python為什么比較慢？針對這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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 Python是一種動(dòng)態(tài)類型，解釋性的語言，對于很多開發(fā)者來說，Python運(yùn)行慢是眾所周知的事情，其萬物皆對象的特性，就是導(dǎo)致其運(yùn)行慢的一個(gè)原因，下面將從三個(gè)方面來分析Python慢的原因。

動(dòng)態(tài)類型

Python是動(dòng)態(tài)類型而不是靜態(tài)類型的，這意味著，在程序執(zhí)行時(shí)，解釋器并不知道變量的類型。對C語言來說，編譯器在聲明變量的時(shí)候就知道其類型了；對Python來說，程序執(zhí)行時(shí)只知道一個(gè)變量是某種Python對象。

對于下面的C代碼

int a = 1;
int b = 2;
int c = a + b;

編譯器始終知道a和b是整型，在執(zhí)行相加運(yùn)算時(shí)，流程如下:

把 1賦值給a

把 2賦值給b

調(diào)用binary_add(a, b)

把結(jié)果賦值給c

實(shí)現(xiàn)同樣功能的Python代碼如下：

a = 1
b = 2
c = a + b

解釋器只知道1和2是對象，但是并不知道這個(gè)對象的類型。所以解釋器必須檢查每個(gè)變量的PyObject_HEAD才能知道變量類型，然后執(zhí)行對應(yīng)的相加操作，最后要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的Python對象來保存返回值，大致流程如下：

第一步，把1賦值給a

1.設(shè)置a->PyObject_HEAD->typecode為整型

2.設(shè)置a->val = 1

第二步，把2賦值給b

1.設(shè)置a->PyObject_HEAD->typecode為整型

2.設(shè)置b->val = 2

第三步，調(diào)用binary_add(a, b)

1.a->PyObject_HEAD獲取類型編碼

2.a是一個(gè)整型；值為a->val

3.b->PyObject_HEAD獲取類型編碼

4.b是一個(gè)整型，值為b->val

5.調(diào)用binary_add(a->val, b->val)

6.結(jié)果為整型，存在result中

第四步，創(chuàng)建對象c

1.設(shè)c->PyObject_HEAD->typecode為整型

2.設(shè)置c->val為result

動(dòng)態(tài)類型意味著任何操作都會(huì)涉及更多的步驟。這是Python對數(shù)值操作比C語言慢的主要原因

Python是解釋型語言

上面介紹了解釋型代碼和編譯型代碼的一個(gè)區(qū)別。智能的編譯器可以提前預(yù)見并優(yōu)化重復(fù)或不需要的操作，這會(huì)帶來性能的提升。編譯器是一個(gè)大的話題，這里不會(huì)展開。

Python的對象模型會(huì)帶來低效的內(nèi)存訪問

和C語言的整數(shù)對比時(shí)，我們指出了Python多了額外一層信息?，F(xiàn)在來看看數(shù)組的情況。在Python中我們可以使用標(biāo)準(zhǔn)庫中提供的List對象；而在C語言中我們會(huì)使用基于緩沖區(qū)的數(shù)組。

最簡單的NumPy數(shù)組是圍繞C數(shù)據(jù)構(gòu)建的Python對象，也就是說它有一個(gè)指向連續(xù)數(shù)據(jù)緩存區(qū)的指針。而Python的list具有指向連續(xù)的指針緩沖區(qū)的指針，這些指針每個(gè)都指向一個(gè)Python對象，結(jié)合上面的例子，這些Python對象是一個(gè)整數(shù)對象。這個(gè)結(jié)構(gòu)像下面這樣

很容易看出，如果你正在執(zhí)行按順序逐步完成數(shù)據(jù)的操作，numpy的內(nèi)存布局比Python的內(nèi)存布局更為高效，無論是存儲(chǔ)成本還是訪問的時(shí)間成本。

關(guān)于python為什么比較慢問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識(shí)。