介绍：我是编译编程语言的忠实粉丝，一直都是。虽然解释型编程语言允许开发人员更快地编写和测试代码，但我仍然认为编译器值得长期投资。在我看来，编译代码有两个明显的优势：可以验证对代码的每一次修改，甚至在代码开始运行之前。更快的执行速度。根据具体情况，代码可能会被编译为非常低级的执行指令。之所以要写这篇文章，是想比较一下编译型代码的执行速度比解释型代码快多少。由于我偏爱编译型编程语言，这里有一个问题：我有很多有趣的代码，但都是用Python编写的，我该怎么办？重写所有？部分重写？完全不重写？先入之见在这篇文章中，我通过比较它们在不同任务上的表现来检验我对Java、Go和Python的一些先入之见。首先是Python，我正在考虑更换它。至于Java，我已经成为它的粉丝20多年了，看着它在性能和功能方面不断成熟和完善。最后是Go，我两年前才开始使用它，但真的很喜欢它。Go虽然相比Java少了一些特性，比如类继承，但是它的语法简洁紧凑，编译和执行速度很快，生成的代码也非常紧凑，并且还提供了优雅的goroutines用于并发处理。以下是我的一些先入之见。编译代码的执行速度比解释代码快一个数量级。早些时候，当我比较使用和不使用JIT编译的Java代码的性能时，比率约为30比1。Go运行速度比Java快一点。我记得在我以前的工作中做过一些测试，发现Go在某些任务上比Java快30%，但最近的一些文章说Java比Go快。我们先测试一下。我在之前的文章中通过一些代码对比了JIT的性能，然后用Python和Go实现了。这段代码计算100的斐波那契值，每轮50次，并以纳秒为单位打印执行时间，总共200轮。代码可以在GitHub上找到。三种语言的输出看起来是这样的...1221231168311912215683112104113581201192611911973120104113771091031296012712215683112122126114Java比Go慢的时候看到的是:在计算斐波那契值时，大约慢了24%，而Python几乎慢了100倍，即9458%。这个结果证实了我对Java和Go的初步判断，但让我吃惊的是Python的性能，不仅慢了一个数量级，而是慢了两个数量级！我想知道为什么Python会花这么多时间。我的第一个想法是，很多人关注Python的易用性并牺牲性能来获得快速结果。我相信所有的数据科学家都是这样想的。况且现成的库那么多，何必再找其他的呢？迟早会有人优化它们。第二个原因是很多人没有对比过不同的实现方式，因为很多创业公司都在激烈的竞争中忙着做产品，根本无暇考虑要不要优化。第三个原因，有一些方法可以让相同的Python代码运行得更快。编译Python代码是如何工作的？在做了一些研究之后，我决定使用PyPy测试相同的Python代码。PyPy是Python的另一种实现，它本身是用Python开发的，并且包括一个像Java一样的JIT编译器。和Java一样，我们需要忽略初始输出，跳过JIT编译过程，结果如下：JavaGoPythonPyPy130105100501887PyPy平均响应速度比Python快5倍，但仍然比Go慢20倍。更多测试以上测试主要针对数值的计算。如果回到开头提到的Python代码，我还需要关注：Kafka、HTTP监听器和数据库IO；解析JSON消息。总结本文通过简单的数学运算得出结论，Go的执行速度比Java快一些，比解释型Python快2个数量级。基于这样的结果，我个人不会用Go来代替Java。另一方面，在高负载、关键任务环境中使用Python并不是一个好的选择。如果您遇到这种情况，请考虑使用Python编译器作为短期解决方法。在决定是否重写Python代码时，还有其他因素需要考虑，例如IO和CPU问题，但这些超出了本文的范围。有人提醒我，在Go和Java中使用64位整数只能准确计算出92的斐波那契值，然后就会出现溢出（译者：所以后来改代码计算90的斐波那契值）。但即便如此，本文的结论仍然有效。更多编译技巧阅读原文：https://developer.aliyun.com/...
