与Python的速度较量：C++究竟有多快？

本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。速度较

对于数据科学家而言，究竟热爱Python的有多理由数不胜数。但你是速度较否也曾问过这样的问题：Python和C或C++等更专业的低级编程语言究竟有何不同呢?我想这是很多数据科学家或者Python用户曾经问过或者将来会问自己的问题。

Python和C++类语言之间存在许多区别，究竟本文将通过一个十分简单的有多例子向你展示，与Python相比，速度较C++究竟有多快。究竟

为了说明这种区别，有多本文选择一个简单实用而非想象虚构的速度较任务：生成固定值为“k”的所有可能DNA k-mers。选择该示例，究竟是有多因为与基因组相关的许多数据处理和任务分析(例如k-mers生成)都是计算密集型的，而这同样也是速度较很多生物信息学领域的数据科学家对C++感兴趣的原因。

请注意，究竟本文目标并不是有多以最有效的方式比较C++和Python。这两种代码均可采用更高效的云南idc服务商方式和更优化的方法编写。本文的唯一目标，就是比较这两种语言在使用完全相同的算法和指令时的速度。

DNA K-mers简介

DNA是一种称为核苷酸的长链单位。在DNA中，共有4种核苷酸类型，分别用字母A、C、G和T表示。人类(更准确地说是智人)拥有核苷酸对30亿个。例如，人类DNA的一小部分可能类似于：

ACTAGGGATCATGAAGATAATGTTGGTGTTTGTATGGTTTTCAGACAATT

在此示例中，如果从该字符串中选择任意4个连续的核苷酸(即字母)，它将是一个长度为4的k-mer(可称之为4-mer)。以下便是从此示例中衍生出来的一些4-mers例子：ACTA，CTAG，TAGG，AGGG，GGGA等。网站模板

难点挑战

本文以生成所有可能的13-mers为例，从数学上讲，这是一个带有替换的排列问题。因此，共有4¹³个(67108864)可能的13-mers。下面将使用一个简单的算法在C++和Python中生成结果。

方案比较

为了方便比较C++和Python在此特定挑战中的优劣，我在两种语言中使用了完全相同的算法。这两种代码均有意设计地简单而相似。同时，避免使用复杂的数据结构或第三方包或库。第一段代码采用Python编写。

defconvert(c):                if (c ==A): returnC                if (c ==C): returnG                if (c ==G): returnT                if (c ==T): returnA              print("Start")              opt ="ACGT"             s =""             s_last =""             len_str =13              for i inrange(len_str):                s += opt[0]              for i inrange(len_str):                s_last += opt[-1]              pos =0             counter =1             while (s != s_last):                counter +=1                # You can uncomment the next line to see all k-mers.                # print(s)                change_next =True                for i inrange(len_str):                     if (change_next):                         if (s[i] == opt[-1]):                             ss = s[:i] +convert(s[i]) + s[i+1:]                             change_next =True                         else:                             ss = s[:i] +convert(s[i]) + s[i+1:]                             break              # You canuncomment the next line to see all k-mers.             # print(s)             print("Number ofgenerated k-mers: { }".format(counter))             print("Finish!") 

运行Python代码，生成全部13-mers共6700万个大约需要61.23秒。为了公平比较，我注释掉了显示k-mers的行。如果想在生成k-mers时显示它们，也可以取消对这两行的注释。注意，显示全部k-mers耗时很长。如有需要，请操作CTRL+C中止代码。

现在，亿华云来看看C++中同样的算法：

#include<iostream>            #include<string>              usingnamespacestd;              charconvert(char c)            {                if (c == A) returnC;               if (c == C) returnG;               if (c == G) returnT;               if (c == T) returnA;               return ;            }              intmain()            {                cout << "Start" << endl;                  string opt = "ACGT";               string s = "";               string s_last = "";               int len_str = 13;               bool change_next;                  for (int i=0; i<len_str;i++)               {                     s += opt[0];               }                  for (int i=0; i<len_str;i++)               {                     s_last += opt.back();               }                  int pos = 0;               int counter = 1;               while (s != s_last)               {                       counter ++;                    // You canuncomment the next line to see all k-mers.                    // cout << s<< endl;                     change_next = true;                    for (int i=0; i<len_str;i++)                    {                         if (change_next)                        {                             if (s[i] == opt.back())                            {                                 s[i] = convert(s[i]);                                change_next = true;                            } else {                                 s[i] = convert(s[i]);                                break;                            }                        }                    }               }                  // You can uncomment the next line tosee all k-mers.               // cout << s << endl;               cout << "Number of generated k-mers: " <<counter << endl;               cout << "Finish!" << endl;               return0;            } 

编译后，运行C++代码，生成全部13-mers共6700万个大约需要2.42秒。这意味着运行相同算法，Python用时是C++的25倍多。然后，对14-mers和15-mers重复进行此实验。汇总结果如下表所示：

比较生成13-、14-和15-mers的Python和C++运行结果。

显然，C++比Python快得多。对于大多数程序员和数据科学家而言，这是共识。但该示例表明，这种差异十分显著。

本示例并没有使用CPU或GPU并行化，因其必须针对相应类型的问题(密集并行难题)进行。此外，示例也没有大量涉及内存。如果将运行结果进行存储(出于某些特定原因)，那么使用内存管理在运行C++和Python时，将产生更显著的差异。

此示例和数以千计的其他事实表明，在处理大量数据或指数增长的过程中，身为数据科学家，你应该了解C++类语言。