Почему jython медленный?
Привет, ребята: производительность Jython обычно критична как медленная — есть ли для этого конкретная причина? Или это просто современный миф … И самое главное … Каково будущее Jython и насколько он агрессивно развивается? Будет ли возможность сценария на python против JVM когда-либо быть достаточно насыщенным для основного использования?
- Почему для импорта функции из модуля требуется больше времени, чем весь модуль?
- Самый быстрый способ фильтровать списки списков на основе третьего списка?
- Эффективный поиск по общим словам
- Как пробовать массив numpy и эффективно выполнять вычисления по каждому образцу?
- Код Cython в 3-4 раза медленнее кода Python / Numpy?
- Производительность Julia по сравнению с Python + Numba LLVM / JIT-скомпилированным кодом
- Смутно с ответом о лучшем / худшем случае для функции Python
- Python: почему * и ** быстрее, чем / и sqrt ()?
- Производительность: Python pandas DataFrame.to_csv добавляется постепенно медленнее
- Самый быстрый способ генерации большой случайной строки с более низкими латинскими буквами
- PyPy: серьезное снижение производительности при использовании None в списке с целыми числами
- numpy ufuncs speed vs для скорости цикла
- Сравнение производительности интерфейсов OpenCV-Python, cv и cv2
One Solution collect form web for “Почему jython медленный?”
Jython 2.5.2 был выпущен в марте и включен в качестве примечания к выпуску 2.5.2 Release Notes, что повышает производительность 2.5.2 за счет производительности в 4 раза быстрее, а контрольный показатель pystone – на 20% быстрее, чем 2.5.1.
Вот недавний тест jython 2.5.2, запущенный на jvm 7, где jython медленнее, чем Pypy, но быстрее, чем Cpython. Возьмите от него то, что вы будете Benchmarks
Его в точке, где это более чем целесообразно использовать, и есть несколько новых интересных проектов, таких как Sikuli, которые демонстрируют свою силу.
Я искал недавние сопоставления скорости с Jruby, но больше не нашел недавних сравнений, чем 2008/2009.