当项目需要处理大量计算时，如何选择计算机编程语言以提升项目的计算性能？

在项目开发的广阔天地中，选择合适的编程语言对于确保项目的成功至关重要，尤其是在面对需要处理大量计算的任务时。计算性能的优化不仅关乎项目的运行效率，还直接影响到用户体验、资源消耗和整体成本。我们在项目面临繁重计算任务时，要明智地选择编程语言，从而最大化计算性能。选择编程语言是一个复杂而重要的决策过程，尤其是在项目需要处理大量计算时。通过深入了解不同语言的特性和优势，结合项目的具体需求、团队技能和成本效益分析，明智的选择可以最大化项目的计算性能。“没有一种语言是完美的，选择最适合项目的语言才是关键”。

一、理解计算密集型项目的需求

首先，明确项目的计算需求是关键。计算密集型项目通常涉及大量的数学运算、数据处理或模拟仿真，这些任务对CPU资源有着极高的要求。因此，在选择编程语言时，您需要关注语言的执行速度、内存管理效率以及是否支持并行计算或GPU加速等特性。

二、编程语言性能评估

1. C/C++：
   • 优势：C和C++是公认的高性能编程语言，它们允许直接操作内存，提供低级别的控制，使得编译器能够生成接近机器码的高效代码。此外，C++还支持模板、面向对象编程等高级特性，增强了代码的可重用性和灵活性。
   • 劣势：C/C++的学习曲线较陡峭，内存管理需要手动进行，容易出错。同时，编译时间较长，代码维护成本较高。
2. Java：
   • 优势：Java虚拟机（JVM）提供了强大的性能优化机制，包括即时编译（JIT）和先进的垃圾回收算法。Java语言本身具有跨平台性，易于编写和维护大型系统。
   • 劣势：尽管JVM进行了大量优化，但Java的性能通常略低于C/C++。此外，Java的内存管理虽然自动化，但在某些情况下可能导致性能瓶颈。
3. Fortran：
   • 优势：Fortran是科学计算和数值分析领域的传统语言，特别适合处理矩阵运算和线性代数问题。它提供了丰富的数学库和高效的数组操作。
   • 劣势：Fortran的语法较为陈旧，与现代编程语言相比，可读性和易用性较差。同时，Fortran的生态系统相对封闭，与其他编程语言的互操作性有限。
4. Python：
   • 优势：Python以其简洁的语法和丰富的第三方库而闻名，特别适合快速原型开发和数据分析。Python在科学计算领域有着广泛的应用，如NumPy、SciPy和Pandas等库提供了强大的数值计算和数据处理能力。
   • 劣势：Python是解释型语言，执行速度相对较慢。尽管可以通过JIT编译（如PyPy）或并行计算（如multiprocessing模块）来提升性能，但在极端计算密集型任务中，Python可能不是最佳选择。
5. Go：
   • 优势：Go语言以其简洁的语法、高效的并发模型和编译型性能而受到青睐。Go语言支持goroutines和channels，使得编写并发代码变得简单且高效。此外，Go的编译速度很快，内存管理也相对安全。
   • 劣势：Go语言的生态系统相对较新，某些领域的库和框架可能不如其他语言丰富。同时，Go语言在数值计算方面的性能可能不如C/C++或Fortran。
6. Rust：
   • 优势：Rust是一种高性能、内存安全的系统编程语言，特别适合于构建底层基础设施和并发系统。Rust提供了强大的类型系统和所有权机制，确保了内存安全，同时保持了与C/C++相当的执行速度。
   • 劣势：Rust的学习曲线非常陡峭，语法和概念较为复杂。同时，Rust的生态系统相对年轻，某些领域的库和工具可能仍在发展中。

三、考虑其他因素

除了计算性能外，选择编程语言时还需考虑以下因素：

• 项目规模：大型项目可能需要更强大的类型系统和更丰富的库支持，而小型项目则可能更注重简洁性和快速开发。
• 团队技能：团队成员的编程技能和经验也是选择编程语言的重要因素。选择团队熟悉的语言可以缩短开发周期，减少错误率。
• 跨平台需求：如果项目需要在多个平台上运行，选择具有跨平台能力的语言（如Java、Python）可能更为合适。
• 生态系统和社区支持：活跃的社区和丰富的生态系统可以提供更多的资源和支持，有助于项目的长期发展。

四、综合评估与决策

在做出最终决策之前，建议进行以下步骤：

1. 性能基准测试：针对项目的核心计算任务，编写基准测试代码，比较不同语言的性能表现。
2. 原型开发：使用多种语言编写原型代码，评估开发效率、代码可读性和可维护性。
3. 成本效益分析：综合考虑开发成本、运行成本、维护成本和潜在收益，评估不同语言的经济性。
4. 团队讨论：与团队成员讨论并达成共识，确保所选语言符合团队的技术栈和长期规划。

五、实际测试

下图展示了多种编程语言执行 10 亿（1 Billion）次嵌套循环的性能对比。

从上图可以看出 C 和 Rust 并列第一，耗时 0.50 秒，性能最好，Python 表现最差，耗时 74.42 秒。

性能上，编译型语言（如 C、Rust 和 Java）由于强大的编译器优化，明显优于解释型语言（如 Python 和 Ruby）。

斐波那契数的计算表现最好的依然是 C 和 Rust，运行时间分别为 0.40 秒 和 0.41 秒。

Python 与 R 语言垫底，运行时间分别为 29.00 秒 和 68.96 秒。

所以，如果我们项目需要处理大量计算，C、Rust 和 Java 等语言是更好的选择。

Python、PHP 和 Ruby 适合开发效率优先的场景，但在计算密集型任务中表现相对较弱。

以上测试是在一台 M3 MacBook Pro（16GB RAM） 上通过 /usr/bin/time 命令获取的时间。

每种语言都接收输入值 40。

• Clang 版本：Apple clang version 16.0.0 (clang-1600.0.26.4)
• R 版本：Rscript (R) version 4.4.2 (2024-10-31)
• Kotlin 版本：kotlinc-jvm 2.0.21 (JRE 23.0.1)
• Java 版本：javac 23.0.1
• Rust 版本：cargo 1.82.0
• Node.js 版本：v22.11.0
• Python 版本：3.9.6
• Ruby 版本：3.3.5
• PHP 版本：8.3.13
• Dart 版本：3.5.4
• Bun 版本：1.1.34
• Deno 版本：2.0.6
• Go 版本：1.21.2
• PyPy 版本：7.3.17

六、更多语言及更新版本的执行时间

从下图可以看出，Zig、Rust 和 C 语言在执行 10 亿（1 Billion）次嵌套循环表现最佳，均在0.5秒左右。

Python 使用 3.13 版本的时间显著提升至 31.589 秒。

R 语言所需时间最长，达到了 72.643 。

以上测试是在一台 M3 MacBook Pro（16GB RAM） 上通过 hyperfine 获取的执行时间。

每个程序的输入值均为40。

• Swift 版本：swift-driver 版本：1.115，Apple Swift 版本 6.0.2（swiftlang-6.0.2.1.2 clang-1600.0.26.4）
• Clang 版本：Apple clang 版本 16.0.0（clang-1600.0.26.4）
• Fortran 版本：GNU Fortran（Homebrew GCC 14.2.0_1）14.2.0
• R 版本：Rscript（R）版本 4.4.2（2024-10-31）
• Kotlin 版本：kotlinc-jvm 2.0.21（JRE 23.0.1）
• MiniRuby（ruby yjit）版本：ruby 3.4.0dev
• LuaJIT 版本：LuaJIT 2.1.1731601260
• Common Lisp（SBCL）版本：2.4.11
• Odin 版本：dev-2024-11:e6475fec4
• Free Pascal 版本：3.2.2
• Java 版本：javac 23.0.1
• Rust 版本：cargo 1.82.0
• Scala CLI 版本：1.5.4
• Dotnet 版本：9.0.100
• Clang++ 版本：16.0.0
• Crystal 版本：1.14.0
• Elixir 版本：1.17.3
• Node 版本：v22.11.0
• Python 版本：3.13
• Ruby 版本：3.3.5
• PHP 版本：8.3.13
• Dart 版本：3.5.4
• Bun 版本：1.1.34
• Deno 版本：2.0.6
• PyPy 版本：7.3.17
• Zig 版本：0.13.0
• Inko 版本：0.17.1
• Go 版本：1.21.2
• Nim 版本：2.2.0
• Scala 版本：3.5.2

源码测试

测试源代码：https://github.com/bddicken/languages

在线地址 1：https://benjdd.com/languages/

在线地址 2：https://benjdd.com/languages2/

我们可以克隆这个项目到本机测试：

git clone https://github.com/bddicken/languages

进入目标基准测试目录：

cd loops

运行以下脚本编译：

../compile.sh

然后执行以下脚本：

../run.sh

你应该会看到类似如下的输出：

$ ../run.sh

Benchmarking Zig
Benchmark 1: ./zig/code 40
Time (mean ± σ): 513.9 ms ± 2.9 ms [User: 504.5 ms, System: 2.6 ms]
Range (min … max): 510.6 ms … 516.2 ms 3 runs


Benchmarking C
Benchmark 1: ./c/code 40
Time (mean ± σ): 514.0 ms ± 1.1 ms [User: 505.6 ms, System: 2.8 ms]
Range (min … max): 513.2 ms … 515.2 ms 3 runs


Benchmarking Rust
Benchmark 1: ./rust/target/release/code 40
Time (mean ± σ): 514.1 ms ± 2.0 ms [User: 504.6 ms, System: 3.1 ms]
Range (min … max): 512.4 ms … 516.3 ms 3 runs

...

执行完成后，使用以下命令清理：

../clean.sh

请注意，以上比较仅基于一般情况和经验，实际性能可能因具体项目、编译器优化、硬件配置等因素而有所不同。因此，在选择编程语言时，建议进行实际的性能测试和基准测试，以确保所选语言能够满足项目的性能需求。

转编自：

10 亿次嵌套循环性能对比，Python 表现最差

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