說(shuō)起簡(jiǎn)單易學(xué)的編程語(yǔ)言，你一定會(huì)想到Python；然而，說(shuō)起Python，許多人在說(shuō)完它的優(yōu)點(diǎn)后，會(huì)接一句“但是就是慢......”
與其他編程語(yǔ)言相比，Python的速度一直是它為人詬病的一點(diǎn)。但究竟是什么原因?qū)е铝怂乃俣绕款i？我們一起來(lái)探究一下。
1.抽象級(jí)別
為了更好地理解Python的速度問(wèn)題，我們需要先了解編程語(yǔ)言的抽象級(jí)別。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，抽象級(jí)別越高，語(yǔ)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(jí)別越低，語(yǔ)言就越接近機(jī)器語(yǔ)言，執(zhí)行效率也越高。
C++、PHP、Java、Python等編程語(yǔ)言被廣泛認(rèn)為是現(xiàn)代或高級(jí)語(yǔ)言，原因在于它們具備跨平臺(tái)的特性，能夠在各種系統(tǒng)上運(yùn)行。
相比之下，匯編語(yǔ)言則需要針對(duì)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(wú)法在不同CPU架構(gòu)的計(jì)算機(jī)上通用。
金字塔的每一層都存在著一定的層級(jí)差異。在這個(gè)層級(jí)結(jié)構(gòu)中，我們首先可以識(shí)別出過(guò)程式編程語(yǔ)言，例如C語(yǔ)言。
使用C語(yǔ)言時(shí)，程序員需要對(duì)程序的每一步有清晰的認(rèn)識(shí)和控制，這使得C語(yǔ)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(lái)了復(fù)雜性，并在一定程度上限制了其靈活性。
而有些語(yǔ)言通過(guò)提供更易于閱讀和靈活的代碼編寫方式，來(lái)簡(jiǎn)化編程任務(wù)。Python就是這類語(yǔ)言的代表。
Python語(yǔ)言的語(yǔ)法簡(jiǎn)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(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn)。
但Python在執(zhí)行效率上可能不如C語(yǔ)言等底層語(yǔ)言。為什么呢？
2.解釋型語(yǔ)言
與C++等編譯型語(yǔ)言不同，Python是一種解釋型語(yǔ)言。
編譯型語(yǔ)言在執(zhí)行前會(huì)將代碼一次性轉(zhuǎn)換為機(jī)器碼，而解釋型語(yǔ)言則是在運(yùn)行時(shí)逐行解釋執(zhí)行代碼。
這種“實(shí)時(shí)翻譯”的方式雖然賦予了Python更大的靈活性，但也帶來(lái)了額外的開(kāi)銷。
每次運(yùn)行代碼時(shí)，解釋器都需要解析、分析和執(zhí)行代碼，這無(wú)疑降低了程序的運(yùn)行速度。
3.全局解釋器
CPython是Python的默認(rèn)解釋器，它使用全局解釋器鎖（GIL）來(lái)保證線程安全。GIL就像一座獨(dú)木橋，同一時(shí)間只允許一個(gè)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(gè)核心進(jìn)行計(jì)算，這無(wú)疑制約了程序的運(yùn)行速度。
4.動(dòng)態(tài)類型
Python是一門動(dòng)態(tài)類型語(yǔ)言，這意味著開(kāi)發(fā)者無(wú)需在聲明變量時(shí)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(yùn)行時(shí)的負(fù)擔(dān)。
在動(dòng)態(tài)類型語(yǔ)言中，解釋器需要在運(yùn)行時(shí)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(yǔ)言在編譯階段就確定了變量類型，因此能夠進(jìn)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(jī)制來(lái)自動(dòng)管理內(nèi)存。垃圾回收器會(huì)定期清理程序中不再使用的對(duì)象，釋放內(nèi)存空間。
垃圾回收機(jī)制雖然減輕了開(kāi)發(fā)者的負(fù)擔(dān)，但也帶來(lái)了一定的性能開(kāi)銷。
垃圾回收過(guò)程需要占用一定的CPU時(shí)間，而且垃圾回收的時(shí)機(jī)也難以預(yù)測(cè)，這可能會(huì)導(dǎo)致程序運(yùn)行出現(xiàn)卡頓。
