說起簡單易學的編程語言，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。
1.抽象級別
為了更好地理解Python的速度問題，我們需要先了解編程語言的抽象級別。
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？
2.解釋型語言
與C++等編譯型語言不同，Python是一種解釋型語言。
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。
3.全局解釋器
CPython是Python的默認解釋器，它使用全局解釋器鎖（GIL）來保證線程安全。GIL就像一座獨木橋，同一時間只允許一個線程執(zhí)行Python字節(jié)碼。
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。
4.動態(tài)類型
Python是一門動態(tài)類型語言，這意味著開發(fā)者無需在聲明變量時指定其類型。這種靈活性雖然方便了代碼編寫，但也增加了程序運行時的負擔。
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。
5.垃圾回收
Python使用垃圾回收機制來自動管理內(nèi)存。垃圾回收器會定期清理程序中不再使用的對象，釋放內(nèi)存空間。
垃圾回收機制雖然減輕了開發(fā)者的負擔，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測，這可能會導致程序運行出現(xiàn)卡頓。
