centos opencv python？opencv库下载
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python比java慢多少秒(2023年最新整理)
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python的性能
我用python执行时间23秒，用pypy执行时间1.54秒，用numba加速为1.5秒，c语言在本机macos上执行时间1.3秒,java运行速度1.45秒（jre8）,详细见图片，可见引入jit编译后，性能直逼c语言，而写python比写c容易太多,比java简洁，写代码速度也是非常非常重要。由于历史原因，很多python库用的c语言库，如pandas（pandas的矩阵计算用numpy优化过非常快，可能比手写c语言循环还要快），可以通过设计来分离c语言加速后的python代码和purepython，分别用不同的加速方法，如numba可以单独加速一个函数，把需要大量计算的放在一个函数用numba加速（numbapro支持显卡加速但是商业版的）。
所以只适当设计一下，python在一般计算问题下有这些解决方案下性能不是问题，实在不行，你还可以用boost::python来写个c/c++调用库来解决性能问题。
下面的测试说明，对于性能，原生python比较慢，在windows下python比linux,macos要快，用pypy后相当于java,c#速度，pypy,c#在windows下受益msvc表现较快，,go语言速度表现比较稳定，c语言理论上是最快，但受环境和编译器影响较大。对c#,java可能在GC垃圾回收时会表现不稳定，因为在oop中有大量计算后可能要回收垃圾内存对象，这个没有用到oop，只是纯计算，理论上还是c/c++语言最快。
python和java比，运行速度比java慢，java强大于改进n次的强大jre，但python在很多领域能调用很多现成的开源库，在数据分析中有优势，pyhton的代码比java要简洁，容易入门和使用。在优化的计算库帮助下,如numpynumba，pandas，scikit-learn，python的实际问题运算性能并不低于java。java主要是框架太多，相对复杂，java主要用于业务程序开发，符合软件工程理论，可伸缩性强,强类型有利于对程序的静态检查分析。java随着安卓,hadoop,spark的兴起，加入java语言的公司很多，性能也可以通过优化解决很多问题。很多服务器如ubuntuserver,centos都默认支持python，而java虚拟机需要安装配置，python的安装使用也相对简单。python的库有开箱即用感，很多业务领域，你可能还在用oop写代码，考虑设计模式，用锄头挖沟时，而python调用挖掘机api已经炒菜完工开饭了，缺点是油耗比较大。
java和python哪个好学
Java和python犹如北乔峰南慕容，竞争不相上下。如果有能力同时学习那再好不过了，但很多刚刚接触IT行业的小伙伴在学习初期学习困难较大，还是要两者择其优。
下面是python和Java两个编程语言的对比分析，大家可以酌情参考一下，依据自己的需求来定夺自己要学习哪一门语言。
1、运行速度
Java是静态语言静态编译的，速度上要比Python快的很多，而Python动态类型语言，一边执行一边编译，速度要上慢一些。
2、对Legacy代码的支持
对于legacy代码的支持，由于Java大量的用于电商，互联网后端，银行等大型系统，所以对于legacy的代码的数量要远大于Python。而Python要更轻量级一些，没有那么多legacy的问题。尤其是Py3即将全面推广，Py2要退出历史舞台。
3、代码开发效率
Python代码开发效率非常高，同样的函数功能，Java需要十几行，Python只要几行，代码数量要远小于Java，这样开发的时间和效率比Java高很多。
4、数据库的支持
Java跟数据库结合更紧密一些，有大量的数据库支持Java，类似JDBC这样的封装，使得的Java使用数据库更容易。Python虽然没有他俩关系那么铁，但是目前支持Python的数据库也非常多，而且很多主流数据库SQL，Mongodb，Redis都有API支持Python，可以说Python不缺的就是库。
5、应用领域
Java主要的战场是在Android手机开发和Web后端开发，而Python主要应用在数据科学，机器学习，人工智能领域和IOT。可以说两个都是各自领域的霸主，但是随着谷歌扶植Kotlin来取代Java，而后端开发NodeJS强势崛起，所以Java的后端开发霸主地位正在被挑战。
6、薪资收入
月薪收入Python略胜一筹，主要是因为人工智能太火了，起步价都在30k左右，所以应届生的薪资要高于Java。但是对于资深工程师来说，就不一定喽。
6年以上的资深工程师，明显Java程序员的薪资要比Python高一些，但是也只是略高一点点。一个月都是60多K，这个收入还是很诱人的，国内应该没有这么高。
7、语法
Python的语法应该是选胜于Java，简洁优美，而且库非常非常多。如果上手学Python，Python的学习成本和难度要低很多，这也是为什么很多学生的首选语言都是Python。
所以综合来看，Python是一门上手非常快，容易学的语言，如果选择人工智能，机器学习，Python可以成为你的选择。如果你从来没有学过编程也建议你先学Python比较好一点。
而对于后端开发Java目前更占优势，因为legacy的后端市场java的份额比较大，但是对于小公司或者创业公司，后端市场Django，NodeJS也是非常有竞争力的。
python比java速度快？
骗人的，python是字符文本格式，直接用记事本写代码，都不用编译，改个后缀名就可以运行。java是字节码，需要编译器。文本和字节码在运行时的区别就是文本格式需要解释器对标识符长度、换行符之类的进行比对，而字节码不需要考虑这些格式。文本格式在进行解释时由于标识符的长度不等，查找代码的速度会差很多，而字节码则可以直接用一个函数指针数组来作为解释器的核心，查找速度更快。
虽然如此，python在某些时候可能会比java还快。就像是我之前有试过用Matlab和C++做矩阵运算，发现matlab比C++快了好多倍。这是因为matlab中一条指令可以被解释成一个很复杂的算法，而我又无法对C++做出很好的优化。matlab的核心也是C++程序，做矩阵运算反而比直接使用C++还快。当然，我没有拿matlab和openCV作比较。如果当时使用openCV的库函数来做矩阵运算，结果又会是天差地别。openCV的性能之高，可以靠画线和图块用来做动画，这才是真正发挥出了C++的性能。
可以说对于标准算法和菜鸡程序员，matlab可能会比C++还快。那么对于这些标准算法，python比java快，java比C++快，C++比C快就不是什么很奇怪的事情了。事实就是我自己在做一些标准算法的时候，C反而是最慢的，无论运行速度还是开发速度C都是倒数。
但是对于一些不是很标准的程序，性能的比较就很公正了。就像坐火箭朝反方向绕地球一圈和步行一百米的区别，由于脚本语言的封装程度太高，对于一些细节的操作就会力不从心。经过专家优化过的python可能不如菜鸟写的java，同样，对于这样的程序C语言的优势是压倒性的。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python比java慢多少秒的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～
python运行速度比Java慢多少(python和java哪个运行速度快)
导读：很多朋友问到关于python运行速度比Java慢多少的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
python的性能
我用python执行时间23秒，用pypy执行时间1.54秒，用numba加速为1.5秒，c语言在本机macos上执行时间1.3秒,java运行速度1.45秒（jre8）,详细见图片，可见引入jit编译后，性能直逼c语言，而写python比写c容易太多,比java简洁，写代码速度也是非常非常重要。由于历史原因，很多python库用的c语言库，如pandas（pandas的矩阵计算用numpy优化过非常快，可能比手写c语言循环还要快），可以通过设计来分离c语言加速后的python代码和purepython，分别用不同的加速方法，如numba可以单独加速一个函数，把需要大量计算的放在一个函数用numba加速（numbapro支持显卡加速但是商业版的）。
所以只适当设计一下，python在一般计算问题下有这些解决方案下性能不是问题，实在不行，你还可以用boost::python来写个c/c++调用库来解决性能问题。
下面的测试说明，对于性能，原生python比较慢，在windows下python比linux,macos要快，用pypy后相当于java,c#速度，pypy,c#在windows下受益msvc表现较快，,go语言速度表现比较稳定，c语言理论上是最快，但受环境和编译器影响较大。对c#,java可能在GC垃圾回收时会表现不稳定，因为在oop中有大量计算后可能要回收垃圾内存对象，这个没有用到oop，只是纯计算，理论上还是c/c++语言最快。
python和java比，运行速度比java慢，java强大于改进n次的强大jre，但python在很多领域能调用很多现成的开源库，在数据分析中有优势，pyhton的代码比java要简洁，容易入门和使用。在优化的计算库帮助下,如numpynumba，pandas，scikit-learn，python的实际问题运算性能并不低于java。java主要是框架太多，相对复杂，java主要用于业务程序开发，符合软件工程理论，可伸缩性强,强类型有利于对程序的静态检查分析。java随着安卓,hadoop,spark的兴起，加入java语言的公司很多，性能也可以通过优化解决很多问题。很多服务器如ubuntuserver,centos都默认支持python，而java虚拟机需要安装配置，python的安装使用也相对简单。python的库有开箱即用感，很多业务领域，你可能还在用oop写代码，考虑设计模式，用锄头挖沟时，而python调用挖掘机api已经炒菜完工开饭了，缺点是油耗比较大。
python比java速度快？
骗人的，python是字符文本格式，直接用记事本写代码，都不用编译，改个后缀名就可以运行。java是字节码，需要编译器。文本和字节码在运行时的区别就是文本格式需要解释器对标识符长度、换行符之类的进行比对，而字节码不需要考虑这些格式。文本格式在进行解释时由于标识符的长度不等，查找代码的速度会差很多，而字节码则可以直接用一个函数指针数组来作为解释器的核心，查找速度更快。
虽然如此，python在某些时候可能会比java还快。就像是我之前有试过用Matlab和C++做矩阵运算，发现matlab比C++快了好多倍。这是因为matlab中一条指令可以被解释成一个很复杂的算法，而我又无法对C++做出很好的优化。matlab的核心也是C++程序，做矩阵运算反而比直接使用C++还快。当然，我没有拿matlab和openCV作比较。如果当时使用openCV的库函数来做矩阵运算，结果又会是天差地别。openCV的性能之高，可以靠画线和图块用来做动画，这才是真正发挥出了C++的性能。
可以说对于标准算法和菜鸡程序员，matlab可能会比C++还快。那么对于这些标准算法，python比java快，java比C++快，C++比C快就不是什么很奇怪的事情了。事实就是我自己在做一些标准算法的时候，C反而是最慢的，无论运行速度还是开发速度C都是倒数。
但是对于一些不是很标准的程序，性能的比较就很公正了。就像坐火箭朝反方向绕地球一圈和步行一百米的区别，由于脚本语言的封装程度太高，对于一些细节的操作就会力不从心。经过专家优化过的python可能不如菜鸟写的java，同样，对于这样的程序C语言的优势是压倒性的。
Python和其他语言区别？
先说一下编程语言的老大哥C/C++，这是很多人最开始学习的两门语言，C/C++的特点就是效率高，基本上是所有编程语言里效率最高的，而且一般系统中都具备C/C++编译器;
目前，C语言主要用来开发底层模块，服务应用和嵌入式应用，比如驱动、解码器、算法实现、Web服务器等;
当然C++也可以做这些，不过由于C++的复杂性和标准问题，程序员还是更愿意使用C来做，C++更适合比较复杂但又特别需要高效率的程序，比如大型游戏、基础库、大型桌面应用等。
再来说说Java，这是一门历史悠久的编程语言，可谓是很多Web应用程序、桌面程序、操作系统的立足之本，多年来霸占着编程语言排行榜的榜首;Java具备一些很好的语言特性，以及丰富的框架，在企业应用中备受青睐，因为Java能做的东西很多，游戏、网站都不在话下，在手机领域也有一席之地;尤其是智能手机爆发之后，Java的手机主场就编程了Android，一度作为Android的标准开发编程语言而存在。
然后来说说PHP，这是一种被广泛应用的开源通用脚本语言，适用于Web开发并且可嵌入到HTML中，主要目标就是允许Web开发人员快速编写动态生成的Web页面，但PHP的用途远不只是这些，PHP还包含了命令列执行接口和产生图形使用者接口程式。
最后来说说我们的重头戏，Python语言。这对于初学者来说是一个入门级编程语言，由于具有丰富和强大的库，又被叫做胶水语言，能够把其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起。
Python的应用领域非常广泛，分为系统编程、用户图形接口、Internet脚本、组件集成、数据库编程、快速原型、数值计算、科学计算编程、游戏、图像、人工智能、机器人编程等。
java与python的区别
1、从语法结构上来说，Java是面向对象的编程语言，语法结构上面更加严谨一些，不过Java的模块化存在问题。而对比Java来说，Python既是面向对象也是面向过程的编程语言，语法结构更加受到程序员的喜欢，具有灵活性也具有直接性。
2、从开发效率周期方面来说，Python无疑最合适，具有非常明显的优势所在。因为Python具有丰富强大的第三方库，在进行开发的时候可以避免基本工作，又属于开源性的，很多优秀的东西可以直接拿来使用，这样会很大程序的提升开发效率，缩短开发周期。
3、Java语言最大的特点就是稳定的性能以及非常好的扩展能力，也正因为这个原因大家更愿意采用Java进行程序开发。而Python虽然对比Java开发效率要低很多，不过从整体情况上来说，Python的效率已经在慢慢的提升之中，比以前好很多。
4、从应用领域上来说，Java主要应用在商业逻辑强的领域之中，比如说商城系统，金融，保险等领域，Java具有非常不错的作用;而Python主要应用在web数据分析，科学计算，金融分析，信号分析，图像算法，数学计算，人工智能等领域中。
5、从学习难易度上来说，如果是刚开始学习Python语言的话，你会发觉它要比其他语言更简单，也是对初学者十分友好的编程语言。Python语法设计非常直观，新手可以快速入门上手写应用，而Java相对于复杂一些，学习起来比较难一些。
java和python哪个好
各有优势。
java：优美，严谨，健壮，不易出错。
python：语法简单，海量第三方库。
对比：
第一：入门难度。
Python小于Java，Python的语法简洁清晰，语法接近英语，Python简单的语法和少到可以忽略不计的语法糖可以让初学者专注于思考要做的事情，而不需要在过程上大费周章。开发环境简单，能打字就能写代码，适合新手入门学习。
Java语法需要较好的逻辑思维能力，Java基础语法需要学习的东西也比较多，如：关键字、标识符、注释、常量与变量、运算符、语句、函数、数组等等，入门比Python要难些。
第二：流行程度。
自2002年起，历年世界编程语言排行榜——TIOBE排行榜，Java常年位居世界第一。Python则在2016年排在第五位；
在欧美国家，较为流行Python，而国内依旧还是Java与PHP的天下。但国内已有许多公司采用Python，且随着人工智能等计算的发展，Python大有赶超java的趋势。
第三：国内用途。
目前国内Java主要用于开发：大型企业级应用、电子政务，政府部门信息化系统、嵌入式设备及、消费类设备、大型网站（特别是淘宝、阿里巴巴等电商网站）、Android系统，APP，游戏等。而Python主要用来搞人工智能机器和运维后端方向。
缺点
python：
1、独特的语法：这也许不应该被称为局限，但是它用缩进来区分语句关系的方式还是给很多初学者带来了困惑。即便是很有经验的Python程序员，也可能陷入陷阱当中。
2、运行速度慢：这里是指与C和C++相比。
java：
1、运行java程序需要装java虚拟机。
2、java程序的运行成本比较高。机器配置不够高的时候，java显得很慢现。随着java本身的版本升级和电脑性能的强化这条基本已经不是问题了。
java和python哪个好学
Java和python犹如北乔峰南慕容，竞争不相上下。如果有能力同时学习那再好不过了，但很多刚刚接触IT行业的小伙伴在学习初期学习困难较大，还是要两者择其优。
下面是python和Java两个编程语言的对比分析，大家可以酌情参考一下，依据自己的需求来定夺自己要学习哪一门语言。
1、运行速度
Java是静态语言静态编译的，速度上要比Python快的很多，而Python动态类型语言，一边执行一边编译，速度要上慢一些。
2、对Legacy代码的支持
对于legacy代码的支持，由于Java大量的用于电商，互联网后端，银行等大型系统，所以对于legacy的代码的数量要远大于Python。而Python要更轻量级一些，没有那么多legacy的问题。尤其是Py3即将全面推广，Py2要退出历史舞台。
3、代码开发效率
Python代码开发效率非常高，同样的函数功能，Java需要十几行，Python只要几行，代码数量要远小于Java，这样开发的时间和效率比Java高很多。
4、数据库的支持
Java跟数据库结合更紧密一些，有大量的数据库支持Java，类似JDBC这样的封装，使得的Java使用数据库更容易。Python虽然没有他俩关系那么铁，但是目前支持Python的数据库也非常多，而且很多主流数据库SQL，Mongodb，Redis都有API支持Python，可以说Python不缺的就是库。
5、应用领域
Java主要的战场是在Android手机开发和Web后端开发，而Python主要应用在数据科学，机器学习，人工智能领域和IOT。可以说两个都是各自领域的霸主，但是随着谷歌扶植Kotlin来取代Java，而后端开发NodeJS强势崛起，所以Java的后端开发霸主地位正在被挑战。
6、薪资收入
月薪收入Python略胜一筹，主要是因为人工智能太火了，起步价都在30k左右，所以应届生的薪资要高于Java。但是对于资深工程师来说，就不一定喽。
6年以上的资深工程师，明显Java程序员的薪资要比Python高一些，但是也只是略高一点点。一个月都是60多K，这个收入还是很诱人的，国内应该没有这么高。
7、语法
Python的语法应该是选胜于Java，简洁优美，而且库非常非常多。如果上手学Python，Python的学习成本和难度要低很多，这也是为什么很多学生的首选语言都是Python。
所以综合来看，Python是一门上手非常快，容易学的语言，如果选择人工智能，机器学习，Python可以成为你的选择。如果你从来没有学过编程也建议你先学Python比较好一点。
而对于后端开发Java目前更占优势，因为legacy的后端市场java的份额比较大，但是对于小公司或者创业公司，后端市场Django，NodeJS也是非常有竞争力的。
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Docker封装python项目使用总结(MAC)
使用Docker封装Python项目的优势主要体现在环境管理的便捷性上。当你将一个Python项目打包为Docker镜像时，实际上是在将项目的代码和运行所需的环境一起打包，形成一个独立的、易于复制和部署的单元。相比于将项目打包为war包或zip包，Docker镜像更易于在不同环境之间移植，避免了因环境配置差异导致的运行问题。这种封装方式对于交付给没有深厚技术背景的用户尤其有用，因为用户只需运行镜像即可获得一致的运行结果，无需手动配置环境。
Docker的基本原理是通过构建镜像来封装应用及其运行所需环境。镜像中包含了一切运行应用所需的文件系统、依赖、配置、脚本以及环境变量等，从而实现了应用的隔离。容器则是运行镜像的实例，每个容器都是一个独立的进程环境，与系统上的其他进程隔离，这得益于内核命名空间和cgroups技术的使用。由于容器运行时使用的是镜像的自定义文件系统，因此一个镜像是对一个应用的封装，比如nginx镜像仅提供nginx应用，运行中的实例被称为容器，一个镜像可以产生多个容器，体现了类和对象之间的相似性。
容器之间的通信可通过网络实现，容器默认相互独立，不共享信息。要实现容器间的通信，需要通过网络连接，可以是创建时即分配网络连接，也可以是运行后连接现有容器。
在使用Docker时，Linux、macOS和 Windows都有相应的环境配置。macOS用户可以使用Docker的图形界面，进行无需命令行操作的生成和运行容器。Windows用户则通常需要借助Linux虚拟机来运行Docker。macOS和 Linux系统均可通过浏览器访问Docker官网下载安装，而Linux系统则需要命令行命令。
Dockerfile是构建Docker镜像的关键文件，用于指定构建过程中的各个步骤。镜像的构建基于一个基础镜像，例如选择最小的busybox镜像用于测试，alpine镜像用于测试和生产环境，centos镜像用于生产环境追求稳定性，ubuntu镜像用于人工智能计算和企业应用（通常使用ubuntu:20.04），以及debian镜像用于生产环境。对于Python应用，python:3.8-slim-buster是良好的基础镜像选择。构建镜像时，使用Dockerfile中的指令，如FROM、COPY、WORKDIR、RUN和CMD等，来完成所需的操作。其中，CMD指令用于启动镜像时运行的命令，不会创建镜像层，而RUN指令用于构建镜像时执行的命令，会创建镜像层。
在Python项目中，requirements.txt文件用于记录项目依赖的第三方包。生成requirements.txt文件通常使用pipreqs工具，或者通过freeze命令，但推荐使用pipreqs以获得更准确的依赖列表。有了requirements.txt文件，只需运行pip install-r requirements.txt命令即可安装所有依赖包。
为避免Docker从官方源拉取镜像时遇到超时问题，可以将Docker镜像源更换为中国官方镜像源、网易镜像源、USTC镜像源、阿里云镜像源或腾讯云镜像源。在Linux系统中，修改镜像源的步骤是编辑/etc/docker/daemon.json文件，加入镜像源配置。macOS用户则可通过Docker图形界面设置镜像源。
构建Docker镜像后，需要进行检测以确保镜像的完整性和正确性。通过docker run命令运行镜像并检查其功能，确保其符合预期。在构建过程中，使用docker build命令构建镜像，例如：sudo docker build-t demo:v1.，其中参数-t指定镜像名称和标签。构建完成后，执行docker save命令将镜像打包为.tar文件，以便在其他环境中使用。若需要删除构建的镜像，使用docker rmi命令。进行重复测试以确保构建的镜像在不同的环境或机器上都能正确运行。
Docker镜像的发布是通过登录Docker Hub并创建仓库来实现的。发布镜像的命令会根据镜像的命名和标签自动生成，运行该命令即可将镜像推送到Docker Hub仓库。
在构建Docker镜像的过程中，可能会遇到如Importerror: libgl.so.1: cannot open shared object file: no such file or directory的错误。这通常与缺少依赖项有关。解决此问题的方法包括更新软件包、安装无外部依赖的opencv-python-headless包、安装libgl1依赖项等。这些方法有助于确保构建的镜像是完整的，且在不同环境上都能正确运行。
