CLPython:
>>> time(test)
; cpu time (non-gc) 18,717 msec user, 10 msec system
; cpu time (gc) 0 msec user, 0 msec system
; cpu time (total) 18,717 msec user, 10 msec system
; real time 18,827 msec
В подобных цифрах вобще мало смысла. Важно, чтобы язык был удобен для конкретной задачи и его скорости хватало для этой задачи. Иначе всё бы писалось бы на асме или, в крайнем случае, на С :)
А кому интересно, может сравнить с питоном на своей машине. Итак понятно, что они будут различаться в несколько раз.
У меня разница SBCL:CPython получилась ~ 7.7 раз. А IronPython (под mono) на этом тесте показывает чуть лучший результат чем CPyhton ~ в 1.04 раза быстрее.
>P.S. я запускал на ноутбуке с Celeron-M 1.6 Ghz, 256 Mb RAM, kernel 2.6.16.12, Debian Sarge, KDE (konsole)
athlonxp-1800+ 25256 Mb, sisyphus, KDE (konsole) maxima-5.9.3(sbcl) (%i3) for i:1 thru 10000 do 100!; Evaluation took 0.42 seconds (0.56 elapsed) using 8.314 MB.
> Убить быдлокодеров считающих факториал через рекурсию!
Убить быдлокодеров, изобретающих для подсчёта факториала всякие левые сущности, типа циклов! Занимающиеся преждевременной оптимизацией родились от преждевременной эякуляции!