Python 真的很慢嗎?這需要具體問題具體分析。和 C 等編譯型語言相比，Python 在處理數(shù)字方面速度確實很慢。這也從側面說明了 Python 中加速數(shù)字處理的庫(如 numpy)為什么如此重要了。

但是，Python 是不是在所有用例上都比其他編程語言慢呢?并非如此，如果了解一下為解決特定問題而優(yōu)化的許多 Python 庫的性能基準測試，你就會發(fā)現(xiàn) Python 比編譯型語言做得好。以 FastAPI 性能基準為例，F(xiàn)astAPI 是一個用于構建 API 的現(xiàn)代、快速(高性能)的 web 框架，使用 Python 3.6+ 并基于標準的 Python 類型提示。Go 語言顯然比 Python 快，不過，F(xiàn)astAPI 在構建 REST API 方面勝過了 Go 的一些庫：

Web 框架基準測試，不包括 C++ 和 Java web 框架。

同樣，在比較 Dask(使用 Python 編寫)與 Spark(使用 Scala 編寫)處理數(shù)據(jù)密集型神經(jīng)成像 pipeline 時，結果表明這兩個引擎之間沒有實質的性能差異。

代碼速度 VS 實用性

從實用的角度來看，在為日常工作選擇編程語言時，需要回答多個不同的問題。

(1) 問題 1：這種語言能夠可靠地解決多項業(yè)務問題嗎?

如果你只關心速度，那么不要用 Python，各種用例都有更快的替代方案。Python 的主要優(yōu)點在于可讀性、易用性和可解決大量問題。Python 可以作為粘合劑，將不同的系統(tǒng)、服務和用例連接在一起。

(2) 問題 2：你能找到足夠多懂這門語言的員工嗎?

Python 易于學習和使用，因此用戶數(shù)量不斷增長。以前使用 Excel 處理數(shù)字業(yè)務的用戶，現(xiàn)在可以很快學會用 Pandas 編寫代碼，從而學會在不依賴 IT 資源的情況下實現(xiàn)自給自足。同時，這也緩解了 IT 和分析部門的負擔。

如今，企業(yè)更容易找到會 Python、并能用這種語言維護 Spark 數(shù)據(jù)處理應用程序的數(shù)據(jù)工程師，而不是用 Java 或 Scala 做同樣工作的人。許多組織在很多用例中逐漸轉向使用 Python，因為懂 Python 的員工更容易找到。

相比之下，一些公司迫切需要 Java 或 C# 開發(fā)人員來維護他們現(xiàn)有的應用程序，但這些語言很難(需要數(shù)年才能掌握)，而且對于新手程序員來說似乎沒有吸引力，他們可能使用更簡單的語言(如 Go 或 Python)在工作中掙到更多的錢。

(3) 問題 3：不同領域專家之間的協(xié)同效應

如果你的公司使用 Python，那么業(yè)務用戶、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)工程師、后端和 web 開發(fā)人員、運維工程師甚至系統(tǒng)管理員很可能使用同一種語言。這將在項目中產(chǎn)生協(xié)同效應，來自不同領域的人可以一起工作并利用相同的工具。

數(shù)據(jù)處理的真正瓶頸是什么?

在平時的工作中，通常我們遇到的瓶頸不是語言本身，而是外部資源。讓我們看幾個例子。

(1) 示例 1：寫入關系型數(shù)據(jù)庫

當以 ETL 方式處理數(shù)據(jù)時，最終我們需要將這些數(shù)據(jù)加載到某個集中的地方。雖然我們可以利用 Python 中的多線程，更快地將數(shù)據(jù)寫入某些關系型數(shù)據(jù)庫，但并行寫入次數(shù)的增加可能會使該數(shù)據(jù)庫的 CPU 容量達到極限。

這意味著 Python 具備并行化和加速操作的機制，但是關系型數(shù)據(jù)庫(受 CPU 核數(shù)的限制)有其局限性，僅通過更快的編程語言很難解決。

(2) 示例 2：調用外部 API

另一個例子是使用外部 REST API，以提取數(shù)據(jù)來滿足數(shù)據(jù)分析需求，這一案例中語言本身似乎并不是瓶頸。雖然我們可以利用并行加速來提取數(shù)據(jù)，但這可能是徒勞的，因為許多外部 API 限制了在特定時間段內(nèi)發(fā)出請求的數(shù)量。因此，我們會故意讓腳本變慢，以確保不會超過 API 的請求限制：

time.sleep(10) 

(3) 示例 3：處理大數(shù)據(jù)

從處理超大數(shù)據(jù)集的經(jīng)驗來說，無論用什么語言你都不能直接用筆記本內(nèi)存來負載大數(shù)據(jù)。這種情況下，你需要利用 Dask、Spark、Ray 等分布式處理框架。在使用單個服務器實例或者筆記本時，處理的數(shù)據(jù)量存在限制。

如果你想把實際的數(shù)據(jù)處理工作轉移到一個計算節(jié)點集群中，甚至使用 GPU 來加速計算，Python 恰好有一個龐大的框架生態(tài)系統(tǒng)，使這個任務變得更容易：

• 你是否想用 GPU 來加快數(shù)據(jù)科學的計算速度?使用 PyTorch、TensorFlow、Ray 或 Rapids(甚至 SQL - BlazingSQL)。
• 你是否想加速 Python 代碼處理大數(shù)據(jù)的速度?使用 Spark(或 Databricks)、Dask 或 Prefect。
• 你是否想加快數(shù)據(jù)分析的處理速度?使用快速的專用內(nèi)存列數(shù)據(jù)庫，通過使用 SQL 查詢確保高速處理。

此外，如果你需要協(xié)調、監(jiān)測計算節(jié)點集群上發(fā)生的數(shù)據(jù)處理，你有 Apache Airflow、Prefect 或 Dagster 等多個 Python 工作流管理平臺可供選擇，它們可以加速數(shù)據(jù) pipeline 的開發(fā)和維護。

順帶提一下，一些人可能會抱怨 Python 沒有充分利用其能力或者未對手頭問題使用合適的數(shù)據(jù)結構。

總而言之，如果你需要快速處理大量數(shù)據(jù)，那你更需要的是計算資源而不是快速的編程語言，而且一些 Python 庫能夠輕松實現(xiàn)在數(shù)百個節(jié)點上的分布式工作。

原文鏈接：https://towardsdatascience.com/is-python-really-a-bottleneck-786d063e2921

【本文是51CTO專欄機構“機器之心”的原創(chuàng)譯文，微信公眾號“機器之心( id: almosthuman2014)”】 

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