极客笔记为什么Python比其他语言慢？
Python作为一门高级动态语言，其简洁的语法和丰富的库使得Python逐渐成为了广泛使用的编程语言，但是Python也因为其解释型的特性而被认为比其他语言慢。那么Python为什么比其他语言慢呢？本文将从Python解释器、静态类型、GIL等方面探究其原因，并且提供优化建议与实例演示。
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Python解释器
Python解释器是Python的核心部分，其作用是将Python代码转化为计算机能够理解的机器语言。Python解释器有两种实现方式：CPython和Jython，其中CPython是官方实现的解释器，其性能相对于Jython更为出色。
Python解释型的特性决定了Python在执行代码时需要有解释器参与，而其他编译型语言如Java、C++等在编译代码时就将其转化为可以直接在计算机上执行的代码，因此其相对Python会快许多。
但是Python解释器也有一些优势，例如Python的动态特性让人们可以在运行时修改代码以及动态调用函数等。此外，Python解释器也提供了一些优化机制，如循环展开、函数内联、变量追踪等，可以使程序在某些情况下获得更好的性能表现。
静态类型
Python是一门动态类型语言，意味着在编写Python代码时无需声明变量的类型。变量的实际类型只有在运行时才能够确定。
这种动态特性使得Python更加灵活，开发者可以更快地开发出具有更高抽象层次的代码。但是静态类型的语言在性能上通常会更为优秀一些。
一方面，Python解释器无法在编译时进行类型检查与优化，必须在运行时动态检测类型，这会降低执行效率，并且会导致解释器分配更多的内存。例如在Python中，相比于整型或浮点型数据，列表数据类型（动态数组）通常需要更多的内存。
另一方面，静态类型通过为变量指定类型来帮助编译器产生更快和更节省空间的代码。在其他编译语言中，程序员必须在对程序代码进行编译之前显式指定每个变量的类型。这使得分配的内存区域的大小是固定的，并且可以更好地配合硬件进行内存操作。
Python的GIL
Python的全局解释器锁（GIL）是Python的另一个性能瓶颈。
GIL是一个互斥锁，它只允许Python解释器在任何一时刻只执行单线程代码。这意味着在多CPU系统中，Python无法利用多个CPU核心进行并行计算。相反，Python代码只能在单个CPU核心上执行，这使得其在CPU密集型任务上表现不足。
例如，考虑以下Python代码，它通过求N的阶乘来测试Python在CPU密集型任务上的性能：
import math
def factorial(n):
return math.factorial(n)
if __name__ == '__main__':
import timeit
print(timeit.timeit(lambda: factorial(100000), number=10))
运行以上代码后，测试结果表明，计算10w的阶乘10次需要约14.4秒。
一方面，GIL的存在使得Python在多线程场景下表现不佳另一方面，GIL也有一些优点，例如可以简化内存管理以及保证数据的线程安全性。此外，Python的线程在IO密集型任务上表现优异，这是因为网络IO和磁盘IO等操作时会把线程让出去，这时其他线程就可以继续执行。因此，在Python中，最好使用协程替代线程来处理IO密集型任务。
优化建议与实例演示
为了优化Python的性能，在编写Python代码时可以使用以下一些优化技巧：
- 使用Python的内置方法/函数：例如使用Python内置的方法
map()、filter()等而不是自己编写循环来进行处理，因为Python内置方法/函数通常比手写的代码更加优化。
例如，在Python中，我们可以使用map()函数来对列表中的所有元素进行平方运算，使得代码更为简洁和优化：
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_list = list(map(lambda x: x**2, my_list))
print(squared_list)
# Output: [1, 4, 9, 16, 25]
- 使用C语言实现Python的扩展：由于Python是用C语言编写的，因此可以使用C语言来扩展Python，通过编写Python扩展模块，可以加速那些计算密集型的任务。
例如，我们可以使用Pybind11将C++函数封装为Python代码，从而更好地利用C++的性能优势，示例代码如下：
#include <pybind11/pybind11.h>
int add(int a, int b) {
return a + b;
}
PYBIND11_MODULE(example, m) {
m.def("add", &add, "A function which adds two numbers");
}
- 使用适当的数据结构：Python的内置数据结构（如列表和字典）可以帮助处理大量数据，并且通常比手动管理内存更有效率。因此，在编写Python代码时应该尽可能地使用Python内置数据结构。
例如，我们可以使用Python内置的字典数据结构来存储键值对，实现快速查找和插入操作：
my_dict = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
print(my_dict['A']) # Output: 1
结论
Python的性能相较于其他编译型语言可能会更低，但是Python作为一门高级动态语言，其有动态特性、易于调试等优势。如果合理地使用一些优化技巧，就可以大大提高Python的性能表现，例如使用内置方法/函数、使用C语言扩展Python、使用适当的数据结构等。