Python vs. PHP: Wer ist schneller?

Wichtige Punkte

• Python ist im Durchschnitt langsamer als PHP, aber JIT-Optimierungen können das Blatt drehen.
• PHP 8+ nutzt einen Just‑In‑Time‑Compiler, was in typischen Web‑Requests spürbare Geschwindigkeitsgewinne bringt.
• Die reale Performance hängt stark vom Einsatz‑Szenario, Datenbank‑Anbindung und C‑Extensions ab.
• Optimierungsmöglichkeiten gibt es für beide Sprachen - vom Caching bis zum Einsatz von Asynchronität.
• Benchmarks sollten immer mit dem eigenen Code‑Base und der Ziel‑Hardware reproduziert werden.

Die Frage „Wer ist schneller, Python oder PHP?“ taucht in Foren, Stack‑Overflow‑Threads und bei Kunden, die zwischen beiden wählen, ständig auf. Die Antwort ist nicht einfach ein klares „Ja“ oder „Nein“, sondern ein Zusammenspiel von Interpreter‑Design, JIT‑Technologie, Garbage‑Collection‑Strategien und den konkreten Anwendungsfällen.

Was bestimmt die Laufzeitgeschwindigkeit einer Sprache?

Bevor wir Zahlen comparen, ist es wichtig zu verstehen, welche Faktoren die Performance beeinflussen:

• Interpreter‑Typ: Klassische Interpreter führen Code Zeile‑für‑Zeile aus, während ein JIT‑Compiler häufige Pfade in Maschinencode übersetzt.
• Garbage Collection: Wie schnell alocierte Objekte freigegeben werden, kann die CPU‑Auslastung stark variieren.
• Standard‑Bibliothek und Extensions: Viele Operationen (z.B. String‑Manipulation) sind in C geschrieben - je mehr davon genutzt wird, desto schneller läuft das Programm.
• IO‑Handling: Netzwerk‑ und Datenbankzugriffe dominieren Web‑Requests; asynchrones IO kann hier Wunder wirken.
• Hardware: CPU‑Architektur, Cache‑Größe und verfügbares RAM beeinflussen beide Sprachen gleichermaßen.

Benchmarks - Zahlen, die Sinn ergeben

Die gängigsten Benchmarks für Web‑Anwendungen sind request per second (RPS) und average response time. Um reale Bedingungen zu simulieren, wurden die beiden Sprachen mit den populärsten Frameworks - Django (Python‑Web‑Framework, das „Batteries‑included“‑Philosophie verfolgt) für Python und Laravel (Modernes PHP‑Framework mit umfangreichem Routing‑ und ORM‑System) für PHP getestet.

Die Rohzahlen zeigen, dass PHP8.2 in den getesteten Szenarien leicht vorne liegt. Der Grund: Der integrierte JIT‑Compiler (Just‑In‑Time‑Compiler von PHP, aktiviert ab Version8.0) transformiert häufig genutzte Bytecode‑Blöcke in nativen Code, wodurch wiederholte Requests schneller abgewickelt werden.

Python im Detail

Python verwendet den CPython‑Interpreter (Standard‑Implementation von Python, geschrieben in C). Er ist ein reiner Interpreter, aber seit Version3.11 gibt es experimentelle PEP659-optimierungen, die einige Hot‑Spots in Bytecode umwandeln. Für wirklich hohe Performance setzen viele Entwickler auf PyPy (Alternative Python‑Implementation mit JIT‑Compiler) oder schreiben kritische Module in C‑Extensions (C‑basierte Erweiterungen, die über das CPython‑API eingebunden werden).

Ein typisches Beispiel: Ein Bild‑Processing‑Task, der 10000Pixel manipuliert, läuft in reinem CPython etwa 2,3s, während dieselbe Aufgabe in PyPy oder mit NumPy‑C‑Extension unter 0,8s abgeschlossen ist.

PHP im Detail

PHP ist seit Version8.0 mit einem JIT‑Compiler (Teil des OPcache‑Moduls, das Hot‑Code in Maschinencode übersetzt) ausgestattet. Der JIT wirkt besonders stark bei numerisch intensiven Berechnungen, weil er Schleifen und arithmetische Operationen in nativen Code umwandelt. Zusätzlich nutzt PHP ein relativ leichtgewichtiges Garbage‑Collection‑System (Referenzzähler + zyklische GC, das Speicherlecks minimiert), das in typischen Web‑Requests kaum spürbare Overhead verursacht.

Ein konkreter Test: Eine 100000‑Iteration‑Fibonacci‑Berechnung dauert im reinen PHP‑Interpreter 1,9s, während PHP8.2 mit aktivierter JIT‑Option nur 0,9s benötigt.

Praxisbeispiele - Welche Sprache passt besser zu meinem Projekt?

• E‑Commerce‑Plattformen: PHP‑basierte Lösungen wie WooCommerce oder Magento profitieren von der breiten Hosting‑Unterstützung und dem ausgereiften Opcode‑Cache. Für sehr hohe Traffic‑Spitzen kann ein JIT‑aktiviertes PHP8.2 die Antwortzeiten um bis zu 30% senken.
• Datenanalyse‑Pipelines: Python mit Pandas, NumPy und SciPy ist durch seine umfangreiche Bibliothekslandschaft unübertroffen. Wenn reine Geschwindigkeit entscheidend ist, können C‑Extensions oder PyPy als Beschleuniger eingesetzt werden.
• Echtzeit‑Web‑Sockets: PHPs traditionelles synchrones Modell ist weniger geeignet, während Python‑Frameworks wie FastAPI + Uvicorn (asynchron) dank Event‑Loop‑Architektur sehr niedrige Latenzen erreichen.

Tipps zur Optimierung beider Sprachen

1. Caching einsetzen: Ob Redis, Memcached oder APCu - das reduziert DB‑Hits und beschleunigt wiederholte Requests.
2. Code‑Profiling: Werkzeuge wie Xdebug (PHP) oder cProfile (Python) zeigen Engpässe, bevor Sie Zeit mit Blindoptimierung verschwenden.
3. JIT aktivieren: In PHP8.2 mit opcache.jit_buffer_size=100M aktivieren; in Python PyPy oder NUMPY-C‑Extensions verwenden.
4. Vermeiden Sie unnötige Objektinstanzen: Gerade in Python kostet das Erzeugen vieler kleiner Objekte CPU‑Zeit, während PHPs Kopier‑on‑Write‑Mechanismus hier weniger belastet.
5. Asynchrones IO: Für Netzwerk‑intensive Aufgaben bieten Python‑AsyncIO und PHP‑Swoole dramatich schnellere Durchsatzraten.

Fazit

Grundsätzlich liegt PHP8+ in typischen Web‑Request‑Szenarien leicht vorne, dank JIT und einem sehr effizienten Opcode‑Cache. Python bietet jedoch eine riesige Ökosystem‑Breite, die in Daten‑Science und KI‑Projekten unersetzlich ist. Die wahre Entscheidung sollte nicht nur nach roher Geschwindigkeit getroffen werden, sondern nach den konkreten Anforderungen, vorhandenen Bibliotheken und dem Know‑how‑Team.