与Python的速度较量：C++究竟有多快？

本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。

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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。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. defconvert(c):
    2. 
  
  
  
  
  2.                if (c =='A'): return'C'
    3. 
  
  
  
  
  3.                if (c =='C'): return'G'
    4. 
  
  
  
  
  4.                if (c =='G'): return'T'
    5. 
  
  
  
  
  5.                if (c =='T'): return'A'
    6. 
  
  
  
  
  6.              print("Start")
    7. 
  
  
  
  
  7.              opt ="ACGT"
    8. 
  
  
  
  
  8.             s =""
    9. 
  
  
  
  
  9.             s_last =""
    10. 
  
  
  
  
  10.             len_str =13
    11. 
  
  
  
  
  11.              for i inrange(len_str):
    12. 
  
  
  
  
  12.                s += opt[0]
    13. 
  
  
  
  
  13.              for i inrange(len_str):
    14. 
  
  
  
  
  14.                s_last += opt[-1]
    15. 
  
  
  
  
  15.              pos =0
    16. 
  
  
  
  
  16.             counter =1
    17. 
  
  
  
  
  17.             while (s != s_last):
    18. 
  
  
  
  
  18.                counter +=1
    19. 
  
  
  
  
  19.                # You can uncomment the next line to see all k-mers.
    20. 
  
  
  
  
  20.                # print(s)
    21. 
  
  
  
  
  21.                change_next =True
    22. 
  
  
  
  
  22.                for i inrange(len_str):
    23. 
  
  
  
  
  23.                     if (change_next):
    24. 
  
  
  
  
  24.                         if (s[i] == opt[-1]):
    25. 
  
  
  
  
  25.                             ss = s[:i] +convert(s[i]) + s[i+1:]
    26. 
  
  
  
  
  26.                             change_next =True
    27. 
  
  
  
  
  27.                         else:
    28. 
  
  
  
  
  28.                             ss = s[:i] +convert(s[i]) + s[i+1:]
    29. 
  
  
  
  
  29.                             break
    30. 
  
  
  
  
  30.              # You canuncomment the next line to see all k-mers.
    31. 
  
  
  
  
  31.             # print(s)
    32. 
  
  
  
  
  32.             print("Number ofgenerated k-mers: {}".format(counter))
    33. 
  
  
  
  
  33.             print("Finish!")
    34.

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：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. #include
    2. 
  
  
  
  
  2.            #include
    3. 
  
  
  
  
  3.              usingnamespacestd;
    4. 
  
  
  
  
  4.              charconvert(char c)
    5. 
  
  
  
  
  5.            {
    6. 
  
  
  
  
  6.               if (c == 'A') return'C';
    7. 
  
  
  
  
  7.               if (c == 'C') return'G';
    8. 
  
  
  
  
  8.               if (c == 'G') return'T';
    9. 
  
  
  
  
  9.               if (c == 'T') return'A';
    10. 
  
  
  
  
  10.               return' ';
    11. 
  
  
  
  
  11.            }
    12. 
  
  
  
  
  12.              intmain()
    13. 
  
  
  
  
  13.            {
    14. 
  
  
  
  
  14.               cout << "Start" << endl;
    15. 
  
  
  
  
  15.                  string opt = "ACGT";
    16. 
  
  
  
  
  16.               string s = "";
    17. 
  
  
  
  
  17.               string s_last = "";
    18. 
  
  
  
  
  18.               int len_str = 13;
    19. 
  
  
  
  
  19.               bool change_next;
    20. 
  
  
  
  
  20.                  for (int i=0; i
  
  
  
  
  21.               {
    22. 
  
  
  
  
  22.                    s += opt[0];
    23. 
  
  
  
  
  23.               }
    24. 
  
  
  
  
  24.                  for (int i=0; i
  
  
  
  
  25.               {
    26. 
  
  
  
  
  26.                    s_last += opt.back();
    27. 
  
  
  
  
  27.               }
    28. 
  
  
  
  
  28.                  int pos = 0;
    29. 
  
  
  
  
  29.               int counter = 1;
    30. 
  
  
  
  
  30.               while (s != s_last)
    31. 
  
  
  
  
  31.               {  
    32. 
  
  
  
  
  32.                    counter ++;
    33. 
  
  
  
  
  33.                    // You canuncomment the next line to see all k-mers.
    34. 
  
  
  
  
  34.                    // cout << s<< endl; 
    35. 
  
  
  
  
  35.                    change_next = true;
    36. 
  
  
  
  
  36.                    for (int i=0; i
  
  
  
  
  37.                    {
    38. 
  
  
  
  
  38.                        if (change_next)
    39. 
  
  
  
  
  39.                        {
    40. 
  
  
  
  
  40.                            if (s[i] == opt.back())
    41. 
  
  
  
  
  41.                            {
    42. 
  
  
  
  
  42.                                s[i] = convert(s[i]);
    43. 
  
  
  
  
  43.                                change_next = true;
    44. 
  
  
  
  
  44.                            } else {
    45. 
  
  
  
  
  45.                                s[i] = convert(s[i]);
    46. 
  
  
  
  
  46.                                break;
    47. 
  
  
  
  
  47.                            }
    48. 
  
  
  
  
  48.                        }
    49. 
  
  
  
  
  49.                    }
    50. 
  
  
  
  
  50.               }
    51. 
  
  
  
  
  51.                  // You can uncomment the next line tosee all k-mers.
    52. 
  
  
  
  
  52.               // cout << s << endl;
    53. 
  
  
  
  
  53.               cout << "Number of generated k-mers: " <
  
  
  
  
  54.               cout << "Finish!" << endl;
    55. 
  
  
  
  
  55.               return0;
    56. 
  
  
  
  
  56.            }
    57.

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。

新闻标题：与Python的速度较量：C++究竟有多快？
浏览路径：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news40/22940.html

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