Python遗传算法实例 Python到底有多慢？

Python到底有多慢？

首先，我们用10个坐标点来模拟城市的位置。由于我们平时对Python的使用比较多，也比较熟悉，所以我们首先选择Python作为编程语言来实现蚁群算法，但是我们在第一时间就等着睡着了。猜猜看有多长时间，超过六分钟，这是效率的可怕之处。你不能让老师等6分钟在最后的回答中选择最佳路径。恐怕要暂停了。用C语言对蚁群算法进行了优化，优化结果不到1min。没有比较就没有坏处。在这之后，我深刻地认识到Python执行效率的可怕方面。

有些人可能想知道为什么C和Java比python更高效。事实上，它与语言的底层代码有关。C语言是汇编语言的二次开发，Java大多是C和C的二次开发，但是我们的Python可以分为两种情况，一种是Cpython，另一种是jpython，分别是C和Java的二次开发，所以效率比这两种语言要低。我看到消息说，为了解决python的效率问题，政府计划重新开发底层python代码。最近，我没有看到任何相关的新闻。毕竟，这个工作量是非常巨大的。

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）然后转用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？

初中文化可以学Python编程吗，我想通过这个渠道进入人工智能这个大行业？

没关系，但你必须比别人更努力

1。Python是目前所有开发语言中比较好的入门语言。Python是一种动态语言，类似于脚本语言。开始很容易

2。初学者可以先看看Python基础教程的书，看一些介绍性的视频

3。学习应该有目标，一周一个目标，一个月一个目标，按照循序渐进的顺序，估计学习Python语法只需要一个月。你应该自己动手，把书上的代码敲到一边。在了解了基本语法之后，可以看看简单而优秀的开源代码，flash，web2py等，并经常看看Python官方文档

5。试着做一些小项目，处理文件数据，读写数据库，写一个简单的爬虫程序，边练边学

6、半年就可以写一个简单的Python程序了。如果你想再次升职，你需要做一个更大的项目，找一个与python相关的工作，边工作边学习

比如，当你满足计算文章中单词出现率的需求时，你需要知道该用什么方法，比如先用字符串方法对它进行除法，然后保存到字典里统计数据。有了这样一个总体思路，您就可以专门学习字符串方法和字典的使用。即使你以前没有使用过这些方法，你也可以解决这个问题，即使你已经完成了。

python自学难度有多大，怎样算出师？

开始时，您不必很好地学习算法。但是随着技术的发展，仍然需要算法，否则只能做一些工作。

1. 学好软件开发离不开计算机理论基础，比如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等，如果你喜欢这项技术，那就不是问题。先开始，你可以弥补。

2. 算法是软件开发的灵魂。好的算法写不出好的程序。

3. 如何学习算法，首先选择经典算法教材。基本的可以从数据结构中学习，其中包含一些基本的算法，然后再学习特殊的算法（实际上，在数据结构领域学习算法一般就足够了）。网上还有很多论坛、算法网站，为了吸引眼球，它们一般都很通俗易懂。大多数算法都是C语言，但是语言在算法层次上是相互联系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 万事开头难。只要你开始，剩下的就是慢慢操作这项技术。该算法在实际应用中是最快、最强的。

我希望我能帮助你

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