小編給大家分享一下python運(yùn)行效率不高是什么原因，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

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原因：1、python是動(dòng)態(tài)語(yǔ)言；2、python是解釋執(zhí)行，但是不支持JIT；3、python中一切都是對(duì)象，每個(gè)對(duì)象都需要維護(hù)引用計(jì)數(shù)，增加了額外的工作。4、python GIL；5、垃圾回收。

當(dāng)我們提到一門(mén)編程語(yǔ)言的效率時(shí)：通常有兩層意思，第一是開(kāi)發(fā)效率，這是對(duì)程序員而言，完成編碼所需要的時(shí)間；另一個(gè)是運(yùn)行效率，這是對(duì)計(jì)算機(jī)而言，完成計(jì)算任務(wù)所需要的時(shí)間。編碼效率和運(yùn)行效率往往是魚(yú)與熊掌的關(guān)系，是很難同時(shí)兼顧的。不同的語(yǔ)言會(huì)有不同的側(cè)重，python語(yǔ)言毫無(wú)疑問(wèn)更在乎編碼效率，life is short，we use python。

雖然使用python的編程人員都應(yīng)該接受其運(yùn)行效率低的事實(shí)，但python在越多越來(lái)的領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，比如科學(xué)計(jì)算 、web服務(wù)器等。程序員當(dāng)然也希望python能夠運(yùn)算得更快，希望python可以更強(qiáng)大。

首先，python相比其他語(yǔ)言具體有多慢，這個(gè)不同場(chǎng)景和測(cè)試用例，結(jié)果肯定是不一樣的。這個(gè)網(wǎng)址給出了不同語(yǔ)言在各種case下的性能對(duì)比，這一頁(yè)是python3和C++的對(duì)比，下面是兩個(gè)case：

從上圖可以看出，不同的case，python比C++慢了幾倍到幾十倍。

python運(yùn)算效率低，具體是什么原因呢，下列羅列一些：

第一：python是動(dòng)態(tài)語(yǔ)言

一個(gè)變量所指向?qū)ο蟮念?lèi)型在運(yùn)行時(shí)才確定，編譯器做不了任何預(yù)測(cè)，也就無(wú)從優(yōu)化。舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：　r = a + b?！和b相加，但a和b的類(lèi)型在運(yùn)行時(shí)才知道，對(duì)于加法操作，不同的類(lèi)型有不同的處理，所以每次運(yùn)行的時(shí)候都會(huì)去判斷a和b的類(lèi)型，然后執(zhí)行對(duì)應(yīng)的操作。而在靜態(tài)語(yǔ)言如C++中，編譯的時(shí)候就確定了運(yùn)行時(shí)的代碼。

另外一個(gè)例子是屬性查找，關(guān)于具體的查找順序在《python屬性查找》中有詳細(xì)介紹。簡(jiǎn)而言之，訪問(wèn)對(duì)象的某個(gè)屬性是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程，而且通過(guò)同一個(gè)變量訪問(wèn)到的python對(duì)象還都可能不一樣（參見(jiàn)Lazy property的例子）。而在C語(yǔ)言中，訪問(wèn)屬性用對(duì)象的地址加上屬性的偏移就可以了。

第二：python是解釋執(zhí)行，但是不支持JIT（just in time compiler）。雖然大名鼎鼎的google曾經(jīng)嘗試Unladen Swallow 這個(gè)項(xiàng)目，但最終也折了。

第三：python中一切都是對(duì)象，每個(gè)對(duì)象都需要維護(hù)引用計(jì)數(shù)，增加了額外的工作。

第四：python GIL，GIL是Python最為詬病的一點(diǎn)，因?yàn)镚IL，python中的多線程并不能真正的并發(fā)。如果是在IO bound的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，這個(gè)問(wèn)題并不大，但是在CPU BOUND的場(chǎng)景，這就很致命了。所以筆者在工作中使用python多線程的情況并不多，一般都是使用多進(jìn)程（pre fork），或者在加上協(xié)程。即使在單線程，GIL也會(huì)帶來(lái)很大的性能影響，因?yàn)閜ython每執(zhí)行100個(gè)opcode（默認(rèn)，可以通過(guò)sys.setcheckinterval()設(shè)置）就會(huì)嘗試線程的切換，具體的源代碼在ceval.c::PyEval_EvalFrameEx。

 第五：垃圾回收，這個(gè)可能是所有具有垃圾回收的編程語(yǔ)言的通病。python采用標(biāo)記和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的時(shí)候都會(huì)中斷正在執(zhí)行的程序，造成所謂的頓卡。infoq上有一篇文章，提到禁用Python的GC機(jī)制后，Instagram性能提升了10%。感興趣的讀者可以去細(xì)讀。

看完了這篇文章，相信你對(duì)python運(yùn)行效率不高是什么原因有了一定的了解，想了解更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

網(wǎng)頁(yè)題目：python運(yùn)行效率不高是什么原因
當(dāng)前網(wǎng)址：http://jinyejixie.com/article22/jpdjjc.html

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