在最近的项目开发中，我遇到了Python处理性能问题：
由于大量的实时数据（每秒2,100条记录，每条记录的平均大小约为1kB），并且受硬件资源限制，使用Python的实时数据处理无法完成当前数据集处理能力的大小，数据越累积，数据存储的延迟就越大。
Python实现的第一个版本，其处理性能：840/s
优化的Python实现，处理性能：1100/s
截至2100/s，它只能实现其性能的一半，这是不可接受的。
结论：如果不使用多个同时进行的Python处理或添加硬件资源，Python无法完成当前的系统性能要求。
附加说明：
3~4个Python开放数据处理过程只能满足系统性能要求，但数据处理只有一个系统模块，系统有其他功能模块，处理硬件资源要求对于数据，CPU不超过2个逻辑核心，最大内存不超过4GB；
在硬件资源方面，由于项目规模，设备资源有限。
Solucion
我知道Python运行速度不快，与其他编程语言（Java，Golang，C ++等）有很大的性能差距。通常，项目开发，Python没有问题。确实没有关注Python性能问题。
为解决数据处理性能问题，Golang的解决方案用于重写Go语言中数据处理模块代码的逻辑，最终解决数据处理性能问题。
最后，我们来谈谈Go版本的数据处理性能：Go版本的数据处理性能是Python版本的4到5倍，2100记录处理仅使用0.3 s，仅使用单核CPU，只使用单核CPU 60％吞吐量！
Python性能测试
接下来，在主题中，Python运行速度比其他编程语言慢。它有多慢？然后我们将进行Python性能测试。
1.测试内容：
找到0到N之间的素数个数，具体找到以下整数中的素数个数：
0~1w
0~4w
0~10w
0~20w
0~50w
0~100w
重点：此测试仅用于说明Python操作的效率。语言其他方面的比较不属于此测试类别。
2.测试编程语言包括：
测试编程语言有：C语言，Java，node.js，Golang，Python等，通过不同的语言测试结果，对Python的运行效率结论进行了比较。语言版本说明：
语言C：gcc版本8.1.0
Java：1.8.0_121
Nodejs：v10.15.3
Golang：v1.12.7
Python：v3.7.3
除了Python之外，还选择了C，Java，Nodejs和Golang语言作为性能比较测试语言，它们代表了当前和通用编程语言。
3.测试环境描述：
windows10中的最新版本；
java代码打包在一个可执行的jar包中，python代码生成pyc文件，C代码和Go代码生成相应的可执行代码；
素数过程使用相同的方法（for循环的两层）
4.测试结果：
5.结论测试：
在五种编程语言中，C是最有效的，而Python是最少的。
C，Java，Node.js和Golang比Python更有效。
给出一个更明显的测试结果，找到0~20w整数范围内的素数个数，这个过程：
C语言6s时间
Java 7s的时间
Nodejs需要8秒
Golang需要17秒
Python使用121，比C多20倍，比Java多17倍，比Nodej多15倍，比Go高7倍。
开发效率和运营效率。
通过编程，开发效率和运营效率总是相反的：
寻求高开发效率，其运行效率不高；
寻求高运营效率，其开发效率不高；
我们不仅可以保证开发的效率，还可以保证操作的效率，但它只能等到量子计算机的普及并拖累它们.
Python开发的效率。
Python效率不高，但其开发效率非常高。这是Python的优势，易于学习，快速启动，迭代短周期开发以及丰富而强大的第三方库。一旦你使用Python一段时间，你会沉迷于它，你将创建依赖，你将无法生存，然后你将使用其他编程语言，各种不兼容，因为Python给我们很多的舒适，这是开发效率蟒蛇！
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