最近看到一个有趣的编程语言研究，它把27种编程语言放到一起做了一个基准测试。　　一般的基准测试无非是看看哪个编程语言最快，而这个研究还要看看谁消耗的能量最高。　　其中的一个结果让人震惊，Python竟然比C慢71倍，消耗的能量居然是C的75倍！　　这个研究是葡萄牙的一个研究所做的，他们用了一个叫做“The Computer Language Benchmarks Game”测试集。　　这个测试集很有趣，既包括程序员熟悉的“二叉树遍历”，也包括“N体问题”这样的天体运动模拟，目的是尽可能多地覆盖到更多领域。　　　　对于程序的运行时间很好计算，记录下开始时间和结束时间，相减就出来了。　　对于程序的能耗，他们使用了Intel的RAPL（Running Average Power Limit），这是一种硬件功能，可以监控CPU、内存、GPU能耗，然后通过API来访问。　　整体的程序框架大概是这样：　　for (i = 0 ; i < N ; i++){ time_before = getTime (...); rapl_before (...); // 使用system系统调用来执行程序 // 例如system("/usr/bin/python binarytrees.py") system(command); rapl_after (...); time_elapsed = getTime (...) - time_before ; ... }　　最终的结果是这样的（经过了标准化的处理）：　　在速度上，不出意料，C语言最快，以它为基准，Python是71.90，Lua最慢。　　　　在能量消耗上，C语言最低，以它为基准，Python是75.88，Perl最差。　　　　在内存占用上，Pascal这门语言竟然排到了第一，C语言屈居第三。　　　　从运行速度，能量消耗、内存使用这三项指标上都能看出C语言的王者之气。　　运行速度最快的编程语言：C、Rust、C++、Ada、Java，在节能榜也名列前茅。　　可以看出编译型的语言性能确实厉害，Java的虚拟机被优化得也非常强悍。　　　　而解释型语言PHP、Lua、Ruby、Python、Perl等就排名靠后了。　　让人吃惊的是Lisp，执行速度靠前，消耗能量之少也名列前茅。　　那么，这个结果的可信度如何呢？　　The Computer Language Benchmarks Game测试集合有个特点：充分利用了编程语言的特性，致力于让程序运行得最快。　　这在真正的实践中是不现实的，因为大部分程序员都不会这么写代码的。　　所以研究团队找了一个叫Rosetta Code的测试集合，再次对结果进行验证。　　Rosetta Code的特点是是对同一个编程任务，有几百种编程语言的实现！　　由于它的目标不是优化程序，而是为了展示不同编程语言的相似之处和不同之处，让学习者能快速地学习另外一种编程语言。　　他们从中选了9个任务的代码，再次进行了测试。　　　　结果和之前差不多，C、Pascal、Ada、Rust、C++ 依然排在前面几位，Ruby、Perl、Python依然排在最后。　　　　唯一的例外是Java，排名大幅下降，因为在Rosetta Code的实现中，大量使用了Java集合（如List和Set），而不是静态的数组，从而拖累了Java的性能。　　总结　　看完这个研究，你有什么感想？　　我想说，如果你是一个环保主义者，觉得应该对气候变暖负责任，根据这个研究结果，那你一定得选择C语言来编程！　　但是呢，这个研究只关注编程语言在运行时的表现，它不考虑软件的编写成本、维护成本。　　C语言和硬件密切相关，是个“低级”的高级语言，想写出好代码不容易。　　想用它写出和Java、Python同样功能的程序，花费的时间要长得多，电脑开机的时间也要长得多，这么算下来，用C语言消耗的能量可能远远超过Java和Python。　　对于系统级的软件和对性能要求高的软件，C、C++、Rust是不二之选，对于应用层的软件，需要快速实现多变的业务逻辑，还是选择Python、Java、JS、Ruby等编程语言吧，适合的才是最好的！　　原论文链接：https://haslab.github.io/SAFER/scp21.pdf