為什么Python運(yùn)行速度這么慢？有什么解決方法嗎？

說(shuō)起簡(jiǎn)單易學(xué)的編程語(yǔ)言，你一定會(huì)想到Python；然而，說(shuō)起Python，許多人在說(shuō)完它的優(yōu)點(diǎn)后，會(huì)接一句“但是就是慢......”

與其他編程語(yǔ)言相比，Python的速度一直是它為人詬病的一點(diǎn)。但究竟是什么原因?qū)е铝怂乃俣绕款i？我們一起來(lái)探究一下。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，抽象級(jí)別越高，語(yǔ)言就越接近人類(lèi)的思維方式，也更容易理解和使用；反之，抽象級(jí)別越低，語(yǔ)言就越接近機(jī)器語(yǔ)言，執(zhí)行效率也越高。

C++、PHP、Java、Python等編程語(yǔ)言被廣泛認(rèn)為是現(xiàn)代或高級(jí)語(yǔ)言，原因在于它們具備跨平臺(tái)的特性，能夠在各種系統(tǒng)上運(yùn)行。

相比之下，匯編語(yǔ)言則需要針對(duì)不同處理器的指令集編寫(xiě)特定程序，這就意味著同一段代碼無(wú)法在不同CPU架構(gòu)的計(jì)算機(jī)上通用。

金字塔的每一層都存在著一定的層級(jí)差異。在這個(gè)層級(jí)結(jié)構(gòu)中，我們首先可以識(shí)別出過(guò)程式編程語(yǔ)言，例如C語(yǔ)言。

使用C語(yǔ)言時(shí)，程序員需要對(duì)程序的每一步有清晰的認(rèn)識(shí)和控制，這使得C語(yǔ)言在執(zhí)行效率上非常出色。然而，這種控制的精確性也帶來(lái)了復(fù)雜性，并在一定程度上限制了其靈活性。

而有些語(yǔ)言通過(guò)提供更易于閱讀和靈活的代碼編寫(xiě)方式，來(lái)簡(jiǎn)化編程任務(wù)。Python就是這類(lèi)語(yǔ)言的代表。

Python語(yǔ)言的語(yǔ)法簡(jiǎn)潔明了，使得它幾乎可以應(yīng)用于任何領(lǐng)域，并且易于快速開(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn)。

但Python在執(zhí)行效率上可能不如C語(yǔ)言等底層語(yǔ)言。為什么呢？

編譯型語(yǔ)言在執(zhí)行前會(huì)將代碼一次性轉(zhuǎn)換為機(jī)器碼，而解釋型語(yǔ)言則是在運(yùn)行時(shí)逐行解釋執(zhí)行代碼。

這種“實(shí)時(shí)翻譯”的方式雖然賦予了Python更大的靈活性，但也帶來(lái)了額外的開(kāi)銷(xiāo)。

每次運(yùn)行代碼時(shí)，解釋器都需要解析、分析和執(zhí)行代碼，這無(wú)疑降低了程序的運(yùn)行速度。

雖然GIL能夠有效防止多線程沖突，但也限制了Python在多核處理器上的并行處理能力。

即使在多核環(huán)境下，Python程序也只能利用單個(gè)核心進(jìn)行計(jì)算，這無(wú)疑制約了程序的運(yùn)行速度。

在動(dòng)態(tài)類(lèi)型語(yǔ)言中，解釋器需要在運(yùn)行時(shí)確定變量的類(lèi)型，并根據(jù)類(lèi)型執(zhí)行相應(yīng)的操作。

相比之下，靜態(tài)類(lèi)型語(yǔ)言在編譯階段就確定了變量類(lèi)型，因此能夠進(jìn)行更積極的代碼優(yōu)化，從而提高程序的執(zhí)行效率。

垃圾回收機(jī)制雖然減輕了開(kāi)發(fā)者的負(fù)擔(dān)，但也帶來(lái)了一定的性能開(kāi)銷(xiāo)。

垃圾回收過(guò)程需要占用一定的CPU時(shí)間，而且垃圾回收的時(shí)機(jī)也難以預(yù)測(cè)，這可能會(huì)導(dǎo)致程序運(yùn)行出現(xiàn)卡頓。