python语言 Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？
Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？
对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转到Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。
首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。
那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。
Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。
好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？
python字典和元组遍历速度哪个快？
一定是元组，不仅遍历速度快。元组也使用更少的内存。当然，代价是灵活的行没有字典方便。不仅可以通过索引读取元素，而且元组的内容不能直接修改。如果你的问题解决了，请采纳！如果问题没有解决，请继续询问
列表是一组值，其中的值可以更改
元组也是一组值，其中的值不能更改
列表和元组可以相互转换
集合是一组唯一的无序值
字典是一个没有固定顺序的键值对
python语言 python中字典的用法 python怎么读
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