Python循环比Excel VBA慢？

Question

我在 excel (VBA) 和 python 之间运行了一个小测试，执行一个简单的循环。下面列出的代码。令我惊讶的是，vba 比 python 快得多。快了将近 6 倍。我认为由于 python 通过命令行运行，性能会更好。你们有这方面的cmet吗？

Python

import time
import ctypes  # An included library with Python install.
start_time = time.time()

for x in range(0, 1000000):
    print x

x = ("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))
ctypes.windll.user32.MessageBoxA(0, x, "Your title", 1)

Excel (VBA)

Sub looptest()

Dim MyTimer As Double

MyTimer = Timer

Dim rng As Range, cell As Range
Set rng = Range("A1:A1000000")

x = 1
For Each cell In rng

    cell.Value = x
    x = x + 1
Next cell


MsgBox Timer - MyTimer
End Sub

Answer 1

您的两个代码示例没有做同样的事情。在 Python 代码中，内部循环必须：

• 在range(0, 1000000) 中询问下一个号码。
• 显示它。

在 VBA 代码中，Excel 必须：

• 请求Range("A1:A1000000") 中的下一个单元格（与 Python 范围无关）。
• 设置cell.Value 属性。
• 运行 Excel 在更改单元格时执行的各种代码。
• 检查是否需要重新计算任何公式。
• 显示它。
• 递增x。

让我们重写它，以便 Python 和 VBA 循环做同样的事情，尽可能接近：

Python

import time
import ctypes
start_time = time.time()

x = 0
while x <= 1000000:
    x = x + 1

x = ("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))
ctypes.windll.user32.MessageBoxA(0, x, "Your title", 1)

VBA

Declare Function QueryPerformanceCounter Lib "kernel32" (t As Currency) As Boolean
Declare Function QueryPerformanceFrequency Lib "kernel32" (t As Currency) As Boolean

Sub looptest()
    Dim StartTime As Currency
    QueryPerformanceCounter StartTime

    x = 0
    Do While x <= 1000000
        x = x + 1
    Loop

    Dim EndTime As Currency
    QueryPerformanceCounter EndTime
    Dim Frequency As Currency
    QueryPerformanceFrequency Frequency

    MsgBox Format$((EndTime - StartTime) / Frequency, "0.000")
End Sub

在我的计算机上，Python 大约需要 96 毫秒，而 VBA 需要 33 毫秒——VBA 的执行速度要快三倍。如果你输入 Dim x As Long，它的执行速度会快 6 倍。

为什么？好吧，让我们看看每个是如何运行的。 Python 在内部将您的 .py 文件编译为 .pyc，并在 Python VM 下运行它。 Another answer describes the Python case in detail. Excel 将 VBA 编译成 MS P-Code，并在 Visual Basic VM 下运行。

此时，python.exe 是命令行而 Excel 是 GUI 并不重要。 VM 运行您的代码，它在您计算机的内部更深处。性能取决于编译代码中有哪些特定指令，以及 VM 运行这些指令的效率如何。在这种情况下，VB VM 运行其 P-Code 比 Python VM 运行其.pyc 更快。

Answer 2

这方面的缓慢部分是print。打印到控制台非常慢，所以你应该完全避免它。我认为在 Excel 中设置单元格值会更快。

如果你想比较计算速度，你不应该在循环中有任何 I/O。相反，只计算处理整个循环所花费的时间，而不在内部做任何事情（或者做一些简单的事情，比如添加一个数字或其他事情）。如果你这样做，你会发现 Python 非常快。

Answer 3

它会随着您需要执行的计算而变化，并且很难通过简单的比较来以简单的方式给出更快的证明。所以我会以一种通用的方式分享我的经验，没有证据，但在可能会产生很大差异的事情上与一些 cmet 分享。

根据我的经验，如果您将一个简单的 for 循环与纯 Python 和纯 VBA 之间完全相同的代码进行比较，VBA 的速度大约快 3 倍。但是没有人用不同的语言做同样的事情。您必须应用每种语言的最佳实践。

如果您应用 VBA 最佳实践，您可以通过声明变量和其他在 python 中不可用的类似优化来使其更快。根据我的经验，这可以使代码快 2-3 倍。因此，您可以使 VBA 代码比 python 中的简单 for 循环快 6-9 倍。

另一方面，如果您应用 python 最佳实践，您通常不会编写常规的 for 循环。您将使用列表推导，或者您将使用在编译的 C 库中运行的 numpy 和 scipy。这些解决方案比 VBA 代码快得多。

一般来说，如果你执行复杂的矩阵计算，你可以用 numpy 和 scipy 来做，python 会比 VBA 快。在其他情况下，VBA 更快。

在 python 中，您也可以使用 Numba，这会增加代码的一些复杂性，但它有助于生成编译后的代码并处理在 GPU 中运行它。它将使您的代码更快。

这是我对主要涉及内部数组的纯计算的经验。我没有将 I/O 与 GUI、外部文件和数据库、网络通信或 API 的性能进行比较。