Python vs JavaScript

    Python 是个比较成熟的语言，运行速度在几年前是快于 JavaScript 的。但这些年
JavaScript 的解释器发展很快，特别是 Google 的 V8 和 Mozilla 的 SpiderMonkey，
将 JavaScript 的运行速度提升了一大块，以致 JavaScript 的运行速度大有反超 Python
之势，但 Python 也不甘示弱，PyPy 项目经过几年的开发之后，最近也在频频发布版本，
将 JIT 带到 Python 之中，所以谁比谁牛，还很难说。这里做个简单的测试：

    测试环境：
CPU：            Intel(R) Pentium(R) CPU G620 @ 2.60GHz 双核
操作系统：       Debian GNU/Linux 6.0 64 位
Google JS 引擎： 来自 Node.js v0.6.12 (命令：node)
Mozilla JS 引擎：来自 xulrunner-11.0 (命令：xpcshell)
Python：         Debian 自带的 Python 2.6.6 (命令：python)
PyPy：           pypy-1.8 (命令：pypy)

    先测试简单的循环累加，测试代码：

testSum.js

var i, j, s;

for (i = 0; i < 100; i++) {
    s = 0;
    for (j = 0; j < 100000; j++)
        s += j;
}

if ('function' == typeof(print))
    print(i, s);
else
    console.log(i, s);

testSum.py

i = 0
while i < 100:
    s = 0
    j = 0
    while j < 100000:
        s += j
        j += 1
    i += 1

print i, s

    测试结果：
time node testSum.js     : 0m0.052s
time xpcshell testSum.js : 0m1.808s
time python testSum.py   : 0m2.199s
time pypy testSum.py     : 0m0.188s

    再测试 Dict 操作，测试代码：
testDict.js

var D = {};

var i, s, k;

for (i = 0; i < 100000; i++)
    D['k' + i] = i;

for (i = 0; i < 100; i++) {
    s = 0;
    for (k in D)
        s += D[k];
}

if ('function' == typeof(print))
    print(i, s);
else
    console.log(i, s);

testDict.py

D = {}

i = 0
while i < 100000:
    D['k%d' % i] = i
    i += 1

i = 0
while i < 100:
    s = 0
    for k in D:
        s += D[k]
    i += 1

print i, s

    测试结果：
time node testDict.js     : 0m3.645s
time xpcshell testDict.js : 0m2.894s
time python testDict.py   : 0m2.954s
time pypy testDict.py     : 0m1.044s

    继续测，测试 List 操作，测试代码：

testList.js

var L = [];

var i, k;

for (i = 0; i < 100000; i++)
    L.push('k' + i);

for (i = 0; i < 100000; i++) {
    if (i & 1) {
        k = L.shift();
        L.splice(i, 0, k);
    } else {
        k = L.splice(i, 1)[0];
        L.push(k);
    }
}

if ('function' == typeof(print))
    print(i, L.length);
else
    console.log(i, L.length);

testList.py

L = []

i = 0
while i < 100000:
    L.append('k%d' % i)
    i += 1

i = 0
while i < 100000:
    if i & 1:
        k = L[0]
        del L[0]
        L.insert(i, k)
    else:
        k = L[i]
        del L[i]
        L.append(k)
    i += 1

print i, len(L)

    测试结果：
time node testList.js     : 0m5.277s
time xpcshell testList.js : 3m10.457s
time python testList.py   : 0m6.710s
time pypy testList.py     : 0m41.702s

    测试总结：
循环累加操作：node     < pypy     < xpcshell  < python
              0m0.052s   0m0.188s   0m1.808s    0m2.199s

Dict 操作：   pypy     < xpcshell < python    < node
              0m1.044s   0m2.894s   0m2.954s    0m3.645s

List 操作：   node     < python   < pypy      < xpcshell
              0m5.277s   0m6.710s   0m41.702s   3m10.457s

    经过简单的测试表明：
    Node.js 做单纯的运算无疑是最快的，但 Node.js 的 Dict 操作性能太差，List 操
作却又是表现最好的。
    xpcshell 做单纯的运算慢于 Node.js，做 Dict 运算快于 Node.js，但做 List 操作
却是慢的离谱，是最慢的。
    python 做单纯的运算是最慢的，Dict 操作表现还不错，List 操作表现也不错，个人
感觉只要不是做大量的计算，还是比较适合实现复杂的业务逻辑的。
    PyPy 做单纯的计算表现不俗，做 Dict 操作性能最好，但是做 List 操作还不如传统
的 Python，个人感觉 PyPy 很有前途，但在某些地方或许还不够成熟。可以考虑在某些环
境代替标准的 Python，毕竟两者是非常兼容的，可以互相替换。

    最后的总结：
    Node.js 在适合的环境会表现的很好，但不要过度使用。
    Python 作为一门成熟的语言，不容忽视，在复杂的环境下，或许 Python 也是好的选
择。
    作为语言的使用者，我们可以多了解几门语言，了解各自的优缺点，在适合的地方，
将适合的语言派上用场。