在将其转换为C ++之前，我一直在使用Python做一些快速原型设计，发现在某些情况下Python代码的运行速度明显快于C ++代码！

考虑用Python和C ++编写的这个简单循环：

python：

import numpy as np
import datetime

N = 16777216
f_s = 8000.0
t_s = 1/f_s

y = np.empty(N)

start = datetime.datetime.now()

for n in range(0,N):
    y[n] = np.sin(2*np.pi*1000*n*t_s) + 0.5*np.sin(2*np.pi*2000*n*t_s + 3*np.pi/4)

stop = datetime.datetime.now()
duration = stop - start

print("duration ", duration.microseconds, " microseconds")

输出：

duration 842000 microseconds

C ++：

#include <chrono>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <vector>

int main() {
    int N = 16777216;
    int f_s = 8000;
    double t_s = 1.0 / f_s;

    std::vector<double> x(N);

    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();

    for (int n = 0; n < N; ++n)
    {
            x[n] = std::sin(2 * M_PI * 1000 * n * t_s) + 0.5 * std::sin(2 * M_PI * 2000 * n * t_s + 3 * M_PI / 4);
    }

    auto stop = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(stop - start);

    std::cout << "duration " << duration.count() << " microseconds." << std::endl;
}

输出：

duration 1993000 microseconds.

Python代码确实需要花费大量时间来启动，而C ++代码会立即运行。 （也许Python解释器在启动时做了一些需要很长时间的优化？）但即使抛开这个事实，一旦Python代码运行，循环本身在Python中运行得更快。

这让我感到非常惊讶，但我似乎无法弄清楚Python如何快速运行这个循环。我甚至尝试在不同的优化级别编译C ++代码，看看编译器是否只是在优化方面做得不好。上面的C ++示例是使用g++ -O3编译的，以改进优化。当它没有削减它时，我甚至尝试了g++ -Ofast，它将运行时间提高到1205000微秒，但STILL显着慢于Python环路！

我试过谷歌搜索但我找不到任何真正的解释......怎么会发生这种情况？如何从C ++循环中获得更好的性能？如果不是更快，我希望我能像Python循环一样快地到达LEAST。

我正在运行Python 3.7.2

使用g++.exe (MinGW.org GCC-6.3.0-1) 6.3.0和-O3编译器开关编译C ++示例以改进优化。

我还尝试在linux环境中使用g++ (GCC) 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-36)编译C ++代码，结果类似。