标签：13 DNA 示例 Python mers C++ 争锋

对于数据科学家而言，热爱Python的理由数不胜数。但你是否也曾问过这样的问题：Python和C或C++等更专业的低级编程语言究竟有何不同呢?我想这是很多数据科学家或者Python用户曾经问过或者将来会问自己的问题。

Python和C++类语言之间存在许多区别，本文将通过一个十分简单的例子向你展示，与Python相比，C++究竟有多快。

 

为了说明这种区别，本文选择一个简单实用而非想象虚构的任务：生成固定值为“k”的所有可能DNA k-mers。选择该示例，是因为与基因组相关的许多数据处理和任务分析(例如k-mers生成)都是计算密集型的，而这同样也是很多生物信息学领域的数据科学家对C++感兴趣的原因。

请注意，本文目标并不是以最有效的方式比较C++和Python。这两种代码均可采用更高效的方式和更优化的方法编写。本文的唯一目标，就是比较这两种语言在使用完全相同的算法和指令时的速度。

DNA K-mers简介

DNA是一种称为核苷酸的长链单位。在DNA中，共有4种核苷酸类型，分别用字母A、C、G和T表示。人类(更准确地说是智人)拥有核苷酸对30亿个。例如，人类DNA的一小部分可能类似于：

ACTAGGGATCATGAAGATAATGTTGGTGTTTGTATGGTTTTCAGACAATT

在此示例中，如果从该字符串中选择任意4个连续的核苷酸(即字母)，它将是一个长度为4的k-mer(可称之为4-mer)。以下便是从此示例中衍生出来的一些4-mers例子：ACTA，CTAG，TAGG，AGGG，GGGA等。

 

难点挑战

本文以生成所有可能的13-mers为例，从数学上讲，这是一个带有替换的排列问题。因此，共有4¹³个(67108864)可能的13-mers。下面将使用一个简单的算法在C++和Python中生成结果。

方案比较

为了方便比较C++和Python在此特定挑战中的优劣，我在两种语言中使用了完全相同的算法。这两种代码均有意设计地简单而相似。同时，避免使用复杂的数据结构或第三方包或库。第一段代码采用Python编写。

 

运行Python代码，生成全部13-mers共6700万个大约需要61.23秒。为了公平比较，我注释掉了显示k-mers的行。如果想在生成k-mers时显示它们，也可以取消对这两行的注释。注意，显示全部k-mers耗时很长。如有需要，请操作CTRL+C中止代码。

 

现在，来看看C++中同样的算法：

 
 

编译后，运行C++代码，生成全部13-mers共6700万个大约需要2.42秒。这意味着运行相同算法，Python用时是C++的25倍多。然后，对14-mers和15-mers重复进行此实验。汇总结果如下表所示：

 

比较生成13-、14-和15-mers的Python和C++运行结果。

显然，C++比Python快得多。对于大多数程序员和数据科学家而言，这是共识。但该示例表明，这种差异十分显著。

本示例并没有使用CPU或GPU并行化，因其必须针对相应类型的问题(密集并行难题)进行。此外，示例也没有大量涉及内存。如果将运行结果进行存储(出于某些特定原因)，那么使用内存管理在运行C++和Python时，将产生更显著的差异。

此示例和数以千计的其他事实表明，在处理大量数据或指数增长的过程中，身为数据科学家，你应该了解C++类语言。

 

如果你想更好的提升你的编程能力，学好C语言C++编程！弯道超车，快人一步！

【C语言C++学习企鹅圈子】，分享（源码、项目实战视频、项目笔记，基础入门教程）

欢迎转行和学习编程的伙伴，利用更多的资料学习成长比自己琢磨更快哦！

编程学习书籍：

 

编程学习视频：

 

文章来源：https://www.toutiao.com/i6918631461629411851/

标签：13,DNA,示例,Python,mers,C++,争锋
来源： https://www.cnblogs.com/mu-ge/p/14312926.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。