Question

python为什么会运行慢

Answer 1

我们之前一定听有人说过，python的执行速度比其他语言慢。
1. python是动态性语言不是静态性语言
这是说在python程序执行的时候，编译器不知道变量的类型。图1.展示了C语言中的变量与python中变量的区别。在C中编译器知道变量在定义时的类型，而python中执行的时候只知道它是一个对象。


2. python是解释性语言而不是编译性语言
解释型语言与编译型语言它们本身的区别也会造成程序在执行的时候的速度差异。一个智能化的编译器可以预测并针对重复和不需要的操作进行优化。这也会提升程序执行的速度。
3. python的对象模型会导致访问内存效率低下
在上面的例子中，相对于C语言，在python中对整数进行操作会有一个额外的类型信息层。当有很多的整数并且希望进行某种批操作时，在python中往往会使用一个list，而在C中会使用某个基于缓存区的数组。
4.为什么我们还要使用python
既然用pytho处理数据那么低效，那么为什么我们还要使用python呢？主要是因为，python是动态的语言，它比C更加的容易上手使用，而且用法更加的灵活和兼容，这可以极大的节省开发时间。而且，python是开源的，跨平台，具有很强的移植性。在那些真正需要运用C或Fortran进行优化的场合中，python都有强大的API或库进行支持。这就是为什么Python在许多科学社区中的使用一直在不断增长。所以，Python最终成为使用代码进行科学研究的总体任务的极其有效的语言。

Answer 2

1、解释型语言
Python是一种解释型语言，相对于编译语言来说，每次运行都需要解释器将代码转换为机器码执行。这个过程需要消耗大量的时间，因此Python运行速度相对较慢。可以使用编译器对Python程序进行预编译，将代码转换为机器码，从而提高运行速度。
2、GIL锁
Python中的GIL锁是一个互斥锁，它保证同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码。这意味着Python不能利用多核CPU的优势，因为多个线程无法同时执行。可以通过使用多进程来解决这个问题，每个进程独立运行，可以充分利用多核CPU的优势。
3、内存管理
Python中的内存管理机制也会影响运行速度。Python使用垃圾回收机制来管理内存，当一个对象不再被引用时，垃圾回收机制会将其回收，释放内存。但是这个过程也需要花费时间。可以使用内存池来缓解这个问题，内存池可以提前分配一定大小的内存空间，减少频繁的内存分配和回收。
4、模块导入
Python中的模块导入也会影响运行速度。当导入一个模块时，Python会执行该模块的代码，并将其放入内存中。如果导入的模块比较大或者复杂，这个过程会比较耗时。可以使用模块缓存来避免重复的模块导入，从而提高运行速度。
5、代码优化
代码优化也是提高Python运行速度的重要手段。可以使用一些高效的算法和数据结构来优化代码，避免使用循环和递归等效率较低的方法。可以使用Numpy、Pandas等高性能的Python库来加速数值计算和数据处理。可以使用Cython将Python代码转换为C语言代码，从而提高运行速度。