先不说举个这么特例的情况来代表这两种语言的一般情况这种典型逻辑错误 就光说这个例子本身，我 C 比你 Python 快 100 倍，那不就说明我 C 能在同样返回时间里比你 Python 多处理 100 倍的任务吗。 你管这叫一样？

@emSaVya 200 吧

现在除了 ai 训练场景,cpu 都是过剩的,没啥子大的意义

@superrichman 同意，现在手头同时有 c 和 py 的项目，py 重构到 c 成本太高，只能对关键逻辑重写 c 。要是业务逻辑变动稍微频繁点，单纯一个语言修改起来极其难受。但是这样对开发和架构的要求就高了。

真的强调性能你上专用处理芯片啊。 用啥通用 CPU ，用啥通用编程语言嘛。 资源全踏马浪费了！电费里大部分都是浪费的资源！！！ 专用芯片的处理能力远超通用芯片，差别相当于自行车和宇宙飞船的区别。

python 和 从来就不是对立的， 快速迭代开发 + 关键代码和库重构就是 核心， 往往是核心模型比如计算以及网络底层处理用 c/c++/rust 写，python 做业务层调用封装好的共享链接库。 比如 Opencv, libuv 的库的封装， 可以说 python 能达到几乎 c 的 70%水平，比 java jni 调用 opencv 都快多了， libuv 的 库 导出为 python 接口有一个叫做 Pyuv ffmpeg 的众多库如 libavcodec, libavformat, libavutil, libswscale 的接口导出叫做 PyAV.

货比货得扔，人比人得死啊。 针对你的需求，理性选择就好。 如果合适，你就选。 不要做无意义的对比，有时候看似更低的成本，其实附加成本更高。 你的对比方法，其实就相当每个女生的想法： 到底是嫁给亿级富翁，还是百万级富翁。 但前提是，你的情况是什么样的，有没有得选。 现在 amd intel 的 cpu ，制程先进程度根本就不是最新的，精度并不是最高的，至少落后最高精度的 2-3 个档次，你猜为什么？难道是他们不想吗？他们甚至不用管生产，只需要设计就足够，为什么他们不采用高技术的精度呢？这到底是为什么呢？

你关注的点是吞吐量，处理速度会影响吞吐量，但不是唯一决定因素。

python 和 c 肯定不一样啊，有不同的应用场景，纠结这个没意义。

由于 Python 和 C++ 相互调用操作太好了， 所以不少 c++库 都可以调用 python, 而 python 也可以调用导出的 ffi 接口 libboost-python 就是 Boost.Python 能够完成 python 和 c++ 相互调用.