https://github.com/swoole/phpy/blob/main/docs/benchmark.md
压测脚本中创建了一个 PyDict
,分别读写 PHP
代码和 Python
代码执行 1000 万次
。
PHP 版本
:PHP 8.2.3 (cli) (built: Mar 17 2023 15:06:57) (NTS)
Python 版本
:Python 3.11.5
Ubuntu 20.04
GCC 版本
:gcc version 9.4.0 (Ubuntu 9.4.0-1ubuntu1~20.04.2)
请注意设需要构造一个
1000
万个元素的HashTable
,需要至少2G
以上内存空间才可以运行此测试
<?php
$dict = new PyDict();
const COUNT = 10000000;
$n = COUNT;
$s = microtime(true);
while ($n--) {
$dict['key-' . $n] = $n * 3;
}
echo 'dict set: ' . round(microtime(true) - $s, 6) . ' seconds' . PHP_EOL;
$c = 0;
$n = COUNT;
$s = microtime(true);
while ($n--) {
$c += $dict['key-' . $n];
}
echo 'dict get: ' . round(microtime(true) - $s, 6) . ' seconds' . PHP_EOL;
import time
my_dict = {}
COUNT = 10000000
n = COUNT
start_time = time.time()
for i in range(n):
my_dict["key-" + str(i)] = i * 3
elapsed_time = time.time() - start_time
print(f"dict set: {elapsed_time:.6f} seconds")
n = COUNT
total = 0
start_time_get = time.time()
for i in range(n):
total += my_dict["key-" + str(i)]
elapsed_time_get = time.time() - start_time_get
print(f"dict get: {elapsed_time_get:.6f} seconds")
<?php
ini_set('memory_limit', '2G');
$dict = [];
const COUNT = 10000000;
$n = COUNT;
$s = microtime(true);
while ($n--) {
$dict['key-' . $n] = $n * 3;
}
echo 'array set: ' . round(microtime(true) - $s, 6) . ' seconds' . PHP_EOL;
$c = 0;
$n = COUNT;
$s = microtime(true);
while ($n--) {
$c += $dict['key-' . $n];
}
echo 'array get: ' . round(microtime(true) - $s, 6) . ' seconds' . PHP_EOL;
(base) htf@swoole-12:~/workspace/python-php/docs/benchmark$ php dict.php
dict set: 4.663758 seconds
dict get: 3.980076 seconds
(base) htf@swoole-12:~/workspace/python-php/docs/benchmark$ php array.php
array set: 1.578963 seconds
array get: 0.831129 seconds
(base) htf@swoole-12:~/workspace/python-php/docs/benchmark$ python dict.py
dict set: 5.321664 seconds
dict get: 4.969081 seconds
(base) htf@swoole-12:~/workspace/python-php/docs/benchmark$
以 Python
测试为基准:
脚本名称 | Set | Get |
---|---|---|
dict.php | 114% | 125% |
array.php | 337% | 599% |
phpy
以 PHP
代码写入 PyDict
的性能比原生 Python
高 14%
,读取性能高 25%
PHP
写入 PHP Array
的性能比 Python 写入 Dict
高 237%
,读取高出了近 500%
phpy 这个项目已经进化到可以调用任何 python 内置常量、函数、模块,包括 print 、compile 、eval 、exec 等等,也就是说你完全可以用 php 的语法来写 python ,比如
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/ast.html#module-ast
示例代码:print(ast.dump(ast.parse('x = 1'), indent=4))
php 写法:
$py = PyCore::import('builtins');
$ast = PyCore::import('ast');
$py->print($ast->dump($ast->parse('x = 1'), indent: 4));
以上只是写着玩,phpy 的初衷是用 python 来弥补 php 生态上的不足,现在你可以用 php 来跑大模型了
1
ersic 2023-12-08 13:24:44 +08:00
可是今天韩天峰刚说了,损耗在 50%左右
|
3
aogg 2023-12-08 13:32:29 +08:00
能不能用 python 的库,比如 gui 界面之类的,还有大模型的类库
|
4
aogg 2023-12-08 13:35:50 +08:00
不能支持多线程的原理是什么
|
5
lambdaq 2023-12-08 13:40:18 +08:00 1
凡事编程语言跑分,python 一看到 for 就直接宣布比赛结束了。
|
6
lambdaq 2023-12-08 13:43:48 +08:00
另外
my_dict["key-" + str(i)] = i * 3 改成 my_dict["key-%s"% i] = i * 3 我这里会从 5.6 秒变 4.6 秒。 |
7
lambdaq 2023-12-08 13:45:31 +08:00
换成 my_dict[b"key-%d"% i] = i * 3 变成 3.6 秒。
结论:字符串是个体力活。 |
10
NoOneNoBody 2023-12-08 13:47:12 +08:00
试试
my_dict = {f"key-{i}": i*3 for i in range(n)} ... total = sum(my_dict.values()) 我没环境测试 最想不通在无需过滤的情况下,求 total 为什么要跑个 for 累加器,抓着痛处打? |
11
encro 2023-12-08 13:59:14 +08:00
没达到一个数量级差别的优化,意义都不大。。。。
|
12
lisxour 2023-12-08 16:55:04 +08:00
numpy 这类的库不是有专门的优化嘛,这能打得过?
|
13
crackidz 2023-12-09 13:04:19 +08:00
这不是比了个寂寞...一到 Python 代码里面速度不就一样了
|