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按主流的实现单进程应该是go java pypy，因为pypy有GIL，不能充分利用多核性能。但其实这个问题没有太大意义，因为这个跟HTTP server的实现密切相关，完整的框架有更多功能，空跑的性能也会低一些。Go的handler很高效，也很轻，额外的功能很少，所以很快；但如果你实现一个完全不解析HTTP协议、连接进来就直接发送HTTP 200 OK的“HTTP服务器”，那可能会更快，但拿来比显然不合适。Java的主流Web实现本身就是比较完整的东西了，有前端，协议解析，线程池，任务管理之类的，大约相当于Python的WSGI，如果是Servelet比WSGI的话，那应该还是Java要快不少。
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我感觉还是python+c比较好。
就我身边的人来看，得出如下观点：
c++：学一样可以解决任何问题，就是学习的成本太高，时间脑力不够学不好啊。。。
python+c：拿来一个项目，先用python做个试用版（不考虑执行效率、内存等），开发速度是其他语言开发时间的十倍，然后测试，发现执行中出现瓶颈的话，要不就多开几个进程，要不就用c语言写小的功能，再用python调用，几乎可以又快又好的解决任何问题。（要提高速度试试pypy）
go：一直有人强调go对多线程多cpu执行时的效率有多块多好，那是因为他和python比，python根本不支持多线程（因为GIL的存在），go各方面都很平庸（比效率比不过c，比库的支持比不过python（python也可以用c库啊）），只是和python瘸腿的一方面比当然强了。。。
c#、java之类：转别人的话说，用起来感觉像开着一辆装满石头的拖拉机。。。
总的感觉：天才去学c++，能解决任何问题，又赚大钱；我这种不聪明的人python+c就能解决几乎所有问题了。。。
我用python执行时间23秒，用pypy执行时间1.54秒，用numba加速为1.5秒，c语言在本机macos上执行时间1.3秒,java运行速度1.45秒（jre8）,详细见图片，可见引入jit编译后，性能直逼c语言，而写python比写c容易太多,比java简洁，写代码速度也是非常非常重要。由于历史原因，很多python库用的c语言库，如pandas（pandas的矩阵计算用numpy优化过非常快，可能比手写c语言循环还要快），可以通过设计来分离c语言加速后的python代码和pure python，分别用不同的加速方法，如numba可以单独加速一个函数，把需要大量计算的放在一个函数用numba加速（numbapro支持显卡加速但是商业版的）。
所以只适当设计一下，python在一般计算问题下有这些解决方案下性能不是问题，实在不行，你还可以用boost::python来写个c/c++调用库来解决性能问题。
下面的测试说明，对于性能，原生python比较慢，在windows下python比linux,macos要快，用pypy后相当于java,c#速度，pypy,c#在windows下受益msvc表现较快，,go语言速度表现比较稳定，c语言理论上是最快，但受环境和编译器影响较大。对c#,java可能在GC垃圾回收时会表现不稳定，因为在oop中有大量计算后可能要回收垃圾内存对象，这个没有用到oop，只是纯计算，理论上还是c/c++语言最快。
python和java比，运行速度比java慢，java强大于改进n次的强大jre，但python在很多领域能调用很多现成的开源库，在数据分析中有优势，pyhton的代码比java要简洁，容易入门和使用。在优化的计算库帮助下,如numpy numba，pandas，scikit-learn，python的实际问题运算性能并不低于java。java主要是框架太多，相对复杂，java主要用于业务程序开发，符合软件工程理论，可伸缩性强,强类型有利于对程序的静态检查分析。java随着安卓,hadoop,spark的兴起，加入java语言的公司很多，性能也可以通过优化解决很多问题。很多服务器如ubuntu server,centos都默认支持python，而java虚拟机需要安装配置，python的安装使用也相对简单。python的库有开箱即用感，很多业务领域，你可能还在用oop写代码，考虑设计模式，用锄头挖沟时，而python调用挖掘机api已经炒菜完工开饭了，缺点是油耗比较大。
