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在相对较小的项目上使用Python，使我很欣赏这种语言的动态类型化性质(无需声明代码来跟踪类型)，这通常使开发过程更快捷，更轻松。但是，我觉得在更大的项目中这实际上可能是一个障碍，因为代码的运行速度要比C++中的等效代码慢。但是话又说回来，将Numpy和/或Scipy与Python结合使用可使您的代码运行速度与本地C++程序一样快(在C++中，有时开发时间会更长)。
在阅读Justin Peel对线程“Is Python faster and lighter than C++?”的评论后，我发表了这个问题，他说:
“此外，那些说Python在进行严重数字运算时速度很慢的人还没有使用过Numpy和Scipy模块。如今，Python确实在科学计算中脱颖而出。当然，速度来自使用C编写的模块或编写的库在Fortran中，但是我认为这就是脚本语言的美。”就像S. Lott在Python的同一线程中写道:“...由于它为我管理内存，因此我无需进行任何内存管理，从而节省了追查核心泄漏的时间。”
我还检查了有关“Benchmarking (python vs. c++ using BLAS) and (numpy)”的Python / Numpy / C++性能问题，J.F。Sebastian在其中写道:“...在我的计算机上C++和numpy之间没有区别。”
这两个线程都让我想知道，对于使用Numpy / Scipy来生产软件来分析“大数据”的Python程序员来说，了解C++是否具有真正的优势，而性能显然非常重要(但是代码的可读性和开发能力也是如此)速度是必须的吗？
注意:我对处理大型文本文件特别感兴趣。带有多列的文本文件大约为100K-800K行，其中Python可能需要五分钟的时间来分析“仅” 200K行的文件。
参考方案
首先，如果您的“工作”大部分来自处理庞大的文本文件，则通常意味着您唯一有意义的速度瓶颈是磁盘I / O速度，而与编程语言无关。
关于核心问题，它可能太有见识而无法“回答”，但是我至少可以给您我自己的经验。多年来，我一直在编写Python来进行大数据处理(天气和环境数据)。由于该语言，我从未遇到过重大的性能问题。
开发人员(包括我自己)往往会忘记的一点是，一旦流程运行得足够快，就浪费了公司的资源，浪费时间使流程更快地运行。 Python(使用成熟的工具如 pandas / scipy )运行速度足以满足要求，并且开发速度很快，因此，以我的钱，这是“大数据”处理的一种完全可接受的语言。
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