Python 属于相当流行的编程语言之一，其具有诸多长处，像简明、灵动、易上手、资源库充实之类的。然而，Python 存在着一个相当突出的弊端，那便是性能不佳、速率迟缓。这是一个无法回避的事情。众多人会将 Python 同其他编程语言进行对比，像是 Java、C++等等，察觉到 Python 在运行速率方面远远逊于它们。那么，Python 的性能究竟是何种状况呢？我们应当怎样去看待 Python 的性能问题呢？接下来，就让我给诸位剖析一下吧。

Python 缘何速度迟缓呢？

这与 Python 的设计特性存在关联。Python 乃是一种动态类型的语言，换句话说，仅在运行之际才对变量的类型展开检查，且依据类型实施对应的操作。这般做法虽为编程者提供了便利，却也增添了运行时的开销。

反观 Java、C++等语言皆属于静态类型的语言，也就是说，于编译之时便能明确变量的类型，并生成相应的机器码。这般虽说给编程者增添了负担，不过也提升了运行时的效率。

Python 属于一种解释型的语言，意思是说，唯有在运行之时才会将源代码转化成机器码，进而实施。反观 Java、C++等语言均为编译型的语言，也就是讲，在运行以前便会把源代码编译成机器码，并留存于文件当中。这般虽增添了运行以前的时长，却也缩减了运行之时的时间。

另外还有一个缘由，即 Python 存有一个全局解释器锁（GIL），其对多线程的并发性能形成了限制。GIL 确保了同一时刻仅有一个线程能够执行 Python 字节码，如此便能规避一些数据竞争以及内存管理的问题。然而，这亦代表着 Python 没办法充分发挥多核处理器的优势，而 Java、C++等语言能够凭借多线程来提升并发性能。

Python 的速度迟缓究竟有多严峻呢？

那么，Python 的速度迟缓到底有多严重呢？我们能够经由一个简易的实例来一探究竟。倘若分别运用 Python、Java、C++去实现一段 Fibonacci 代码（用以计算斐波那契数列），随后放置在一处同时运行，再对比运行的时间，毫无疑问，Python 是最慢的。

在我的电脑上运行了这三段代码，得到了如下的结果：

语言

运行时间（秒）

Python

35.87

Java

0.66

C++

0.59

能够发觉，Python 的运行时长乃是 Java 的 54 倍，亦是 C++的 61 倍。这无疑是一个极为惊人的差距。倘若我们将 n 的数值增大，这个差距便会愈发显著。

Python 速度迟缓到底有多关键呢？

我们是否应由于 Python 速度迟缓就舍弃对它的运用呢？答案自然是否定的。我们需明了，Python 速度迟缓仅是一个外在表现，而非其本质所在。我们不能仅盯着 Python 在运行速度上的短处，却忽视了 Python 在其他层面的优势。

Python 速度迟缓并不代表 Python 效率低下。效率是相对的概念，它不单取决于运行速度，还受制于开发速度、维护成本以及可扩展性等要素。若是将范畴拓展至一项工作或者一项任务，情况就不同了。

比方说，若要进行一个矩阵运算、要读取 Excel 数据，采用 C++、Java 或许需要实现一长串代码，然而运用 Python 或许仅需大概 10 行左右的代码便能达成。从整个任务的实现效率来审视，Python 定然是占据优势的。这也正是 Python 受欢迎的缘由，对于从事 AI、数据分析的人而言，编码并非核心的工作内容，他们主要应对的问题是能够迅速迭代、快速验证算法的有效性，就这一点来讲，Python 是能够胜任的。换成 C++的话，或许大部分时间都耗费在编码的实现上了。

我们要清楚，Python 速度慢并不代表 Python 没办法增进性能。尽管无法改变 Python 作为动态语言在性能层面的局限，但是我们能够尽自己的最大努力达成性能的最优化。例如：

1.培养优良的编码习惯，防止运用不必要的循环、递归、全局变量等等。

2.合理采用一些性能提升手段，例如 LRU 缓存、多进程、多线程、异步 IO 等等。

3.运用一些优化工具和库，像是 Cython、Numba、PyPy 等，它们能够将 Python 代码转换为更高效的代码。

4.使用一些专业的库和框架，例如 NumPy、Pandas、TensorFlow 等，它们能够借助底层的 C/C++代码和硬件加速来提高运算速率。

综上所述，我们能够获取到一个结论：Python 性能该如何看待呢？答案为：看场景、看需求、看方法。

看场景：不一样的场景有着各异的性能需求。倘若你仅是进行一些简易的数据处理与分析，那么 Python 就足够使用了。可要是你得去处理一些繁杂的计算密集型任务，像是机器学习、深度学习之类的，那么 Python 或许就不太足够了，你就需要思考其他的语言或者工具了。

看需求：不同的需求有着不一样的性能标准。要是你只是出于自身的兴趣或者学习目的，那么 Python 性能稍差一些也无甚关系。然而要是你是为了商业或者科研，那么 Python 性能就相当重要了，你需要尽可能地优化你的代码与算法，抑或寻觅其他的解决办法。

看方法：不同的方法有着不一样的性能效果。要是你仅仅运用 Python 的基本语法和功能，那么 Python 性能也许就会相当差。但要是你能够借助 Python 的一些高级特性和库，那么 Python 性能或许就会有极大的提升。

结语

总之，Python 性能属于复杂且多面的问题，我们不可一概而论，也不应盲目尊崇或者贬低。我们得依据自身的实际状况，选取适宜的语言与方法，以达成我们的目标。

那今日我们就聊到这儿啦，期望你可以自这篇文章当中获取一些启示和助力哟~