C의 `stdin` 줄 읽기가 Python의 것보다 현저히 느린 이유는 무엇이며 어떻게 개선할 수 있습니까?
C에서 stdin의 줄을 읽는 것이 Python보다 훨씬 느린 이유는 무엇입니까?
이 문서에서는 표준 입력(stdin)에서 문자열 데이터의 줄을 읽는 이유를 조사하는 것을 목표로 합니다. ) C를 사용하는 것은 일반적으로 Python을 사용하는 것보다 훨씬 느립니다. 먼저 제공된 코드를 검사하여 잠재적인 문제 영역을 식별합니다.
C 코드
string input_line; long line_count = 0; time_t start = time(NULL); int sec; int lps; while (cin) { getline(cin, input_line); if (!cin.eof()) line_count++; }
이 코드는 getline()을 사용하여 텍스트 줄을 읽습니다. stdin을 사용하여 파일의 줄 수를 계산합니다. 그러나 내부 루프 내에서 한 번에 하나씩 파일의 각 문자를 읽습니다. 이 접근 방식은 비효율적이고 과도한 시스템 호출로 이어져 실행 속도가 느려집니다.
C 스트림의 기본 설정
Python과 달리 C 스트림에는 C 스타일 표준과의 동기화를 우선시하는 기본 설정이 있습니다. 입력 및 출력 기능. 이러한 동기화를 통해 C 및 C 스트림 모두 입력 및 출력 리소스에 일관되게 액세스할 수 있습니다. 그러나 이 동기화는 또한 C 스트림이 보다 효율적인 버퍼링 메커니즘을 사용하는 것을 방지합니다.
cin은 stdio와 동기화되어 입력 버퍼링을 방지합니다. 결과적으로 cin은 한 번에 한 문자만 읽으므로 프로세스에 더 많은 시간이 소요됩니다.
성능 개선
C 코드의 성능을 향상하려면, cin과 stdio 간의 동기화를 비활성화할 수 있습니다. 프로그램 시작 부분에 cin.sync_with_stdio(false) 문을 추가하면 C 스트림이 I/O를 독립적으로 버퍼링하여 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
대안: fgets 사용
성능 향상을 위한 또 다른 효과적인 접근 방식은 fgets()를 대신 사용하는 것입니다. getline(). fgets는 stdin에서 지정된 수의 문자를 문자 배열로 읽어 버퍼링 프로세스를 더욱 강력하게 제어하는 C 함수입니다.
벤치마크 결과
성능 차이로 인해 1억 라인이 포함된 파일을 벤치마킹에 사용했습니다. 원본(동기화된) C 코드, 동기화가 비활성화된 C 코드, Python을 사용한 결과는 다음과 같습니다.
Implementation | Lines per Second |
---|---|
Python (default) | 3,571,428 |
cin (default/naive) | 819,672 |
cin (no sync) | 12,500,000 |
fgets | 14,285,714 |
wc (not a fair comparison) | 54,644,808 |
C에서 동기화를 비활성화하면 상당한 개선이 이루어졌으며 fgets를 사용하면 훨씬 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. wc를 사용하는 것은 라인 계산을 위해 특별히 설계되었기 때문에 공정한 비교가 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
결론
C 스트림의 기본 설정을 이해하고 구현함으로써 스트림 동기화 비활성화 또는 fgets 사용과 같은 적절한 최적화를 통해 stdin에서 행을 읽는 C 코드의 성능이 저하될 수 있습니다. 대폭 향상되어 Python과 동등하거나 훨씬 더 빠릅니다.
위 내용은 C의 `stdin` 줄 읽기가 Python의 것보다 현저히 느린 이유는 무엇이며 어떻게 개선할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
