原本是用perl写了一个通过给定的时间范围来筛选一个比较大的日志文件。但是测试发现筛选130W行日志需要2分多钟，对其中几个低效率函数单独进行了效率测试，发现构造100W个时间对象所花时间也是个大户。
于是，特地比较了几种语言构造100W个时间对象(或时间结构)的性能。以下是结论：
- Perl(Time::Piece模块)：13秒
- Python(time模块)：8.8秒(arrow包：50秒)
- Ruby(内置Time类)：2.8秒，直接指定时区则只需0.6秒
- Ruby(标准库DateTime)：strptime格式化需0.9-1秒，直接DateTime.new则只需0.4秒
- Golang(Time包)：编译好的0.17秒，编译+执行0.26秒
- C(time.h)：0.042秒
下面是各语言测试代码：
# Perl(Time::Piece)
$ time perl -MTime::Piece -e 'for(1..1000000){$t = Time::Piece->strptime("2017-03-23 16:30:15", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")}'
real 0m13.045s
user 0m11.969s
sys 0m0.011s# Ruby(Time)
$ time ruby -e '1000000.times {|x| t=Time.new(2017,3,23,16,30,15)}'
real 0m2.755s
user 0m1.781s
sys 0m0.767s
$ time ruby -e '1000000.times {|x| t=Time.new(2017,3,23,16,30,15,"+08:00")}'
real 0m0.685s
user 0m0.500s
sys 0m0.203s# Ruby(Datetime)
$ time ruby -r'date' -e '1000000.times {|x| t = DateTime.strptime("2017-03-23 16:30:15", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")}'
real 0m0.994s
user 0m0.885s
sys 0m0.036s
$ time ruby -r'date' -e '1000000.times {|x| t = DateTime.new(2017,3,23,16,30,15)}'
real 0m0.450s
user 0m0.234s
sys 0m0.219s# Python
import time
fmt = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
for i in range(0,1000000):
time.strptime("2017-10-23 12:30:23", fmt)
$ time python3 a.py
real 0m8.411s
user 0m7.805s
sys 0m0.094s# Golang
package main
import (
"time"
)
func main() {
const format = "2006-01-02 15:04:05"
for i := 1; i < 1000000;i++ {
time.Parse(format, "2018-03-23 16:30:15")
}
}
$ time go run a.go # 编译加执行的go程序
real 0m0.267s
user 0m0.213s
sys 0m0.070s
$ time ./a # 编译过后的go程序
real 0m0.176s
user 0m0.162s
sys 0m0.001s// C
#define _XOPEN_SOURCE
#include
int main(void) {
struct tm tm;
int i;
for(i = 1;i<=1000000;++i){
strptime("2017-03-23 16:30:15", "%Y-%m-%d %H:%M:%S", &tm);
}
return 0;
}
$ time ./time.out
real 0m0.042s
user 0m0.039s
sys 0m0.001s 那么，对于写脚本的话，采用哪门语言呢？我想Ruby是很不错的选择，Golang也是不错的选择。
后来我又对比了一下perl/python/ruby在单纯的循环上的效率，算是解释型语言在纯计算上的优劣，结果python差的很远，而ruby又再次领先。
# perl循环一亿次
$ time perl -e '$a=0;$i=0;for(1..100000000){$a+=1;}'
real 0m2.688s
user 0m2.672s
sys 0m0.016s
# python循环一亿次
[root]$ time python <