為什么Python運行速度這么慢？有什么解決方法嗎？

說起簡單易學(xué)的編程語言，你一定會想到Python；然而，說起Python，許多人在說完它的優(yōu)點后，會接一句“但是就是慢......”

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

簡單來說，抽象級別越高，語言就越接近人類的思維方式，也更容易理解和使用；反之，抽象級別越低，語言就越接近機器語言，執(zhí)行效率也越高。

C++、PHP、Java、Python等編程語言被廣泛認為是現(xiàn)代或高級語言，原因在于它們具備跨平臺的特性，能夠在各種系統(tǒng)上運行。

相比之下，匯編語言則需要針對不同處理器的指令集編寫特定程序，這就意味著同一段代碼無法在不同CPU架構(gòu)的計算機上通用。

金字塔的每一層都存在著一定的層級差異。在這個層級結(jié)構(gòu)中，我們首先可以識別出過程式編程語言，例如C語言。

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

而有些語言通過提供更易于閱讀和靈活的代碼編寫方式，來簡化編程任務(wù)。Python就是這類語言的代表。

Python語言的語法簡潔明了，使得它幾乎可以應(yīng)用于任何領(lǐng)域，并且易于快速開發(fā)和實現(xiàn)。

但Python在執(zhí)行效率上可能不如C語言等底層語言。為什么呢？

編譯型語言在執(zhí)行前會將代碼一次性轉(zhuǎn)換為機器碼，而解釋型語言則是在運行時逐行解釋執(zhí)行代碼。

這種“實時翻譯”的方式雖然賦予了Python更大的靈活性，但也帶來了額外的開銷。

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

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核心進行計算，這無疑制約了程序的運行速度。

在動態(tài)類型語言中，解釋器需要在運行時確定變量的類型，并根據(jù)類型執(zhí)行相應(yīng)的操作。

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

垃圾回收機制雖然減輕了開發(fā)者的負擔(dān)，但也帶來了一定的性能開銷。

垃圾回收過程需要占用一定的CPU時間，而且垃圾回收的時機也難以預(yù)測，這可能會導(dǎo)致程序運行出現(xiàn)卡頓。