2.因為這是一種解釋語言

我經常聽到這種說法，我發現這是對CPython實際工作方式的一種粗略簡化。如果您在終端上編寫了pythonmyscript.py，那么CPython將開始一長串的讀取、詞法分析、解析、編譯、解釋和執行這些代碼

在這個過程中很重要的一點是創建一個.pyc文件，在編譯器階段，字節碼序列被寫到Python3上的_pycache__/中的一個文件中，或者在Python2的相同目錄中。這不僅適用于您的腳本，還適用于您導入的所有代碼，包括第三方模塊。

所以大多數時候(除非您編寫的代碼只運行一次?)，Python都是解釋字節碼并在本地執行它。與Java和c#.NET相比:Java編譯成“中間語言”，Java虛擬機讀取字節碼并及時將其編譯成機器碼。netCIL是一樣的，.net公共語言運行時(CLR)對機器代碼使用即時編譯。

那么，如果Python都使用虛擬機和某種字節碼，那么為什么在基準測試中它比Java和c#慢那么多呢?

首先，.net和Java是jit編譯的。JIT或即時編譯需要一種中間語言來允許將代碼分割成塊(或幀)。提前(AOT)編譯器的設計是為了確保CPU在進行任何交互之前能夠理解代碼中的每一行。

JIT本身并沒有使執行變得更快，因為它仍然在執行相同的字節碼序列。但是，JIT允許在運行時進行優化。一個好的JIT優化器會看到應用程序的哪些部分被頻繁地執行，稱之為“熱點”。然后，它將對這些代碼進行優化，用更高效的版本替換它們。

這意味著當您的應用程序一次又一次地做同樣的事情時，它可以顯著地更快。另外，請記住Java和c#是強類型語言，因此優化器可以對代碼進行更多的假設。

PyPy有一個JIT，正如前一節所提到的，它比CPython要快得多。

那么為什么CPython不使用JIT呢?

jit也有缺點:其中之一就是啟動時間。CPython的啟動時間已經比較慢了，PyPy比CPython慢2-3倍。眾所周知，Java虛擬機的啟動速度很慢。netCLR通過在系統啟動時啟動來解決這個問題，但是CLR的開發人員還開發運行CLR的操作系統。

如果您有一個運行了很長時間的Python進程，其中的代碼可以進行優化，因為它包含“熱點”，那么JIT就很有意義。

然而，CPython是一種通用實現。因此，如果您正在使用Python開發命令行應用程序，那么每次調用CLI時都必須等待JIT啟動，這將是非常慢的。

CPython必須嘗試并服務盡可能多的用例。在CPython中插入JIT是有可能的，但是這個項目在很大程度上已經停止了。如果您希望獲得JIT的好處，并且有適合它的工作負載，那么可以使用PyPy。

3.因為它是動態類型語言

態類型”語言中，必須在聲明變量時指定變量的類型。包括C,c++，Java,c#，Go。在動態類型語言中，仍然有類型的概念，但是變量的類型是動態的。

在這個例子中，Python創建了第二個具有相同名稱和str類型的變量，并釋放為a的第一個實例創建的內存

靜態類型語言的設計并不是為了讓您的工作變得困難，而是因為CPU的操作方式。如果最終需要將所有操作都等同于簡單的二進制操作，則必須將對象和類型轉換為低級數據結構。

Python為您做了這些，您只是從來沒有見過它，也不需要關心它。

不需要聲明類型并不是使Python變慢的原因，Python語言的設計使您能夠使幾乎任何東西都是動態的。您可以在運行時替換對象上的方法，您可以在運行時對低級系統調用的值進行monkey-patch。幾乎一切皆有可能。

正是這種設計使得優化Python變得非常困難。

那么，Python的動態類型會使它變慢嗎?

比較和轉換類型的成本很高，每次讀取、寫入或引用某個變量時，都要檢查該類型很難優化一門如此動態的語言。Python的許多替代品之所以如此之快，是因為它們在性能的名義下對靈活性做出了妥協看看Cython，它結合了C-Static類型和Python來優化已知類型的代碼，可以提供84x的性能改進。結論

Python的主要缺點是它的動態性和通用性。它可以作為解決各種問題的工具，在這些問題中，可能有更優化、更快的替代方案。

但是，可以通過利用異步、理解分析工具和考慮使用多解釋器來優化Python應用程序。

對于啟動時間不重要且代碼有利于JIT的應用程序，可以考慮使用PyPy。

對于您的代碼中性能非常重要并且有更多靜態類型變量的部分，可以考慮使用Cython。

以上內容為大家介紹了為什么python這么慢，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。http://www.e7g2kmi.cn/