为什么编程语言速度慢

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介绍

来自Evrone的Grigory Petrov在 YouTube 上发布了几段关于编程语言的精彩演讲。他对编程语言设计以及编译器的工作原理进行了深入研究，并找到了有关编程语言性能问题的答案。

以下是我对他的两场讲座（1，2）的英文概述。如果您想了解为什么 Python 或 Ruby 运行速度慢，这篇文章正适合您。

主要问题

有些人不想学习和使用 Ruby、Python 等语言，因为他们听说这些语言速度慢。“我为什么要用这么慢的语言？”他们会想。“我听说 Go 或 JavaScript 速度很快，不如学习和使用它们。 ” 此外，一些已经学习了 Ruby 和 Python 的初级程序员也会对自己的选择感到担忧。他们是否做出了正确的选择，因为他们听说这些语言速度慢？让我们一起来探究一下为什么有些语言速度慢。

中央处理器

为了描述编程语言的工作原理，我们必须从机器上的CPU开始。现代CPU拥有大量的核心以保证其性能。现代CPU架构的学习和描述都颇具挑战性。简单来说，代码执行速度是指一个CPU核心在一瞬间能够执行的机器代码指令数量。

CPU每次都要从内存中读取指令。读取操作始终是一个缓慢的过程。因此，现代CPU都配备了多级缓存（L1、L2、Ln缓存）和处理器寄存器。它们有助于减少从内存读取数据的次数。

简单来说，代码运行速度性能取决于我们的代码（机器代码）与内存交互的效率。我们可以将数据存储在 CPU 缓存中，还是必须从内存中读取数据？

看看这些语言

C、C++、Rust、Objective-C 和 Golang 等编程语言有什么共同点？程序员编写代码时总是会考虑内存：我们必须指定每个变量的数据类型；我们必须在堆中分配内存；总是要考虑指针、代码块等等。

好处在于，源代码会被编译成机器码，执行速度非常快。然而，众所周知，用 C、C++ 和 Rust 编写代码极具挑战性。这是因为它们的语法复杂，而且你必须时刻关注内存使用情况。

如果程序员/开发者不想操心内存管理，可以将这项工作委托给编译器。编译器是一种将源代码转换成机器代码的工具，它会尽可能高效地完成转换。转换成机器代码的源代码更容易被CPU处理，数据也会被存储在缓存和寄存器中。

Java、C#、JavaScript 等编程语言都遵循这一原则。用 Java 编写代码时，你无需担心内存问题，因为这些工作都委托给了编译器。

Java、C# 和 JavaScript 拥有高级且简洁的语法，代码执行速度也很快。然而，它们的扩展性却存在问题。编译器会转换源代码并隔离内存层，因此很难为 Java 代码编写扩展，或者使用第三方 C/C++ 代码。为了编写扩展，设计者必须实现 Java 本地接口 (JNI)，但这会降低代码性能。

第三种方法是将例程委托给运行时环境，即虚拟机（VM）。这意味着编程语言不会将源代码编译成机器码，而是将源代码编译成字节码，然后在虚拟机中执行字节码。Python、Ruby 和 PHP 等编程语言都采用了这种方式。这些语言拥有强大的高级语法，并且可以轻松快速地编写扩展。但是，使用虚拟机的代价是速度——代码执行速度会变慢。

三项技能

我们可以将每种计算机语言想象成视频角色扮演游戏（RPG）中的一个角色。在典型的RPG游戏中，当我们创建角色时，我们拥有有限的点数，并且可以分配点数到少数几个技能上（力量、防御、智力、敏捷等）。每种语言都有三个技能可以分配点数：

• 速度——执行速度
• 语法——简洁优雅的高级语法
• 可扩展性——内存兼容性，以便轻松编写和使用第三方代码或扩展程序。

当一个人或一个团队开始设计一种新的编程语言时，他们只能选择两种技能作为基础。第三种技能总是难以掌握。例如，C、C++、Rust、Objective-C 和 Go 速度快、可扩展性强，但它们的语法不够优雅。

如果一种语言速度快、语法简洁，那么编写扩展程序或使用第三方代码就会很困难。Java、C# 和 JavaScript 速度都很快，而且拥有优秀的高级语法。但是，为 Java 代码编写扩展程序，或者使用用 C/C++ 编写的第三方代码，都比较困难。

Ruby、Python 和 PHP 选择了第三条道路。它们拥有简洁优美的语法，代码编写起来非常容易。编写代码时，你只需专注于业务逻辑，无需担心内存问题。此外，使用第三方库或编写扩展程序也十分便捷，例如 Python 中的 NumPy 和 SciPy，以及 Ruby 中的 Nokogiri、Ruby-OpenCV 和 Redcarpet。但代价是性能问题——这些语言的运行速度比之前的语言要慢。

结论

每当我们说或听到N语言运行缓慢时，请记住，这是语言设计中一个经过深思熟虑的决定。你可能会问：“如何让N语言运行快速？这有可能吗？ ”答案是肯定的，但这并非易事。

否则，速度较慢的语言也具有灵活性。用 C++ 编写扩展程序很容易，可以加快某些类型的操作。例如，Python 中的 NumPy 和 SciPy。当我们在 Python 中进行机器学习或使用 Ruby 编写企业登录程序时，我们可以利用 Python/Ruby 作为高级语言的优势，快速编写代码。此外，我们还可以将耗时的操作委托给第三方库中的快速扩展程序，以便处理数据、进行数学运算、解析文本等等。

坦白说，如今只有 JavaScript 试图兼顾这三项技能。但这很难。它试图将所有资源都投入到和谐统一的实现中。我相信在不久的将来，所有现代编程语言都将实现这三项技能的和谐统一。