Сравнение c и python

Содержание

Автор этой статьи делает сравнение скорости выполнения одной и той же программы на Python и C++. С++ естественно быстрее, но насколько?

Прим. ред. Это перевод статьи Назера Тамими. Мнение редакции может не совпадать с мнением автора оригинала.

Есть миллион причин любить Python (особенно если вы дата-сайентист). Но насколько Python отличается от низкоуровневых языков, таких как Си и C++? В этой статье я собираюсь сделать сравнение скорости Python и C++, на очень простом примере.

Мы будем генерировать все возможные k-меры ДНК, для фиксированного
значения “k”. О том, что такое k-меры, я расскажу чуть позже. Этот пример был выбран потому, что многие задачи обработки и анализа данных связанные с геномом, считаются ресурсоёмкими. Поэтому, многие дата-сайентисты связанные с биоинформатикой, интересуются C++ (в дополнение к Python).

Важное замечание: цель этой статьи не сравнить скорость С++ и Python когда они наиболее эффективны. Код предлагаемых программ можно сделать гораздо более быстрым. Цель этой статьи — сравнить два языка, используя один и тот же алгоритм и код.

Введение в k-меры ДНК

ДНК — это длинная цепь нуклеотидов. Эти нуклеотиды могут быть четырёх типов: A, C, G и T. У вида Homo Sapiens около 3 миллиардов пар нуклеотидов. Вот небольшой кусок ДНК человека:

ACTAGGGATCATGAAGATAATGTTGGTGTTTGTATGGTTTTCAGACAATT

Чтобы получить из него k-меры нужно разбить строку на части:

ACTA, CTAG, TAGG, AGGG, GGGA и т. д.

Эти последовательности из четырех символов называются k-меры длина которых равна четырём (4-меры).

Python лучше C! (Или все-таки наоборот?)

Если вы введете в поисковик Google что-нибудь вроде «Python vs. C», то найдете множество сравнений этих языков. К сожалению, понять, какой же из них «лучше», почти невозможно по многим причинам, и не в последнюю очередь из-за того, что чрезвычайно трудно определить, что подразумевается под «лучшим».

Одним из аспектов всего этого является то, что в сети не так уж часто встречаются дискуссии, в которых языки Python и C сравниваются в контексте встраиваемых систем, особенно приложений на основе малых микроконтроллеров для «вещей», предназначенных для подключения к Интернету вещей. Так что, я готов порассуждать здесь об этом, но сначала…

… интересно отметить, что сегодня существуют буквально сотни и сотни различных языков программирования. Если вы посмотрите, например, в Wikipedia, то найдете 54 языка, названия которых начинаются с буквы «A» (я уж не говорю о тех, которые начинаются с «C» или «P»), и этот список даже не включает в себя более эзотерические языки, такие как Whitespace, в котором используются только пробельные символы (пробелы, табуляции и возврат), и игнорируются все другие, но мы отвлеклись…

Python vs C++ vs C# Speed Comparison

Причина, по которой я затеял здесь эту пустую болтовню, заключается в том, что я только-только закончил чтение блестящей книги под названием «Учимся программировать с Minecraft» (Learn to Program with Minecraft) автора Крейга Ричардсона (Craig Richardson). Акцент в этой книге сделан на обучении языку программирования Python; в ней предлагается наиболее удобный, интуитивно понятный и новаторский подход, который я когда-либо видел для любого языка.

В своем обзоре книги я, в частности, сказал: «Я не хочу блуждать в этих дебрях, обсуждая здесь плюсы и минусы таких языков, как C и Python – это заслуживает отдельной статьи». И я был не слишком удивлен, обнаружив, что был прав на 100%, поскольку это действительно отдельная статья.

Назвать меня экспертом в программировании можно лишь с большой натяжкой, но занимаюсь этим я достаточно долго, и, как мне кажется, я знаю о Python и C достаточно, чтобы пуститься в рассуждения об этих языках. Есть множество сравнений, которые могут быть сделаны между этими двумя языками; проблема зачастую заключается в том, чтобы понять, какова суть этих сравнений. Очень часто приходится слышать, например, что C статически типизирован, а Python – динамически, но людям даже трудно договориться между собой о том, что же эти термины означают.

Кто-то мог бы сказать: «Язык является статически типизированным, если типы любых переменных известны во время компиляции, а динамически типизирован тот язык, в котором типы любых переменных интерпретируются во время выполнения». В то же время, в консалтинговой компании Cunningham My name is Bob»

На самом деле, говоря «строго типизированный», мы имеем ввиду, что строка, содержащая только цифры (вроде « 123456 ») не сможет волшебным образом превратиться в число без выполнения нами явной операции (в отличие от Perl, например). В случае приведенного выше фрагмента кода, все, что мы говорим – это то, что переменная bob может иметь различные типы в разные моменты времени. Если бы мы использовали метод type(bob) после bob = 6 , то было бы возвращено int (целое число), после bob = 6.5 вернется float (число с плавающей точкой), а после bob = «My name is Bob» будет возвращено str (строка).

Одно, с чем можем согласиться мы все – это то, что C, в отличие от Python, не заставит вас использовать отступы. Это еще одна тема, которую люди могут увлеченно обсуждать, но лично я думаю, что мы можем суммировать все, сказав, что (а) если вы попытаетесь, вы сможете написать невероятно запутанный код на C (существует даже международный конкурс по написанию самого запутанного кода на языке C), и (б) Python заставляет вас использовать отступы, что вы должны делать в любом случае, и в этом не может быть ничего плохого.

Еще один момент, с которым мы все готовы согласиться, касается того, что код на языке C компилируется, а код на Python интерпретируется (давайте не будем здесь погружаться в дебри обсуждения компиляции «на лету»). С одной стороны, это означает, что программа, написанная на Python, как правило, работает медленнее, чем эквивалентная программа на языке C, но это не вся история, потому что во многих случаях в такой программе не будет взаимосвязи между скоростью и производительностью. Это особенно верно в случае приложений, работающих на малых микроконтроллерах, например, таких, которые используются в «вещевой» части Интернета вещей.

Я чувствую, что уже загнал себя в угол тем, что написал, так что давайте пойдем до конца и обсудим несколько примеров, которые показывают, что я думаю об этих вещах, и что думают о них другие люди. Давайте начнем с того, что я думаю о том, что происходило до эпохи Python – примерно в конце 1980-х и начале 1990-х. В то время я был склонен визуализировать программный пейзаж каким-то таким образом (Рисунок 1).

Рисунок 1.

Так я думал примерно в 1990-м году.

Опять же, я знаю, что в мире было множество других языков, но для этой части нашей дискуссии мы сфокусируемся на ассемблере и C. В то время многие разработчики встраиваемой электроники писали свой код на ассемблере. Для этого существовало несколько причин, и одной из них было то, что многие ранние архитектуры микроконтроллеров не были приспособлены к получению оптимальных результатов от компиляторов C.

Теперь давайте вернемся в наше время и обсудим, что я думаю о том, как люди воспринимают сегодняшнее положении дел с языками Python и C. Очевидно, процессоры стали больше и быстрее, плюс мы имеем многоядерные процессоры, но здесь мы составим общую картину. В рамках этого мы могли бы заметить, что, по большому счету, сегодня ассемблер используется лишь в малых микроконтроллерах с крохотными объемами памяти (Рисунок 2).

Рисунок 2.

Как, по моему мнению, люди думают о языках программирования в 2016 году.

В свою очередь, это приводит нас к тому, что С часто описывается как язык низкого уровня. Термин «низкого уровня» может показаться немного пренебрежительным, но в информатике он на самом деле относится к языку программирования, который практически не обеспечивает никакой абстракции от базовой аппаратной архитектуры компьютера. Для сравнения, Python часто называется языком высокого уровня, что означает, что он абстрагирован от мельчайших деталей базовой системы.

Далее, безусловно, верно, что модель языка C для указателей и памяти достаточно хорошо соответствует стандартным процессорным архитектурам. Также верно и то, что чистый Python изначально не позволяет делать такие вещи, как считывание регистров микроконтроллера и ячеек памяти, хотя он поддерживает битовые операции. При этом если вы используете Python на микроконтроллере, в нем также будет аппаратный уровень абстракции, который обеспечивает интерфейс, позволяющий написанному на Python приложению напрямую связываться с базовым оборудованием.

Один из примеров использования Python во встраиваемых системах можно обнаружить в радиочастотных модулях компании Synapse Wireless, которые применяются для реализации маломощных беспроводных сетей. Эта разработка также предоставляет хорошую базу для сравнения с аналогами на основе языка C.

В случае с беспроводным стеком ZigBee, написанным на C, где любые приложения, как правило, будут также написаны на C, сам стек может занимать порядка 100 КБ Flash-памяти, а затем вы должны будете рассмотреть вопрос о дополнительной памяти, необходимой для приложения (более сложным приложениям понадобятся более дорогие микроконтроллеры с памятью 256 КБ). Кроме того, скорее всего вам придется скомпилировать стек на основе C в сочетании с вашим приложением, также на основе C, в один исполняемый файл, который затем нужно будет загрузить в ваш узел беспроводной связи. Помимо этого, придется перекомпилировать ваше приложение со стеком для каждого целевого микроконтроллера.

Для сравнения, стек компании Synapse, который, как и ZigBee, находится на вершине физического уровня и уровня управления доступом к среде стандарта IEEE 802.15.4, требует лишь порядка 55 КБ flash-памяти, включая виртуальную машину Python. Это означает, что если вы решили использовать недорогой микроконтроллер с объемом памяти 128 КБ, то для приложений на основе Python у вас останется 73 КБ памяти.

И эти приложения на основе Python интерпретируются в байткод, выполняемый на виртуальной машине Python. Поскольку каждый байткод формируется из 1 до 10 машинных кодов – давайте возьмем среднее значение 5, – это значит, что 73 КБ памяти вашего приложения на самом деле эквивалентны 73 × 5 = 365 КБ. Кроме того, то же самое приложение с байткодом будет работать на любом целевом микроконтроллере, использующем стек Synapse.

Продолжая свои размышления, я также поинтересовался у моего друга Дэвида Юинга (David Ewing), что он думает о дискуссии «C против Python». Дэвид работает техническим директором Synapse Wireless и, в отличие от вашего покорного слуги, является опытным программистом. Дэвид ответил следующим образом:

C и Python – это фантастические языки, и я люблю их одинаково сильно. Между ними есть, конечно, многочисленные технические, синтаксические и семантические различия – статичность и динамичность, типизация, компиляция и интерпретация, – но суть всего этого заключается в следующем:

С является компилирующим языком, более «близким к железу». Это «универсальный ассемблер». Он чист и элегантен. Моя любимая цитата из книги K решение должно быть тщательно протестировано, независимо от языка реализации.

Если проблема может быть решена на Python, то она также может быть решена и на C; но обратное не всегда верно. Однако если проблема может быть решена на Python, то:

Решение (исходный код) будет проще, чем соответствующий код на C.
Код будет более «читаемым».
Возможно, еще важнее, что он будет более легок в написании (это качество часто упускается из виду!).

Благодаря отмеченным выше качествам, решение будет иметь меньше ошибок, и его можно будет гораздо быстрее разработать. И это реальные аргументы в пользу выбора Python вместо C для многих задач.

Я похож на Дэвида в том, что ценю плюсы, связанные с обоими языками. Мне нравятся умные вещи, которые можно сделать с указателями в C, но я также ценю более интуитивный, простой в использовании синтаксис Python.

Итак, какой же язык лучше всего подходит для встраиваемых приложений? Я затрудняюсь с ответом. В значительной степени это зависит от того, что вы хотите (должны) получить от своих приложений. Что я скажу дальше, вы знаете, не так ли? Что вы думаете обо всем этом? Какой из этих двух языков вы предпочитаете (а) в общем, и (б) для встраиваемых приложений? Кроме того, если бы мы расширили сферу, то есть ли какой-нибудь другой язык, который вы предпочли бы использовать в мире встраиваемых систем?

Перевод: Mikhail R по заказу РадиоЛоцман

Что такое Python?

Python — это универсальный интерпретируемый язык высокого уровня. Стиль Python — значительные отступы, которые подчеркивают удобочитаемость кода. Он следует нескольким принципам программирования, таким как объектно-ориентированное, функциональное, структурированное, рефлексивное и процедурное. Python включает обширную стандартную библиотеку, поэтому его часто называют языком с «включенными батареями».

Гвидо Ван Россум представил Python 0.9.0 в 1991 году в качестве преемника языка ABC. Позже в 2000 году был выпущен Python 2.0 с дополнительными функциями, включая систему сбора мусора и списки. Python 3.0, выпущенный в 2008 году, является серьезной редакцией языка. Последняя версия Python на текущий момент- 3.10.0.

Python хорошо известен своей читабельностью кода. Кроме того, Python легко изучить и понять, поскольку в его синтаксисе используются простые английские ключевые слова и не используются фигурные скобки для разделения блоков. Еще одно преимущество Python заключается в том, что он позволяет разработчикам писать код в несколько строк по сравнению с другими языками программирования. Вы также можете найти примеры кода и ответы на популярные вопросы по Python на сайте dropcode.

Преимущества Python

Python — это язык с динамической типизацией. Это означает, что нет необходимости определять тип данных переменной, поскольку она автоматически присваивает типы данных переменным во время выполнения.
Python легко читать и изучать благодаря синтаксису, похожему на английский. Кроме того, исключается использование точки с запятой после конца оператора и разделителей для начала и конца блока.
Поскольку Python является интерпретируемым языком, он выполняет код построчно, останавливает выполнение в случае ошибки и сообщает об этом.
Он бесплатный и с открытым исходным кодом, что дает возможность загружать и изменять его исходный код.
Стандартная библиотека Python представляет собой полный набор модулей.
Python совместим и переносится в системы Windows, macOS и Unix / Linux.

Недостатки Python

Python имеет низкую скорость, потому что это интерпретируемый язык, и он выполняет код построчно.
Это не идеальный выбор для задач с интенсивным использованием памяти, поскольку он потребляет большой объем памяти из-за гибкости типов данных.
Поскольку Python неэффективен с точки зрения памяти и имеет медленную вычислительную мощность, он не используется при разработке клиентских или мобильных приложений.

C# против Python: прямое сравнение

Microsoft разработала C# и бесплатно предлагает его для коммерческих целей.
Python имеет открытый исходный код и бесплатен для использования в коммерческих и некоммерческих целях.
C# статически типизирован, т.е. требует явного объявления переменных.
Python имеет динамическую типизацию и не требует явного объявления переменных.
Для C# требуется .NET SDK и среда выполнения. Более того, экосистема .NET обеспечивает взаимодействие с другими языками, такими как JavaScript(примеры плохой практики кода на Javascript https://badcodes.ru/forum/javascript), VB.NET, F #, Python и прочие.
Python может легко интегрироваться с .NET, JavaScript, C и Java.
C# — это компилируемый язык.
Python — это интерпретируемый язык.
Мы легко можем добиться многопоточности в C #.
Из-за глобальной блокировки интерпретатора (GIL) Python требует нескольких процессов для достижения многопоточности.
C# поддерживает указатели только в небезопасном режиме.
Python не поддерживает указатели.
Программные файлы на C# сохраняются с расширением .cs.
Файлы программы Python сохраняются с расширением .py.
C# предлагает отличную производительность и скорость благодаря Common Language Infrastructure (CLI).
Код на Python пишется быстрее, чем на C#. Однако ему не хватает производительности.
У C# организованный и последовательный синтаксис.
Синтаксис Python легко читать и понимать, поскольку в нем не используются фигурные скобки и точки с запятой.
Поддержка библиотек в C# хороша и основана на .NET framework.
Нет ничего лучше Python с точки зрения поддержки библиотек. Он имеет широкую коллекцию предварительно упакованных библиотек.

И Python, и C# являются объектно-ориентированными языками общего назначения. Python будет отличным вариантом, если ваш проект связан с исследованием данных, поскольку он имеет обширную стандартную библиотеку. Выбор C# будет полезен для разработки адаптивных веб-сайтов, веб-сервисов и настольных приложений.

Организованная структура C# гарантирует отсутствие несоответствий в синтаксисе и правилах форматирования. С другой стороны, вы можете писать код Python быстрее, поскольку он требует меньше строк кода, чем C#. Однако C# может делать все, что умеет Python, и обеспечивает лучшую производительность.

Вы можете использовать языки Python и C# с IronPython, которая является реализацией Python с открытым исходным кодом и интегрирована с платформой .NET.

Сравнение типизации Python и C

Этот пост открывает новую рубрику – «Сравнение Python и C». В этом посте я сравню типизации высокоуровнего языка Python и низкоуровневого языка C. Покажу, как скомпилировать и запустить программу на языке С.

Всем доброго дня! На канале начинается новая рубрика — «Сравнение языка Python 3 и C». Чем отличается высокоуровневый Python от низкоуровневого C? Что такое компилятор? Как работает интерпретатор Python? Как подружить Python и C? Как пк взаимодействует с низкоуровневыми языками? На эти и другие вопросы, связанные с данной темой, ответит новая рубрика. Все примеры я буду писать и запускать в операционной системе Kubuntu. Kubuntu — производный от Ubuntu дистрибутив Linux. Приготовьтесь к открытиям и экспериментам. Погружение в низкий уровень начинается.

Сравнение типизации

Нам известно, что Python имеет динамическую типизацию. Это означает, что типы переменных определяются во время выполнения программы и могут измениться на лету во время выполнения программы. Это даёт некоторую гибкость использования данных в Python.

age = 20 print(‘Возраст пользователя ‘ + str(age) + ‘лет’)

В примере выше мы преобразуем данные переменной age в строку, складываем строку и выводим результат. Как же обстоят дела с типизацией в С? В языке С типизация является статической. Это значит, что типы переменных будут определяться на этапе компиляции. Что же такое, собственно, компиляция? Компиляция — это процесс преобразования исходного кода программы в машинный код или байт-код. Этот процесс выполняет программа-компилятор. В этой статье я покажу вам, как запускать С код. Однако более подробно про компиляцию и компилятор мы поговорим в следующих статьях, а пока давайте вернёмся к типизации языка С. К сожалению, в С нет возможности преобразования типа на лету, но есть удобный способ форматирования данных для вывода в консоль.

int age = 20; printf(‘Возраст пользователя %d лет’, age);

В данном примере мы строго указываем тип при создании переменной, а также указываем спецификатор формата %d (целое число int типа), который укажет, какой тип данных ожидать при выводе. Функция printf выведет данные в консоль. Я думаю, читатель заметит схожесть вставки данных из переменных с оператором % из Python для форматирования строк. Давайте посмотрим как это выглядит в Python.

age: int = 20 print(‘Возраст пользователя %d лет’ % age)

Главным отличием будет то, что в Python при форматировании строки % произойдёт преобразование типа int в str на лету, в то время как в примере с языком С форматирование происходит для вывода в консоль и при этом тип данных при выводе не меняется. Также, начиная с Python 3.6 и выше, можно указать типы переменных в синтаксисе, если это необходимо для улучшения читаемости кода (как в примере выше). В версии Python 3.5 это делалось в комментарии age = 20 # type: int . Это называется «аннотация типов». После этого вы сможете изменить тип переменной, но некоторые IDE будут подсвечивать вам подсказки при неправильной работе с типом данных. Например, PyCharm поддерживает аннотации. На работу программы это влиять не будет, типизация в Python по-прежнему будет динамической. Однако это будет работать на уровне соглашения между разработчиками. Если в переменной указан тип int , значит, разработчики не будут менять тип данных для переменной.

Оба вида типизации обладают своими преимуществами и недостатками. Преимущество динамической типизации в Python над статической в С том, что она позволяет писать код быстрее и делает его более гибким. Почему так?Преобразование типов данных происходит на лету, а сам синтаксис получается короче. Соответственно, C не такой гибкий и быстрый в написании кода. Преимущество статической типизации С над динамической Python в том, что при компиляции программы мы видим все ошибки в коде сразу. Также статическая типизация выигрывает у динамической типизации в скорости выполнения программы из-за того, что при динамической типизации приходится тратить дополнительное время для проверки типов во время выполнения программы.

Собственно говоря, я упоминал о выводе данных в консоль, но как вывести результат нашей программы, написанной на С? Достаточно ли этих двух строк для работы программы?

Для тестирования нашей программы нам необходим компилятор. Я буду использовать компилятор gcc, который уже был предустановлен в моей операционной системе Kubuntu. Посмотрим версию нашего компилятора, чтобы убедиться что он присутствует в операционной системе.

$ gcc —version gcc (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04) 11.4.0 Copyright (C) 2021 Free Software Foundation, Inc. This is free software; see the source for copying conditions. There is NO warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.

Вывод выше показывает, что у нас установлена версия компилятора 11.4.0. Это означает, что мы можем приступить к сборке программы и увидеть результат? Ответ «да», но только если мы добавим дополнительные строки в нашу программу.

#include int main()

Итак, что мы добавили за строки? Строка #include подключает стандартную библиотеку для С, в которой содержится функционал для ввода/вывода в том числе функция printf , которую мы используем в нашем коде. Функция main является обязательной и в случае успеха возвращает 0 по умолчанию (С99 и новее). Также можно прописывать return 0 , что не будет ошибкой, особенно для более старых версий. Я решил оставить вариант с return 0 , так как он более универсален. Наш файл с кодом мы должны сохранить в файл расширением .c . Пусть это будет age_print.c .

Давайте с вами скомпилируем программу для получения исполняемого файла. Для этого нам нужно, находясь в terminal, перейти в папку с нашим файлом age_print.c и дать команду компиляции.

$ gcc age_print.c -o age_print age_print.c: In function ‘main’: age_print.c:5:12: warning: character constant too long for its type 5 | printf(‘Возраст пользователя %d лет’, age); | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ age_print.c:5:12: warning: passing argument 1 of ‘printf’ makes pointer from integer without a cast [-Wint-conversion] 5 | printf(‘Возраст пользователя %d лет’, age); | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ | | | int In file included from age_print.c:1: /usr/include/stdio.h:356:43: note: expected ‘const char * restrict’ but argument is of type ‘int’ 356 | extern int printf (const char *__restrict __format, . );

Рассмотрим команду подробнее. Мы говорим gcc компилятору скомпилировать исходный код с именем age_print.c и создать исполняемый файл age_print . На название файла указывает флаг -o . Под командой в terminal мы видим вывод. Что же это за вывод такой? Это предупреждения отладчика. В нашем случае я специально указал не те кавычки, чтобы показать вам, что произойдёт, когда показываются предупреждения при компиляции. Более подробно о компиляции вы узнаете в следующих статьях. При замене на «» кавычки эти предупреждения пропадут. Исправим наш код и добавим перенос n строки для более красивого вывода результата работы программы.

#include int main()

Повторно запустим команду выше и посмотрим на результат. При успешной компиляции мы не видим никакого сообщения в terminal. Но мы видим, что рядом с нашим age_print.c появился исполняемый файл age_print . Файл появился в результате успешной компиляции без ошибок.

$ ./age_print Возраст пользователя 20 лет

Поздравляю, мы написали нашу первую программу на C, скомпилировали и запустили её. Моя рубрика сравнивает Python и C, и, раз я затронул в этой статье тему компиляции, в следующей статье я раскрою тему выполнения программ на обоих языках. Вы узнаете, чем компилятор С отличается от интерпретатора Python. Дальше будет ещё интереснее 🙂

Python with Numba

Библиотека Numba предоставляет возможность jit (just-in-time) компиляции кода на питоне в байт-код сравнимый по производительности с C или Fortran кодом. Numba поддерживает компиляцию и запуск python-кода не только на CPU, но и на GPU, при этом стиль и вид программы, использующей библиотеку Numba, остается чисто питоновским.

Вот как выглядит в этом случае наша программа

Отметим тут несколько приятных особенностей. Во-первых, эта реализация намного короче и нагляднее. Здесь мы использовали двумерные массивы, что делает код намного более удобочитаемым. Во-вторых, если в C-реализации от нас требовалось передать все константы (например N) путем исполнения функций вроде cudaMemcpyToSymbol(dN, то здесь мы просто пользуемся глобальными переменными как в обычной python-функции. Ну и наконец, реализация не требует никаких знаний языка C и архитектуры GPU.

Этот код легко переписать и для случая использования одномерных массивов размера n*n, как будет показано далее это существенно влияет на скорость выполнения.

Здесь представлен такой код

PyCUDA

Второй из протестированных python-библиотек была библиотека PyCUDA. В отличии от Numba здесь от разработчика потребуется написать код ядра на C, поэтому без знания этого языка не обойтись. С другой стороны кроме собственно ядра на C ничего писать не надо.

Код с использованием PyCUDA получается таким
import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit from pycuda.compiler import SourceModule import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from time import time n = 512 blockdim = 16, 16 griddim = int(n/blockdim[0]), int(n/blockdim[1]) L = 1. h = L/n dt = 0.1*h**2 nstp = 5000 mod = SourceModule(«»» __global__ void NextStpGPU(int* dN, double* dth2, double *u0, double *u) < int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; int j = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y; double uim1, uip1, ujm1, ujp1, u00, d2x, d2y; uim1 = exp(-10.0); if (i >0) uim1 = u0[(i — 1) + dN[0]*j]; else uim1 = 0.0; if (i < dN[0] — 1) uip1 = u0[(i + 1) + dN[0]*j]; else uip1 = 0.0; if (j >0) ujm1 = u0[i + dN[0]*(j — 1)]; else ujm1 = 0.0; if (j < dN[0] — 1) ujp1 = u0[i + dN[0]*(j + 1)]; else ujp1 = 1.0; u00 = u0[i + dN[0]*j]; d2x = (uim1 — 2.0*u00 + uip1); d2y = (ujm1 — 2.0*u00 + ujp1); u[i + dN[0]*j] = u00 + dth2[0]*(d2x + d2y); >»»») u0 = np.full(n*n, 0., dtype = np.float64) u = np.full(n*n, 0., dtype = np.float64) nn = np.full(1, n, dtype = np.int64) th2 = np.full(1, dt/h/h, dtype = np.float64) st = time() u0_gpu = cuda.to_device(u0) u_gpu = cuda.to_device(u) n_gpu = cuda.to_device(nn) th2_gpu = cuda.to_device(th2) func = mod.get_function(«NextStpGPU») for i in xrange(0, int(nstp/2)): func(n_gpu, th2_gpu, u0_gpu, u_gpu, block=(blockdim[0],blockdim[1],1),grid=(griddim[0],griddim[1],1)) func(n_gpu, th2_gpu, u_gpu, u0_gpu, block=(blockdim[0],blockdim[1],1),grid=(griddim[0],griddim[1],1)) u0 = cuda.from_device_like(u0_gpu, u0) print ‘time on GPU = ‘, time() — st

Выглядит это все как чистый питон за исключением локальной вставки C-кода.

Что такое C #?

C#, также известный как C-Sharp, представляет собой типобезопасный язык программирования общего назначения, который следует конструкциям C и C ++. Он следует нескольким парадигмам программирования, включая объектно-ориентированное, структурированное, императивное, управляемое задачами, функциональное, управляемое событиями, параллельное, рефлексивное и общее.

Андерс Хельсберг из Microsoft разработал C# в 2001 году. Позже Европейская ассоциация производителей компьютеров (ECMA) утвердила его в качестве международного стандарта в 2002 году. Более того, Международная организация по стандартизации (ISO) одобрила его в 2003 году. Вы можете найти примеры кода и ответы на популярные вопросы по C, C++ и C# на сайте https://dropcode.ru/forum/c-c.

C# синтаксически аналогичен Java, и его легко освоить тем, кто хорошо знает C и C ++. Как и Java, C# также является нейтральным или независимым от платформы языком, код которого может быть скомпилирован и запущен во всех операционных системах. Он обычно используется с платформой Microsoft .NET для Windows.

Преимущества C#

C# — простой, надежный и масштабируемый язык программирования.
Динамически типизированный характер C# облегчает разработчикам поиск ошибок в коде. C# устраняет проблему утечки памяти.
Он имеет знакомый синтаксис, идентичный языкам C и C ++.

Недостатки C#

У C# крутая кривая обучения, поэтому он не идеален для начинающих. Те, кто имеет базовые знания C, C ++ или Java, могут легко изучить C#.
У него плохая кроссплатформенная поддержка.
C# не такой гибкий, как другие языки программирования, так как он зависит от платформы .NET.

Что такое Python?

Преимущества Python

Python — это язык с динамической типизацией. Это означает, что нет необходимости определять тип данных переменной, поскольку она автоматически присваивает типы данных переменным во время выполнения.
Python легко читать и изучать благодаря синтаксису, похожему на английский. Кроме того, исключается использование точки с запятой после конца оператора и разделителей для начала и конца блока.
Поскольку Python является интерпретируемым языком, он выполняет код построчно, останавливает выполнение в случае ошибки и сообщает об этом.
Он бесплатный и с открытым исходным кодом, что дает возможность загружать и изменять его исходный код.
Стандартная библиотека Python представляет собой полный набор модулей.
Python совместим и переносится в системы Windows, macOS и Unix / Linux.

Недостатки Python

Python имеет низкую скорость, потому что это интерпретируемый язык, и он выполняет код построчно.
Это не идеальный выбор для задач с интенсивным использованием памяти, поскольку он потребляет большой объем памяти из-за гибкости типов данных.
Поскольку Python неэффективен с точки зрения памяти и имеет медленную вычислительную мощность, он не используется при разработке клиентских или мобильных приложений.

Сравнение Python и C#

Давайте теперь сравним Python и C#. Конечно, эти технологии отличаются друг от друга, но обе могут использоваться для веб-разработки.

У Python простой синтаксис, так что его легко читать. Кроме того, в нем нет синтаксических скобок, большого количества модификаторов, C-подобных конструкций и т. д.

С другой стороны, C# довольно похож на Java и C++, что выражено в C-подобном синтаксисе. Синтаксис C# требует от разработчика следовать определенным правилам при написании методов или наследовании классов.

В общем, очень сложно сказать, какой язык лучше: C# или Python. Python проще учить, к тому же у него много библиотек с открытым кодом. Но стандартная библиотека C# получше, чем аналогичная в Python. Кроме того, C# предлагает лучшую производительность.

Сравнение Python и Ruby

Первое, что следует отметить, это популярность Ruby в сфере создания сайтов. На этом языке, например, созданы Basecamp, Github, Slideshare.

И Python, и Ruby являются объектно-ориентированными языками, динамичными и гибкими. Но к решению проблем они подходят по-разному. Ruby предлагает несколько вариантов для выбора, а Python — только один. Но этот факт можно считать как преимуществом, так и недостатком каждого из языков.

Самый распространенный фреймворк Ruby это Ruby-on-Rails. Он довольно похож на Django — фреймворк Python. Обе эти технологии имеют многочисленные сообщества.

Можно сказать, что в том, что касается веб-разработки, оба фреймворка предлагают примерно одинаковые условия, поскольку каждую отдельную проблему можно решить и при помощи Ruby-on-Rails, и с использованием Django. Обе технологии быстры и эффективны.