Python: differenze tra le versioni

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=== Prestazioni ===

Se paragonato ai linguaggi compilati ''statically typed'', come ad esempio il [[C (linguaggio)|C]], la velocità di esecuzione non è uno dei punti di forza di Python<ref>{{Cita web|url=https://benchmarksgame-team.pages.debian.net/benchmarksgame/fastest/python3-gcc.html|titolo=Python 3 vs C gcc - Which programs are fastest? {{!}} Computer Language Benchmarks Game|sito=benchmarksgame-team.pages.debian.net|accesso=2020-05-28}}</ref>, specie nel calcolo matematico. Inoltre, il programma si basa unicamente su un core, e il ''[[multithreading]]'' è presente al solo livello astratto. Esisteva un'estensione, [[Psyco (JITsoftware)|Psyco]] <ref>{{Cita web|url=http://psyco.sourceforge.net/|titolo=Psyco - Home Page|sito=psyco.sourceforge.net|accesso=2020-05-28}}</ref>, il cui sviluppo è terminato nel 2012, che era una sorta di [[compilatore JIT]], in grado di velocizzare in modo notevole alcuni tipi di codice, specialmente l'implementazione di algoritmi, a scapito dell'aumento di memoria utilizzata. Un progetto attuale e attivamente sviluppato per migliorare le prestazioni del codice Python grazie a un compilatore JIT è [[PyPy]]<ref>{{Cita web|url=https://www.pypy.org/|titolo=PyPy|autore=The PyPy Team|sito=PyPy|data=2019-12-28|lingua=en|accesso=2020-05-28}}</ref>.

Python permette di aggirare in modo facile l'ostacolo delle performance pure: è infatti relativamente semplice scrivere un'estensione in C o [[C++]] e poi utilizzarla all'interno di Python, sfruttando così l'elevata velocità di un linguaggio compilato solo nelle parti in cui effettivamente serve e sfruttando invece la potenza e versatilità di Python per tutto il resto del software<ref>{{Cita web|url=https://realpython.com/python-bindings-overview/|titolo=Python Bindings: Calling C or C++ From Python – Real Python|autore=Real Python|sito=realpython.com|lingua=en|accesso=2020-05-28}}</ref>.