10 亿次嵌套循环性能对比，Python 表现最差

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下图展示了多种编程语言执行 10 亿（1 Billion）次嵌套循环的性能对比。

从上图可以看出 C 和 Rust 并列第一，耗时 0.50 秒，性能最好，Python 表现最差，耗时 74.42 秒。

看看以下视频，Python 走的跟蜗牛一样：

性能上，编译型语言（如 C、Rust 和 Java）由于强大的编译器优化，明显优于解释型语言（如 Python 和 Ruby）。

斐波那契数的计算表现最好的依然是 C 和 Rust，运行时间分别为 0.40 秒 和 0.41 秒。

Python 与 R 语言垫底，运行时间分别为 29.00 秒 和 68.96 秒。

所以，如果我们项目需要处理大量计算，C、Rust 和 Java 等语言是更好的选择。

Python、PHP 和 Ruby 适合开发效率优先的场景，但在计算密集型任务中表现相对较弱。

以上测试是在一台 M3 MacBook Pro（16GB RAM） 上通过 /usr/bin/time 命令获取的时间。

每种语言都接收输入值 40。

• Clang 版本：Apple clang version 16.0.0 (clang-1600.0.26.4)
• R 版本：Rscript (R) version 4.4.2 (2024-10-31)
• Kotlin 版本：kotlinc-jvm 2.0.21 (JRE 23.0.1)
• Java 版本：javac 23.0.1
• Rust 版本：cargo 1.82.0
• Node.js 版本：v22.11.0
• Python 版本：3.9.6
• Ruby 版本：3.3.5
• PHP 版本：8.3.13
• Dart 版本：3.5.4
• Bun 版本：1.1.34
• Deno 版本：2.0.6
• Go 版本：1.21.2
• PyPy 版本：7.3.17

更多语言及更新版本的执行时间

从下图可以看出，Zig、Rust 和 C 语言在执行 10 亿（1 Billion）次嵌套循环表现最佳，均在0.5秒左右。

Python 使用 3.13 版本的时间显著提升至 31.589 秒。

R 语言所需时间最长，达到了 72.643 。

以上测试是在一台 M3 MacBook Pro（16GB RAM） 上通过 hyperfine 获取的执行时间。

每个程序的输入值均为40。

• Swift 版本：swift-driver 版本：1.115，Apple Swift 版本 6.0.2（swiftlang-6.0.2.1.2 clang-1600.0.26.4）
• Clang 版本：Apple clang 版本 16.0.0（clang-1600.0.26.4）
• Fortran 版本：GNU Fortran（Homebrew GCC 14.2.0_1）14.2.0
• R 版本：Rscript（R）版本 4.4.2（2024-10-31）
• Kotlin 版本：kotlinc-jvm 2.0.21（JRE 23.0.1）
• MiniRuby（ruby yjit）版本：ruby 3.4.0dev
• LuaJIT 版本：LuaJIT 2.1.1731601260
• Common Lisp（SBCL）版本：2.4.11
• Odin 版本：dev-2024-11:e6475fec4
• Free Pascal 版本：3.2.2
• Java 版本：javac 23.0.1
• Rust 版本：cargo 1.82.0
• Scala CLI 版本：1.5.4
• Dotnet 版本：9.0.100
• Clang++ 版本：16.0.0
• Crystal 版本：1.14.0
• Elixir 版本：1.17.3
• Node 版本：v22.11.0
• Python 版本：3.13
• Ruby 版本：3.3.5
• PHP 版本：8.3.13
• Dart 版本：3.5.4
• Bun 版本：1.1.34
• Deno 版本：2.0.6
• PyPy 版本：7.3.17
• Zig 版本：0.13.0
• Inko 版本：0.17.1
• Go 版本：1.21.2
• Nim 版本：2.2.0
• Scala 版本：3.5.2

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

• 项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
• 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

源码测试

测试源代码：https://github.com/bddicken/languages

在线地址 1：https://benjdd.com/languages/

在线地址 2：https://benjdd.com/languages2/

我们可以克隆这个项目到本机测试：

git clone https://github.com/bddicken/languages

进入目标基准测试目录：

cd loops

运行以下脚本编译：

../compile.sh

然后执行以下脚本：