效率对比：各种语言构造100W个时间对象

原本是用perl写了一个通过给定的时间范围来筛选一个比较大的日志文件。但是测试发现筛选130W行日志需要2分多钟，对其中几个低效率函数单独进行了效率测试，发现构造100W个时间对象所花时间也是个大户。

于是，特地比较了几种语言构造100W个时间对象(或时间结构)的性能。以下是结论：

Perl(Time::Piece模块)：13秒
Perl(Date::Manip::DM6模块)：5秒
Python(time模块)：8.8秒
Ruby(内置Time类)：2.8秒
Ruby(第三方类DateTime)：0.9-1秒
Golang(Time包)：编译好的0.17秒，编译+执行0.26秒
C(time.h)：0.042秒

下面是各语言测试代码：

# Perl(Time::Piece)
$ time perl -MTime::Piece -e 'for(1..1000000){$t = Time::Piece->strptime("2017-03-23 16:30:15", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")}'
real    0m13.045s
user    0m11.969s
sys     0m0.011s

# Perl(Date::Manip::DM6)
$ time perl -MDate::Manip::DM6 -E 'for(1..1000000){$dt = Date::Manip::DM6->ParseDateFormat("%Y-%m-%d %H:%M:%S","2017-03-23 16:30:15")}'

real    0m5.078s
user    0m4.670s
sys     0m0.023s

# Ruby(Time)
$ time ruby -e '1000000.times {|x| t=Time.new(2017,3,23,16,30,15)}'
real    0m2.755s
user    0m1.781s
sys     0m0.767s

# Ruby(Datetime)
$ time ruby -r'date' -e '1000000.times {|x| t = DateTime.strptime("2017-03-23 16:30:15", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")}'
real    0m0.994s
user    0m0.885s
sys     0m0.036s

# Python
import time

fmt = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
for i in range(0,1000000):
        time.strptime("2017-10-23 12:30:23", fmt)

$ time python3 a.py
real    0m8.411s
user    0m7.805s
sys     0m0.094s

# Golang
package main

import (
        "time"
)

func main() {
        const format = "2006-01-02 15:04:05"
        for i := 1; i < 1000000;i++ {
                time.Parse(format, "2018-03-23 16:30:15")
        }
}

$ time go run a.go       # 编译加执行的go程序

real    0m0.267s
user    0m0.213s
sys     0m0.070s

$ time ./a         # 编译过后的go程序

real    0m0.176s
user    0m0.162s
sys     0m0.001s

// C
#define _XOPEN_SOURCE
#include <time.h>

int main(void) {
        struct tm tm;
        int i;
        for(i = 1;i<=1000000;++i){
                strptime("2017-03-23 16:30:15", "%Y-%m-%d %H:%M:%S", &tm);
        }
        return 0;
}

$ time ./time.out 

real    0m0.042s
user    0m0.039s
sys     0m0.001s

那么，对于写脚本的话，采用哪门语言呢？我想Ruby是很不错的选择，Golang也是不错的选择。

效率对比：各种语言构造100W个时间对象

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