Почему динамически типизированные языки медленны?

Ответ 1

При обращении к атрибутам/методам в статически типизированных языках поиск обычно сводится к статическому адресу функции. Даже в случае виртуальных методов, которые медленнее, поиск просто считывает смещение от vtable.

В динамических языках имена основаны на строках. Хотите посмотреть foo.bar? Найдите foo в таблице хэшей локальной переменной, затем найдите bar в хэш-таблице foo. В некоторых динамических языках, таких как Python и Ruby, могут быть дополнительные вызовы lookups/method для реализации динамически генерируемых атрибутов.

Все эти поиски очень сложно сделать быстро. Python имеет одну из самых хорошо настроенных реализаций хеш-таблиц в мире, и JavaScript заработал миллионы долларов исследовательских денег. Эта тактика работает - сравните Chrome JavaScript с IE 5, чтобы увидеть, насколько много, но они намного сложнее, чем просто статические вызовы функций.

Я должен упомянуть, что "динамический" язык может варьироваться. Python имеет несколько различных способов взаимодействия с переменными поисками, что приятно в некоторых случаях, но делает оптимизацию очень сложной. Другие динамические языки, такие как Common Lisp и Smalltalk, могут конкурировать равномерно со статическими языками во многих случаях использования, поскольку динамический поиск/модификации более контролируются.

Ответ 2

Определенные типы оптимизации времени компиляции могут выполняться только в том случае, если известен точный тип переменной.

Динамически типизированные языки также часто добавляют логику для определения типа и обеспечения правильности значения для типа.

Ответ 3

Посмотрите на этот пример python:

def fact(n):
    if n==0:
        return n
    return n*fact(n-1)

Что такое n? Это номер? Это строка? Это класс, который вы определили ранее? Компилятор не знает, какой вход он получит. Вы должны много проверять во время выполнения, а это означает, что вы выполняете более неявную работу для простых операций.

Ответ 4

Динамически типизированные языки должны выполнять все свои проверки во время выполнения, поскольку тип может меняться в ходе выполнения.

Статические типизированные языки разрешают все типы во время компиляции, поэтому затраты потребляются спереди, один раз.

Это основная причина, по которой динамически типизированные языки обычно медленнее. Но есть и другие вещи, о которых стоит подумать. Многое зависит от компилятора или интерпретатора, реализации GC, раскладки таблицы рассылки и алгоритмов поиска наряду с другими оптимизациями.

Все зависит от реализации: динамический типизированный язык может быть быстрее, чем скомпилированный язык, для выполнения этой задачи требуется больше работы.

Ответ 5

Ваш вопрос немного ушел, поскольку динамически типизированные языки на самом деле не медленны. Многие примеры могут быть на практике, но другие быстрые (где fast означает "разумно сопоставимый с c" или что-то в этом роде, cf common lisp).

Многие динамические языки работают на виртуальной машине или даже интерпретируются, что может привести к замедлению, которое можно избежать. На определенном уровне существуют оптимизации, которые доступны для статических компиляторов языка (или динамических, которые сделали правильные типы promises не динамическими для чего-то), которые невозможны в полностью динамической ситуации.

Однако, если вы думаете о различиях между словами python и С++, например, это не проблема с динамикой и статикой.

Ответ 6

Это потому, что статически типизированные языки часто компилируются в машинный код, тогда как динамически типизированные языки в большинстве случаев выполняются интерпретатором.