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  3. c 真能比 Python 快这么多？

c 真能比 Python 快这么多？

Hhehepei 2026-06-13 00:34 1

事情是这样的，最近几天在接手别人的一个 python 写的仿真程序，这个程序的运行速度奇慢无比，于是 -m cProfile 看了一眼

检查了一下之后发现程序运行一次大概 500 秒，其中大约有 170 秒都花在一个模拟用的计算函数里了，暂且称其为函数 A 吧

函数 A 大概做了两件事，首先调用了几次函数 B ，去几个表里查表并线性插值，这个过程大概花了 40 秒，这个 40 秒也是优化过的结果了，它原本的算法能干到 500 秒去了。然后就是对大概 30 个参数进行了一系列运算，我大概统计了一下有哪些运算，列表在下面了






























算符 次数
× 30
÷ 5
+ 15
- 10
√ 1

顺便说一下，这个函数传值是用的 np.array ，而且这个函数运行一次其实挺快的，但是被调用的次数实在是多的离谱，所以花的时间就很长了

总之我尝试使用 CPython 重写了一下函数 A 和函数 B ，算法完全没变，想着再怎么样也能把时间减半吧，结果离谱的事情发生了，写完之后-m cProfile 了一下，结果函数耗时 4.8S ，这是不是有点夸张了，c 真能比 python 快这么多？我都开始怀疑我对 cProfile 的使用是不是有什么问题了。

最新回复 (49)
  • wu67 06-13 00:42
    1楼
    py 是这样的，我对他的印象就是读起来爽写起来爽，但是执行的速度和占用的内存一言难尽
  • lianyue 06-13 00:55
    2楼
    动态语言都差不多
  • jko123 06-13 01:04
    3楼
    py 慢是老生常谈的事了
  • woodchen 06-13 01:19
    4楼
    应该算个别情况吧
  • laminux29 06-13 01:52
    5楼
    汇编/C/APP 坐一桌，主打性能，劣势是开发效率； Python/Java/PHP/JS 相反。C# 被夹在中间。
  • jark006 06-13 01:57
    6楼
    C 毕竟是最接近汇编/机器码的 Native 语言，只要写法不太差，基本能榨干 CPU 性能（要是实现地缓存友好，高频调用还能更快）。
    而 Python 这类用解释器运行的脚本语言是很慢的，但我看这差距，170 -> 4.8 ，都 3 个数量级了，不太正常，我猜估计是 Python 的实现的效率不是很高。
    如果这份程序功能基本已固定的话，建议用 AI 重新使用 RUST/C/C++/GO 这类编译型语言实现，性能会高出很多很多
  • jark006 06-13 01:59
    7楼
    @jark006 如果只能用于 Python 项目，也可以用这几种语言实现这个功能模块，再包装出 Python 接口也行
  • Mac 06-13 02:05
    8楼
    肯定啊，机器码和解释型的区别，相当于你用翻译机和人比母语。
  • WuSiYu 06-13 02:25
    9楼
    python 是这样的，你要是高频跑小操作肯定性能比 c 和 jit 语言差远了。不过解决方法也有很多，你这需求大概套个 Numba 的 @njit 就行了，都不用自己写 C

    python 跑计算的正确玩法是调这种加速库，这些库可以从 python ast 中抽取你的运算行为，然后用更高效的代码替代。此时你的 python 运算代码只起到一个描述的作用，真正被执行的已经不是它了
  • billccn 06-13 02:48
    10楼
    纯数学函数的话直接上 Cython 应该就行了，编译结果应该和 C 差不多快。

    其实 numpy 这一类的库出现的目的就是用 native 函数加速 python 处理，如果用了 numpy 还很慢，那很可能是使用姿势不对，比如在 python 里面对 numpy 对象进行了 iterate 等操作。
  • forisra 06-13 03:58
    11楼
    ？这不是编译原理的内容吗。
  • msg7086 06-13 04:09
    12楼
    C 有更多的优化手段，比如 SIMD 化，比如智能内联减少函数调用次数。
    具体优化效果要看具体代码，不过一般而言计算密集型的差距确实会很大的。
    所以一旦开始资源密集型计算，早点切到 Java 或 C++家族才是明智的选择。
  • drymonfidelia 06-13 04:23
    13楼
    @laminux29 c#的 jit 很强 部分场景甚至能反超 c
  • Cu635 06-13 06:48
    14楼
    “首先调用了几次函数 B”，几次应该不能算“被调用的次数实在是多的离谱”吧？

    另外，“这个函数传值是用的 np.array”，只有传值使用 numpy ？内部是什么情况呢？

    @laminux29 #5
    /APP ？
  • skinny 06-13 07:35
    15楼
    Python 就这样，你写 CPU 密集代码特别慢、内存占用特别特别大，实际上写过几种不同语言的实现就知道了，当初我也惊讶内存占用这块怎么差距那么离谱在这吐槽，还有杠精说我不会写代码，但是扒它内存结构就知道内存占用小不了
  • awanabe 06-13 10:03
    16楼
    大学学语言的时候应该都是基础知识吧
    越接触底层的语言 速度越快

    python 这种动态语言 底层就是 c/c++写的
  • iOCZS 06-13 10:35
    17楼
    c 的正则都能吊打 Python 的字符串顺序查找
  • ktyang 06-13 10:39
    18楼
    只从大面上说你的结论是对的，但是具体问题具体分析，这个方法有可能在 py 下或者借助更高效的包也有很多优化潜力。
  • xtreme1 06-13 10:39
    19楼
    py 的 (实验性) jit 加速比甚至都比同类语言慢一个数量级..
  • AV1 06-13 10:44
    20楼
    别说跟 C 比了，Python 即使跟同为动态语言的 JS 、PHP 比，都是奇慢无比的。
    动态类型是原因之一，没有 JIT 更会吃大亏。
  • yetrun 06-13 10:56
    21楼
    CPython 是啥，就不是 python 了吗？
  • henix 06-13 11:02
    22楼
    考虑到你这个是纯计算，而且 Python 有运算符重载，遇到 + 的时候先要看两个操作数有没有重载 + 运算...后果可想而知
  • Thiece 06-13 11:05
    23楼
    @yetrun
    是 Python 的一个编程实现，除了 CPython ，还有 Cython 、Pypy 、Nuitka
  • yetrun 06-13 11:07
    24楼
    @Thiece 那不就是解释器吗？为啥会有 “使用 CPython 重写了一下函数 A 和函数 B” 这一说？
  • Hhehepei 楼主 06-13 11:38
    25楼
    @Cu635 "被调用次数多得离谱"指的是函数 A ，大概被调用了几百万次
    传值用 numpy ，内部要拆包了进行计算，因为向量的每一个纬度都是不同的参数，至于最开始写这个的人为什么要这么设计，我也不知道
  • Hhehepei 楼主 06-13 11:39
    26楼
    @yetrun 不好意思，敲错字了，我想说的是 python/c api
  • Hhehepei 楼主 06-13 11:48
    27楼
    @awanabe 我知道它快，但是没想到能快这么多
    之前一直听说 java jit 之后速度跟 c 差不多，V8 里跑的 js 不比 java 慢什么的。所以一直感觉虽然 python 会慢，但是可能也就几倍差距，结果差这么多是我没想到的。
  • EndlessMemory 06-13 12:45
    28楼
    c 的速度是 Python 的 100 倍啊
  • laminux29 06-13 14:13
    29楼
    @Cu635 抱歉，手滑写错了，是 CPP ，不是 APP
  • orlog 06-13 15:24
    30楼
    脚本语言和编译语言比性能能有什么悬念
  • kneo 06-13 15:27
    31楼
    @Hhehepei 但你听说的是 java 和 js ，且不说多大水分，和 Python 有什么关系……
  • nsjs 06-13 15:36
    32楼
    能 jit 的情况肯定快呀，不能的话差 2 个数量级左右也是正常的。如果你会 c 语言方面的底层优化，主要是内存方面的，差 5 个数量级也是正常吧估计
  • wolffy1998 06-13 15:44
    33楼
    C/C++,Rust 是一档吧，Python 、Eletron 是不是又慢一档。
  • herozzm 06-13 16:11
    34楼
    py 垃圾的一批，要不是 ai 选了它，早就作古了
  • ClericPy 06-13 17:38
    35楼
    @kneo 估计是说都是解释型语言，V8 为啥比 CPY 快那么些
  • anivie 06-13 17:47
    36楼
    @laminux29 #5 java, C#也是能跟 python 坐上一桌了
  • dingyaguang117 06-13 19:14
    37楼
    @laminux29 Java/C# 有 JIT 和 C 差不多了多少呢~
  • kokutou 06-13 19:52
    38楼
    把 py 代码发给 ai 问问，是不是在不停搬运内存
  • Cu635 06-13 20:08
    39楼
    @Hhehepei #26 @yetrun #21 @Thiece #23
    确认一下，是不是 Cython 这个东西？（我也是后续搜索知道的这个，现在才过来猜测的）。注意 Cython 不是 CPython
    或者再猜测一个，也许用的是 pybind11 ？
  • BeiChuanAlex 06-13 20:15
    40楼
    真是世道变了，居然还有人敢质疑 C 的速度？过几年是不是有人要质疑 汇编 的速度了？😂
  • catazshadow 06-13 20:18
    41楼
    毕竟胶水语言
  • qiuyuxiao 06-13 21:36
    42楼
    这种事情在 Python 还没流行的时候就已经有了定论了。
    你的测试非常准确。Python 怕的不是计算，而是『高频调用小函数』和『高频创建 NumPy 小数组』。你用 C API 把这些高频的胶水开销全部干掉了，4.8 秒是 C 语言应有的真实物理实力。

    想起当年儿子要学信息学奥赛问我是 C 还是 Python ，我说，你去问你们指导老师，他如果回答说不是 C ，咱们就换地方。
  • IamUNICODE 06-13 23:20
    43楼
    我记得 python 在解释型语言里甚至都是最差的...
  • James369 06-13 23:30
    44楼
    C 是面向机器的语言，Python 是面向人的语言。各有优势
  • chenY520 06-14 00:04
    45楼
    你要想，py 不是 c 写的吗？
  • Hhehepei 楼主 06-14 00:10
    46楼
    @Cu635 不是 Cython ，是用 Python/C API 写的 CPython Moudle ，需要#include <Python.h>，然后满足它的一堆奇怪接口，最后编译成模块。
    查了一下 pybind11 ，感觉要简单好多，早知道用 pybind11 了，不过写都写完了。。。
  • Cu635 06-14 00:28
    47楼
    @Hhehepei #46
    你这本质上是自己实现了一个超小型极简化的 pybind11 啊……
  • vicalloy 06-14 10:20
    48楼
    python 的循环比 C 慢不止一个数量级。涉及大量的数值运算，优先考虑 numpy ，然后是用 C 或 rust 写扩展。
  • apoclast 06-14 11:30
    49楼
    开发效率和执行效率二选一
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