谁都知道python最大的缺点就是性能差，到底多差网上没有具体数据，今天做了一个测试 。
首先要声明一下， 这个简单测试只是通过对阵列的建立、统计的耗时比较， 本以为阵列操作是python的强项，应该差别不大，但结果让人大跌眼镜：建立阵列Python耗时是java的 14倍多，统计耗时Python是java的24倍多。
硬件环境：
Win8.1 64位、i5 4670K 超到4.2GHZ,内存8G
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软件:
python 3.4， JDK 1.6
Phton的：
import time
c_rows=10000
c_cols=10000
lvStart=time.time()
#print(lvStart)
# 建立 [10000][10000]的整数阵列
lvArr=[[] for row in range(1,c_rows+1,1)]
lvRows=len(lvArr)
for row in range(0,lvRows,1):
lvArr[row]=[col for col in range(1,c_cols+1,1)]
lvEnd=time.time()
print("Create lvArray Use:%f" %((lvEnd-lvStart)*1000))
lvStart=time.time()
lvSum=sum(list(map(sum,lvArr)))
lvEnd=time.time()
print("lvArray summary is :%d" %(lvSum))
print("Calculate lvArray Use:%f" %((lvEnd-lvStart)*1000))结果：
Create lvArray Use:3654.559135 lvArray summary is :500050000000 Calculate lvArray Use:962.199926 [Finished in 6.3s]
========
JAVA的：
public class Test {
public static void main(String[] args) {
long lvStart = System.currentTimeMillis();
int[][] lvArr = new int[10000][10000];
for (int row = 0; row < lvArr.length; row++) {
for (int col = 0; col < lvArr[row].length; col++) {
lvArr[row][col] = col + 1;
}
}
long lvEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println(String.format("Create lvArray Use:%d", lvEnd - lvStart));
lvStart = System.currentTimeMillis();
long lvSum = 0;
for (int row = 0; row < lvArr.length; row++) {
for (int col = 0; col < lvArr[row].length; col++) {
lvSum += lvArr[row][col];
}
}
lvEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println(String.format("lvArray summary is :%d", lvSum));
System.out.println(String.format("Calculate lvArray Use:%d", lvEnd-lvStart));
}
}结果：
Create lvArray Use:257 lvArray summary is :500050000000 Calculate lvArray Use:39
原本以为Python会在列表、阵列方法的运算用到并行计算，但没有，感觉很可惜。
C/Delphi这些硬家伙就不对比了，绝对秒得没影。
