python为什么慢

A. python语言运行速度如此差

这就要说到 Python 类语言和 C 类语言的主要区别了，Python 属于解释型语言，通俗来说就是你可以一句一句地输入，而 Python 解释器（Interpreter）可以一句一句地执行，而 C 语言属于编译型语言，无法做到这一点，只能一次性输入完成，编译成一个完整的程序再执行，而这个编译的过程由于现代编译器做了非常多的优化，并且你的程序没有输入只有输出，每次运行都出固定的结果，所以极有可能被编译器优化成为了只有一条输出语句（实际情况可能要复杂一些），总的来说就是由于二者之间原理的差异导致了性能的差异，你可以搜一搜相关的资料，关掉 C 语言编译时的优化，再看一下性能，或者将固定的那些值改为运行时需要输入再看一下效果。
Python 相较于 C 的优势有很多，性能这一方面你不需要关心，做出一个足够复杂的程序，它们之间运行效率差不了多少的。

B. python下载为什么这么慢

答: 如果是在官网上下载Python的话，确实有时候会比较慢，因为文件的发布在国外的服务器上，但是肯定是可以下载成功的。如果还是觉得下载速度比较慢的话，就可以找镜像下载或者下载别人分享的，希望能够帮助到你。

C. Python有什么缺点呢

1. - 运行速度慢，因为Python是解释型语言，是一种高级语言，代码会在执行的时候，一行一行的使用解释器翻译成底层代码，翻译成机器码，而这个过程非常耗时，所以他运行过程中，比很多语言的代码都慢了很多。
- 线程不能利用多CPU，这是Python最大的确定，GIL即全局解释器锁（Global Interpreter Lock），是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得任何时刻仅有一个线程在执行，Python的线程是操作系统的原生线程。在Linux上为pthread，在Windows上为Win thread，完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上，由于GIL的存在，所以禁止多线程的并行执行。
Python的优缺点可以看看传智播客的社区，里面很多技术老师写的相关文章。并且有学习线路图适合小白学习，每个板块下面都有配套视频。

D. python为啥运行效率不高

原因：1、python是动态语言；2、python是解释执行，但是不支持JIT；3、python中一切都是对象，每个对象都需要维护引用计数，增加了额外的工作。4、python GIL；5、垃圾回收。

当我们提到一门编程语言的效率时：通常有两层意思，第一是开发效率，这是对程序员而言，完成编码所需要的时间；另一个是运行效率，这是对计算机而言，完成计算任务所需要的时间。编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系，是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重，python语言毫无疑问更在乎编码效率，life is short，we use python。

虽然使用python的编程人员都应该接受其运行效率低的事实，但python在越多越来的领域都有广泛应用，比如科学计算 、web服务器等。程序员当然也希望python能够运算得更快，希望python可以更强大。

首先，python相比其他语言具体有多慢，这个不同场景和测试用例，结果肯定是不一样的。这个网址给出了不同语言在各种case下的性能对比，这一页是python3和C++的对比，下面是两个case：

从上图可以看出，不同的case，python比C++慢了几倍到几十倍。

python运算效率低，具体是什么原因呢，下列罗列一些：

第一：python是动态语言

一个变量所指向对象的类型在运行时才确定，编译器做不了任何预测，也就无从优化。举一个简单的例子：r = a + b。a和b相加，但a和b的类型在运行时才知道，对于加法操作，不同的类型有不同的处理，所以每次运行的时候都会去判断a和b的类型，然后执行对应的操作。而在静态语言如C++中，编译的时候就确定了运行时的代码。

另外一个例子是属性查找，关于具体的查找顺序在《python属性查找》中有详细介绍。简而言之，访问对象的某个属性是一个非常复杂的过程，而且通过同一个变量访问到的python对象还都可能不一样（参见Lazy property的例子）。而在C语言中，访问属性用对象的地址加上属性的偏移就可以了。

第二：python是解释执行，但是不支持JIT（just in time compiler）。虽然大名鼎鼎的google曾经尝试Unladen Swallow 这个项目，但最终也折了。

第三：python中一切都是对象，每个对象都需要维护引用计数，增加了额外的工作。

第四：python GIL，GIL是Python最为诟病的一点，因为GIL，python中的多线程并不能真正的并发。如果是在IO bound的业务场景，这个问题并不大，但是在CPU BOUND的场景，这就很致命了。所以笔者在工作中使用python多线程的情况并不多，一般都是使用多进程（pre fork），或者在加上协程。即使在单线程，GIL也会带来很大的性能影响，因为python每执行100个opcode（默认，可以通过sys.setcheckinterval()设置）就会尝试线程的切换，具体的源代码在ceval.c::PyEval_EvalFrameEx。

第五：垃圾回收，这个可能是所有具有垃圾回收的编程语言的通病。python采用标记和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的时候都会中断正在执行的程序，造成所谓的顿卡。infoq上有一篇文章，提到禁用Python的GC机制后，Instagram性能提升了10%。感兴趣的读者可以去细读。

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