python运行慢为什么还要用(python为什么运行效率低)

python为啥运行效率不高

原因：1、python是动态语言；2、python是解释执行，但是不支持JIT；3、python中一切都是对象，每个对象都需要维护引用计数，增加了额外的工作。4、python GIL；5、垃圾回收。

当我们提到一门编程语言的效率时：通常有两层意思，第一是开发效率，这是对程序员而言，完成编码所需要的时间；另一个是运行效率，这是对计算机而言，完成计算任务所需要的时间。编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系，是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重，python语言毫无疑问更在乎编码效率，life is short，we use python。

虽然使用python的编程人员都应该接受其运行效率低的事实，但python在越多越来的领域都有广泛应用，比如科学计算 、web服务器等。程序员当然也希望python能够运算得更快，希望python可以更强大。

首先，python相比其他语言具体有多慢，这个不同场景和测试用例，结果肯定是不一样的。这个网址给出了不同语言在各种case下的性能对比，这一页是python3和C++的对比，下面是两个case：

从上图可以看出，不同的case，python比C++慢了几倍到几十倍。

python运算效率低，具体是什么原因呢，下列罗列一些：

第一：python是动态语言

一个变量所指向对象的类型在运行时才确定，编译器做不了任何预测，也就无从优化。举一个简单的例子：　r = a + b。　a和b相加，但a和b的类型在运行时才知道，对于加法操作，不同的类型有不同的处理，所以每次运行的时候都会去判断a和b的类型，然后执行对应的操作。而在静态语言如C++中，编译的时候就确定了运行时的代码。

另外一个例子是属性查找，关于具体的查找顺序在《python属性查找》中有详细介绍。简而言之，访问对象的某个属性是一个非常复杂的过程，而且通过同一个变量访问到的python对象还都可能不一样（参见Lazy property的例子）。而在C语言中，访问属性用对象的地址加上属性的偏移就可以了。

第二：python是解释执行，但是不支持JIT（just in time compiler）。虽然大名鼎鼎的google曾经尝试Unladen Swallow 这个项目，但最终也折了。

第三：python中一切都是对象，每个对象都需要维护引用计数，增加了额外的工作。

第四：python GIL，GIL是Python最为诟病的一点，因为GIL，python中的多线程并不能真正的并发。如果是在IO bound的业务场景，这个问题并不大，但是在CPU BOUND的场景，这就很致命了。所以笔者在工作中使用python多线程的情况并不多，一般都是使用多进程（pre fork），或者在加上协程。即使在单线程，GIL也会带来很大的性能影响，因为python每执行100个opcode（默认，可以通过sys.setcheckinterval()设置）就会尝试线程的切换，具体的源代码在ceval.c::PyEval_EvalFrameEx。

?第五：垃圾回收，这个可能是所有具有垃圾回收的编程语言的通病。python采用标记和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的时候都会中断正在执行的程序，造成所谓的顿卡。infoq上有一篇文章，提到禁用Python的GC机制后，Instagram性能提升了10%。感兴趣的读者可以去细读。

推荐课程：Python机器学习(Mooc礼欣、嵩天教授)

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

?

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其实很慢，但为什么我们还是执迷不悟

分几种不同的情况的，有可能是中病毒了，或者是系统里面的垃圾太多了，也可能是第三方插件影响的，用腾讯电脑管家扫描一下要是发现病毒的话，进行强力清除一下，要是没有病毒的话，消除一下系统垃圾就行了，并且这种功能是很强大的，这样一般电脑就会恢复了，没有那么卡了，并且开机启动项设置一下，不要过多，这样也可以消除卡的情况

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。

Python 执行速度慢只是因为它是解释型语言吗

Python 不是解释型语言，事实上也没有「解释型」语言这个分类。

Python 性能略有不佳的原因可能有几个：

首先是 Python 希望自己是一个简单和优雅的语言，需要性能的组件通常用 C 实现，没有太多改进性能的动力。

然后 Python 具有垃圾回收和自动的内存管理功能，并且采用动态类型系统，会在运行时进行类型检查，这会不可避免地略微影响性能，使其不如静态类型(Java)或没有垃圾回收(C/C++)的语言。

摘自维基百科：

「Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。」

「因为Python属于动态类型语言，动态类型语言是在运行期间检查数据的类型，不得不保持描述变量值的实际类型标记，程序在每次操作变量时，需要执行数据依赖分支」

为什么说Python速度虽然慢但它工作效率高啊!

因为某个语言速度快而选择其为开发你应用的语言是不成熟优化的一种体现。是的，Python 比较慢，但其牺牲性能可以提升工作效率。

写在前面

让我们来讨论一个我最近一直在思考的问题：Python 的性能。顺便说一下，我是 Python 的忠实拥趸，我在各种情况下都会积极尝试使用 Python 来解决问题。大家对 Python 最大的抱怨就是它的速度慢。有些人甚至因为 Python 的速度不如某个语言而拒绝使用它。本文中我将阐述，即便 Python 这么慢，为什么还值得你对它进行尝试。记住加企鹅扣444五一三089可以从基础到开发mianfei学习python。

速度不再关键

之前，程序的运行时间相当长。CPU 资源和内存资源都十分珍贵，程序的运行时间在这种情况下是一个重要指标。计算机本身十分昂贵，当然还有随之而来昂贵的电力消耗。优化这些资源就十分必要，因为在商业世界有一个永恒的规则：

? 优化你最昂贵的资源。

历史上，程序最昂贵的资源是计算机的运行时间。这也就导致了对计算机科学的研究更专注于不同算法的效率。然而在当下环境中，这已经不再适用，现在硅的价格已经十分便宜了。是真的非常便宜。运行时间不再是你最昂贵的资源。一个公司最昂贵的资源现在是其雇佣的员工的时间。也就是正在看这篇文章的你自己的时间。对现在的公司来说，完成项目比让项目跑得更快更重要。这点非常重要，这里再次强调：

完成项目比让项目跑得更快更重要。

你也许会说“我们公司对性能要求很高，我构建的网站应用需要所有的请求在 X 毫秒内返回。”或者“客户认为我们的应用慢而放弃使用我们的应用。”在这里我不是说速度根本不重要，我只是想说明速度不再是最重要的指标，因为它不再是你最昂贵的资源。

速度！

速度是唯一重要的事情

在编程的世界中当你提到速度，一般是指程序的性能，也就是 CPU 周期。而当你的 CEO 提到速度，他通常指的是业务上的速度，其中最重要的是投入市场的时间。你的产品或网络应用有多快并不重要，应用采用哪种语言编写的也不重要，甚至是使项目运行投入了多少资金都不重要。最终，唯一能够让你的公司存活下来的是产品投入市场的时间。

这里不是指初创公司观念中的盈利时间，而更多是从想法转换到实际消费者手中所花费的时间。在商业世界中能存活下来的唯一方法是比你的竞争对手更快地进行创新。如果你的竞争对手比你更早地发布产品，那么你有再多的好点子也无济于事。你必须成为市场的第一个进入者，或至少要赶上领先的节奏。一旦你掉队了，那么你就大势已去。

? ? 在商业世界中能存活下来的唯一方法是比你竞争对手更快地进行创新。