这个python代码有什么问题吗？为什么它比ruby运行得慢？
我对比较ruby和python的速度感兴趣，所以我采用了最简单的递归计算，即打印斐波那契序列 这是python代码这个python代码有什么问题吗？为什么它比ruby运行得慢？,python,ruby,performance,fibonacci,Python,Ruby,Performance,Fibonacci,我对比较ruby和python的速度感兴趣，所以我采用了最简单的递归计算，即打印斐波那契序列 这是python代码 #!/usr/bin/python2.7 def fib(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fib(n-1)+fib(n-2) i = 0 while i < 35:
#!/usr/bin/python2.7
def fib(n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return fib(n-1)+fib(n-2)
i = 0
while i < 35:
print fib(i)
i = i + 1
real 0m11.605s
user 0m11.563s
sys 0m0.013s
这是怎么回事？因此对于这段代码，Python的速度比Ruby慢了一倍多。对于其他代码，Python可能比Ruby快 fib（）的实现具有指数级的运行时间。这可以通过使用循环轻松避免。Python示例：
a, b = 1, 1
for i in range(35):
a, b = b, a+b
print b
你计算斐波那契数列前35个数字的方法效率极低。函数fib（）运行35次，每次fib（）都有指数级的运行时间。Python中的生成器是这个问题的完美解决方案，并且比Ruby中编写的生成器效率更高
def fibo_generator(n):
# gets Fibonacci numbers up to nth number using a generator
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
yield a
a, b = b, a + b
for f in fibo_generator(35):
print f
这里是一个更好的比较python的递归效率是造成这种开销的原因。有关更多详细信息，请参阅。上述以迭代方式解决此问题的解决方案更适合python，因为它们不会产生递归所产生的函数调用开销。我对ruby的假设是，它显然是在优化代码，而python不是。同样，这篇文章使用几乎相同的fib函数对此进行了详细介绍。这里还有一些数字需要比较： Python2.7 9.67 user 0.09 system 0:09.78 elapsed 99%CPU (0avgtext+0avgdata 16560maxresident)k 0inputs+0outputs (0major+1169minor)pagefaults 0swaps ruby 1.8.7 (2010-06-23 patchlevel 299) [x86_64-linux] 28.37 user 0.35 system 0:28.78 elapsed 99% CPU (0avgtext+0avgdata 9200maxresident)k 1896inputs+0outputs (9major+656minor)pagefaults 0swaps ruby 1.9.2p0 (2010-08-18 revision 29036) [x86_64-linux] 6.21 user 0.08 system 0:06.36 elapsed 98% CPU (0avgtext+0avgdata 14160maxresident)k 4416inputs+0outputs (16major+953minor)pagefaults 0swaps 蟒蛇2.7 9.67用户0.09系统0:09.78运行99%CPU（0avgtext+0avgdata 16560maxresident）k 0输入+0输出（0主要+1169次要）页面故障0交换 ruby 1.8.7（2010-06-23补丁级别299）[x86_64-linux] 28.37用户0.35系统0:28.78运行99%CPU（0avgtext+0avgdata 9200maxresident）k 1896输入+0输出（9主+656小）页面故障0交换 ruby 1.9.2p0（2010-08-18修订版29036）[x86_64-linux] 6.21用户0.08系统0:06.36运行98%CPU（0avgtext+0avgdata 14160maxresident）k 4416输入+0输出（16主要+953最小）页面故障0交换 对于提供的代码，Python比ruby1.8快三倍，比ruby1.9.1慢30% 用于比较的其他Python版本： 2.4.6 took 10.30 seconds 2.5.5 took 9.93 seconds 2.6.6 took 9.22 seconds 2.7 took 9.35 seconds 3.0.1 took 11.67 seconds 3.1.2 took 11.35 seconds 3.2a3+ (py3k:85895, Oct 29 2010, 01:41:57) [GCC 4.4.5] took 13.09 seconds 2.5.2 (77963, Oct 15 2010, 02:00:43) [PyPy 1.3.0] took 21.26 seconds 2.5.1 (Release_2_5_1:6813, Sep 26 2009, 13:47:54) [OpenJDK 64-Bit Server VM (Sun Microsystems Inc.)] took 8.81 seconds 2.4.6耗时10.30秒 2.5.5用了9.93秒 2.6.6用了9.22秒 2.7用了9.35秒 3.0.1用了11.67秒 3.1.2耗时11.35秒 3.2a3+（py3k:858952010年10月29日01:41:57） [GCC 4.4.5]耗时13.09秒 2.5.2（779632010年10月15日02:00:43） [PyPy 1.3.0]耗时21.26秒 2.5.1（发布时间：2009年9月26日13:47:54） [OpenJDK 64位服务器虚拟机（Sun Microsystems Inc.）]耗时8.81秒
我只想指出，在独立于语言的意义上，迭代计算会快得多。在这里使用递归会导致反复计算相同的值。我不会列出答案，因为我不知道确切的原因，但ruby编译器可能有一些Python编译器没有的优化。使用递归的朴素fib函数会创建一些语言无法很好处理的巨大调用堆栈。特别是，该语言通常必须实现尾部调用递归优化，以有效地处理此类情况，并且在大量递归下不会出现堆栈溢出。这可能是密切相关的：@Codex:这里没有什么可优化的。这个定义不是尾部递归的，为什么要循环呢
fibo=lambda n:int（（（1+math.sqrt（5））/2）**n+（1/（（1+math.sqrt（5））/2））**n）/math.sqrt（5）+0.5）