实际上不是全面测试性能。应该这么说：使用一个你熟悉的语言，用它写出一个高效的版本（做下面那件事）。
不小心读到一个帖子：http://blog.vckbase.com/jzhang/archive/2006/03/28/18807.html
看到C＋＋竟然被比下去了，自然不是很舒服，毕竟C＋＋对于C并没有太大的性能上的降低，而python是C写的（指Cpython实现），自然不会高过C。（废话，C基本上接近汇编效率了）
可惜C＋＋又很难找出这么高效的实现，STL效率还是低了些（为什么？一直以为它很高效，用得比较放心）。最近一直比较关注D语言，于是用D语言来测试一下。代码如下：
1 import std.stdio;
2 import std.string;
3 import std.perf;
4
5 int main(char[][] argv)
6 {
7 if (argv.length < 3) {
8 writefln("Wrong arguments");
9 return 1;
10 }
11
12 const int READ_SIZE = 1024;
13
14 FILE* fin = fopen(argv[1], "r");
15 FILE* fout = fopen(argv[2], "w");
16 char buffer[READ_SIZE];
17 int[char[]] emails;
18
19 PerformanceCounter counter = new PerformanceCounter();
20 counter.start();
21 while (!feof(fin)){
22 fgets(cast(char*)buffer, READ_SIZE, fin);
23 char[] email = toString(cast(char*)buffer);
24 if (!(email in emails)){
25 emails[toString(buffer)] = 0;
26 fputs(cast(char*)email, fout);
27 }
28 }
29
30 fclose(fout);
31 fclose(fin);
32 counter.stop();
33
34 writefln(counter.milliseconds());
35 return 0;
36 }
37
没加fopen失败处理。
测试结果在我的机器上耗时只有python版本的1/3，我看到其它网友的C＋＋实现最好成绩也不过1/2，由于是D是C语言所写，测试使用的又是C库，自然可以认为C语言还是比较高效的。
上面的D语言代码里调用了toString，把char*转为char[]，它的源代码如下：
char[] toString(char *s)
{
return s ? s[0 .. strlen(s)] : cast(char[])null;
}
如果s[0 .. strlen(s)]产生了复制的话，应该是会影响性能的。char[]对象是受GC管理的，应该会复制一份。这种情况下还能有如此高的效率，的确很不错。
不过python的性能让我感觉很吃惊，以前只测试过字符串连接，感觉比较高效。
写了一个完成一样功能的ruby程序，耗时接近python版本的2倍，当然由于对它不是很熟，可能写得不够高效。
1 emails = Hash.new
2
3 start = Time.now
4 fout = open('email-2-new1.txt', 'w')
5 open('email-2.txt').each do |line|
6 if !emails.has_key? line
7 emails[line] = 0
8 fout << line
9 end
10 end
11 puts Time.now - start
12
正如某网友所说，这个程序的瓶颈在于IO，拿来作性能上的比较或许是不合适的。从语言效率上来讲，自然是C++和D相当，可能会比D高，python应该会低很多。但在很多情况下，衡量效率不光是语言本身，还有库，没有库的语言是没什么吸引力的。python是一种很“慢”的语言，相对C/C＋＋来说，不过它是一门实用性的语言，所以它为一些特定用法做了优化，取得了不错的成绩。C＋＋是一门通用语言，或许太注重语言的性能了，忽略了库，导致库把性能给拉下来了。这种情况下，有人评测java和C＋＋的性能，结果是java要高，自然是不那么让人惊奇的了。可是如果标准库都这么慢，那还能指望什么呢？
当然也并没有证明STL就特别慢，也可能是使用不正确。
只是刚好看到这个比较，忍不住参与一下，切勿当真。