python为什么那么慢(python为什么效率高)

python向nas上写入数据很慢

Python向NAS上写入数据很慢可能有以下原因：

网络带宽限制：如果您的NAS和Python程序运行的计算机之间的网络带宽较低，数据传输速度就会变慢。

硬盘读写速度限制：如果您的NAS硬盘读写速度较慢，或者硬盘已经接近满负荷，写入数据的速度就会变慢。

Python程序的性能问题：如果您的Python程序写入数据的方式不够高效，或者存在其他性能问题，也会导致写入数据的速度变慢。

针对这些问题，您可以尝试以下解决方案：

检查网络带宽：可以使用网络测试工具检查NAS和Python程序运行的计算机之间的网络带宽，如果网络带宽较低，可以考虑升级网络设备或者使用其他网络传输方式。

检查NAS硬盘读写速度：可以使用硬盘测试工具检查NAS硬盘的读写速度，如果硬盘读写速度较慢，可以考虑升级硬盘或者使用其他存储设备。

优化Python程序：可以使用Python性能分析工具检查Python程序的性能问题，并进行优化。例如，可以使用多线程或者异步IO等方式提高写入数据的效率。

总之，Python向NAS上写入数据很慢可能有多种原因，需要根据具体情况进行分析和解决。

树莓派zero运行python特别慢

版本不兼容。树莓派zero是一款微型电脑，内部配置了多种电脑应用程序，用户在使用时若发现运行python特别慢，是因为版本不兼容的问题，这时用户只需要登录python官网，对其专属的系统进行升级版本，即可解决。

pythonprocess多核更慢

由于Python全局解释器锁的存在，导致在执行多线程的时候实际上只有一个线程在运行，这使得多核CPU无法发挥它真正的效率。而多进程就可以很好的解决这个问题。如果你打开多进程的姿势不对，会导致它比单进程更慢。

写出了正确的多线程代码，运行速度反而比单线程慢很多，原来是由于GIL（Global Interpreter Lock）！

GIL 是Cpython(Python语言的主流解释器)特有的全局解释器锁（其他解释器因为有自己的线程调度机制，所以没有GIL机制），GIL锁定Python线程中的CPU执行资源。线程在执行代码时，必须先获得这把锁，才获得CPU执行代码指令。如果这把锁被其他线程占用，该线程就只能等待，等到占有该锁的线程释放锁。

在Cpython解释器中，线程要想执行CPU指令需要2个条件：

被操作系统调度出来（操作系统允许它占用CPU）

获取到GIL（Cpython解释器允许它执行指令）

如果写出正确的多线程代码，执行的情况就是会有线程满足条件1不满足条件2，这时只能等待。

在单核CPU机器上，多线程与单线程在本质上并无不同，因为所有线程都是轮流占用CPU。多个线程慢于一个线程，因为其他线程还要先调度出来，再等待。

在多核CPU机器上，多线程代码运行性能会非常糟糕，比单核更糟糕。因为这时候多一个步骤，不同的CPU再竞争GIL，GIL只有一个。Python在多核CPU上的多核CPU也只有单线程在跑程序。

解决办法:【绕开GIL的影响】

使用多进程（多进程之间没有GIL限制）

使用Jython, IronPython等无GIL的解释器

使用协程（高效的单线程模式）

GIL的设置有其优点和可取之处，在Cpython解释器框架之下难以绕过这一限制。可以用PyPy解释器，麻烦之处在于很多第三方库在PyPy下无法使用，或者重新安装第三方库的PyPy版本。运行时候，PyPy **.py即可。Cpython下是Python **.py。

I/O的多线程还是快于单线程，因为优先级在获取GIL之上，I/O并行运算的时候，GIL处于release状态

Python慢的重要原因？

Python慢的重要原因：

1、python是动态性语言不是静态性语言

在python程序执行的时候，编译器不知道变量的类型。

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

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。

请问大佬们，为什么我python运行程序特别慢啊，我这个程序怎么改一下可以运行的更快呢？

您好，茫茫人海之中，能为君排忧解难实属朕的荣幸，在下拙见，若有错误，还望见谅！。展开全部

yxhtest7772017-07-18

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python运行速度慢怎么办？6个Python性能优化技巧

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Python是一门非常酷的语言，因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任务和多重处理。

Python的批评者声称Python性能低效、执行缓慢，但实际上并非如此：尝试以下6个小技巧，可以加快Python应用程序。

关键代码可以依赖于扩展包

Python使许多编程任务变得简单，但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的，也就是说，你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通过直接向底层主机编程。

下面这些扩展包你可以考虑添加到你的个人扩展库中：

Cython

PyInlne

PyPy

Pyrex

这些包有不同的作用和执行方式。例如，Pyrex 让Python处理一些内存任务变得简单高效；PyInline可以直接让你在Python应用程序中使用C代码，虽然内联代码被单独编译，但是如果你能高效的利用C代码，它可以在同一个地方处理每一件事情。

使用关键字排序

有很多古老的Python代码在执行时将花费额外的时间去创建一个自定义的排序函数。最好的排序方式是使用关键字和默认的sort()方法。

优化循环

每一种编程语言都强调循环语句的优化，Python也是一样的。尽管你可以依赖于丰富的技术让循环运行的更快，然而，开发者经常忽略的一个方法是避免在循环内部使用点拼接字符串。

使用新版本

任何一个在线上搜索Python资料的人都会发现无数关于Python版本迁移的信息。通常，Python每一个版本都针对之前的一个版本做了优化和改进，以让Python运行的更快。限制因素是你喜欢的函数库是否也针对Python的新版本做了改进。

当你使用了新的函数库，获得了Python的新版本，你需要保证代码依然能够运行，检查应用，修正差异。然后，如果你仅仅是非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！

python下载为什么这么慢？

答: 如果是在官网上下载Python的话，确实有时候会比较慢，因为文件的发布在国外的服务器上，但是肯定是可以下载成功的。如果还是觉得下载速度比较慢的话，就可以找镜像下载或者下载别人分享的，希望能够帮助到你。