找到過(guò)程化語(yǔ)言，如C，我們需要逐步知道自己在做什么。這具有非常高效的優(yōu)點(diǎn)，但缺點(diǎn)是復(fù)雜且不夠靈活。另一方面，其他語(yǔ)言通過(guò)讓我們使用更易讀和靈活的代碼來(lái)簡(jiǎn)化任務(wù)。這就是Python的情況。我們幾乎可以用它做任何事情，而且易于實(shí)現(xiàn)，但在某些任務(wù)上效率不高。
但為什么Python確切地說(shuō)是“慢”呢？
讓我們回顧一些語(yǔ)言特性以回答這個(gè)問(wèn)題。
首先，Python是一種解釋性語(yǔ)言，這意味著代碼由軟件程序（稱(chēng)為解釋器）逐行讀取和執(zhí)行，在運(yùn)行時(shí)進(jìn)行。這是將代碼轉(zhuǎn)換為機(jī)器代碼的一種方式。
另一種使代碼“為機(jī)器可理解”的方式是通過(guò)編譯過(guò)程。在這種情況下，源代碼在實(shí)際在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行之前通過(guò)編譯器轉(zhuǎn)換為機(jī)器代碼。
編譯型與解釋型語(yǔ)言
在解釋性語(yǔ)言中，源代碼的每一行在執(zhí)行過(guò)程中都會(huì)即時(shí)轉(zhuǎn)換為機(jī)器代碼。這意味著每次程序運(yùn)行時(shí)，解釋器必須解析、分析和執(zhí)行代碼，這增加了與直接運(yùn)行預(yù)編譯機(jī)器代碼相比的開(kāi)銷(xiāo)。例如：如果某段代碼運(yùn)行多次（例如，在循環(huán)內(nèi)），解釋器必須每次遇到時(shí)讀取和轉(zhuǎn)換它。相反，編譯程序?qū)⒅苯舆\(yùn)行機(jī)器代碼，無(wú)需在通過(guò)循環(huán)時(shí)重新翻譯它。
標(biāo)準(zhǔn)的Python解釋器是CPython。它由C和Python編寫(xiě)，將Python代碼編譯成字節(jié)碼，然后進(jìn)行解釋。為了防止多個(gè)本機(jī)線(xiàn)程同時(shí)執(zhí)行Python字節(jié)碼，CPython使用全局解釋器鎖。這個(gè)鎖是必要的，因?yàn)镃Python的內(nèi)存管理不是線(xiàn)程安全的。然而，在多線(xiàn)程程序中，它可能是一個(gè)顯著的瓶頸，限制了在多核處理器上進(jìn)行多線(xiàn)程的性能提升。
全局解釋器鎖的工作流程
此外，Python是動(dòng)態(tài)類(lèi)型的，這意味著在初始化變量時(shí)不需要聲明變量的類(lèi)型。這對(duì)效率有何影響呢？嗯，在動(dòng)態(tài)類(lèi)型語(yǔ)言中，類(lèi)型是在運(yùn)行時(shí)確定的。這意味著解釋器需要在執(zhí)行代碼片段時(shí)進(jìn)行類(lèi)型檢查。這需要額外的處理來(lái)確定每個(gè)變量的類(lèi)型以及根據(jù)這些類(lèi)型執(zhí)行操作的方式。而動(dòng)態(tài)類(lèi)型語(yǔ)言的對(duì)立面是什么？
在這種情況下，變量的類(lèi)型在編譯時(shí)而不是在運(yùn)行時(shí)確定。因此，類(lèi)型在編譯時(shí)已知，編譯器可以更激進(jìn)地優(yōu)化代碼執(zhí)行。這導(dǎo)致更快但不夠靈活的程序。一些采用這種方法的語(yǔ)言包括C++和Rust。
靜態(tài)類(lèi)型與動(dòng)態(tài)類(lèi)型語(yǔ)言
垃圾收集是一種編程語(yǔ)言運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)用于回收程序不再使用的內(nèi)存的自動(dòng)內(nèi)存管理形式。Python通過(guò)垃圾收集自動(dòng)管理其對(duì)象的內(nèi)存分配和釋放。它使用的主要垃圾收集方法是引用計(jì)數(shù)。Python中的每個(gè)對(duì)象都有一個(gè)引用計(jì)數(shù)，即指向它的引用數(shù)量。當(dāng)引用計(jì)數(shù)降至零，即不再有指向該對(duì)象的引用時(shí)，它會(huì)立即從內(nèi)存中刪除。
垃圾收集器的工作流程
然而，垃圾收集是一把雙刃劍...
它通過(guò)自動(dòng)清理未使用的對(duì)象極大簡(jiǎn)化了內(nèi)存管理，有助于防止由于手動(dòng)內(nèi)存管理導(dǎo)致的內(nèi)存泄漏和其他錯(cuò)誤。但它引入了開(kāi)銷(xiāo)和不可預(yù)測(cè)性，可能影響應(yīng)用程序的性能。
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