强者一出,谁与争锋?与Python相比,C++的运行速度究竟有多快?

沐歌爱编程 2021-01-22 14:06:51
Python 相比 争锋 一出 强者


对于数据科学家而言,热爱Python的理由数不胜数。但你是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,本文将通过一个十分简单的例子向你展示,与Python相比,C++究竟有多快。


 

为了说明这种区别,本文选择一个简单实用而非想象虚构的任务:生成固定值为“k”的所有可能DNA k-mers。选择该示例,是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,本文目标并不是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。


 

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。


 

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,来看看C++中同样的算法:


 

 

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。


 

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