小实验：通过简单测试比较几种语言的运行速度（二）

原创已于 2025-03-07 14:55:49 修改 · 994 阅读

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#学习 #笔记 #javascript #python #c语言 #c++ #lisp

于 2025-03-01 23:06:56 首次发布

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前情提要

在上期实验中，我们对比了C、C++、Python、Java、JavaScript(Node.js)、Go这六种编程语言输出一百万个数字的速度，忘记整理的结果如下：

语言	时间
C	78.464000s
C++(printf输出)	73.687000s
C++(cout流输出)	205.81s
Python	49.253283s
Python(Pyinstaller打包成的exe文件)	31.375562s
Java	41s
Node.js	95.612s
Go	44.419805s

上次的C/C++运行速度偏慢，但我们必须尊重实验数据。

我把DevC++的安装文件夹中的MinGW64设了一个环境变量，直接使用gcc和g++命令，会不会更快一些呢？答案是会的。

C (The Second Test)

gcc C-competition.c
a.exe

得到了这么个结果：

45.233s!

很好！这个速度正常了！至少没那么慢了！
上次那个编译果然有问题。
~~我说你输出的时间怎么这么长，你编译的时候夹带私货啊。~~

C++(The Second Test)

再来重新编译一下！

g++ Cpp-competition2.cpp -o Cpp2.exe
Cpp2

cpp
完啦，cout还是这么慢！！！

正式开始新一轮测试

前情提要结束了，下面开始新一轮的测试。
运行环境：同上次。
我们有一些新的语言！

LISP

Common Lisp (Running in SBCL)

之所以不在LispBox中运行，不是因为没有装，是因为为了比赛公平，所有程序必须在cmd中运行。
为什么呢？
举个例子：比如Python在IDLE中运行会比python Python-competition.py要慢很多。因为IDLE也是程序，会并行运行。
因此，我将会在SteelBankCommonLisp运行以下的Common Lisp脚本。
老样子，输出一百万次，在其中加入判断时间的代码。

; CommonLisp-competition.lisp
(defvar start (get-internal-real-time))
(loop for i from 0 to 999999
do (print i)
)
(defvar end (get-internal-real-time))
(defvar spent (- end start))
(print spent)

运行一下吧：

sbcl --script CommonLisp-competition.lisp

运行结果：
LISP
75.201048s!
比我想象的略慢。

如果编译成可执行文件执行呢？
将上述代码修改成：

(defun main ()
    (defvar start (get-internal-real-time))
    (loop for i from 0 to 999999
    	do (print i)
    )
    (defvar end (get-internal-real-time))
    (defvar spent (- end start))
    (print spent)
    (sb-ext:quit)
)
(sb-ext:save-lisp-and-die "cl.exe" :toplevel #'main :executable t)

生成cl.exe文件，运行：
SBCL
53.147779s!
这样的运行会快一点。

华为仓颉语言

江湖传言仓颉的性能很高！
这不就得测试一下！
因为实在找不到统计时间的模块，将不在代码中加入统计时间的代码。

main() {
    for(i in 0..1000000){
        println(i)
    }
}

直接在Windows上编译！

cjc CangJie-competition.cj

为统计时间，写了一个小的cmd命令，记录时间。

rem runcj.cmd
@echo off
call main.exe
echo %time%

正式开始运行。

runcj

我是从22:22:00时开始运行的。

整整5分钟！
可能在cmd脚本中速度偏慢？

再试一下，这次直接运行main.exe程序，但是还是很慢！

Python2

详细版本：Python 2.7.15

#Py2-competition.py
import time
start=time.time()
for i in xrange(1000000):
    print i 
end=time.time()
spent=end-start
print spent

可以看出，即使这样的一个小程序，代码也有略微差别。可见Python2和Python3确实不兼容。
Python2
Python2要比Python3慢很多。

总结

整理一下数据吧：

语言	时间
Common Lisp (SBCL直接运行)	75.201048s
Common Lisp (SBCL编译后)	53.147779s
C	45.233s
C++(cout)	205.81s
Python2	95.055s
Python	49.253283s
Python (Pyinstaller)	31.375562s
Java	41s
JavaScript Node.js	95.612s
Go	44.42s
仓颉	304.56s

以上就是全部数据。