python动态

A. 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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B. python中变量必须申明类型吗为什么

在Python中，变量不需要显式声明类型。

Python是一种动态类型语言，这意味着它在运行时自动推断变量的类型。当你为变量赋值时，Python会根据所赋的值来确定变量的类型。这种特性使得Python代码更加简洁和灵活，因为开发者无需担心类型声明，可以专注于实现逻辑。

举个例子，如果你在Python中写下以下代码：

python

x = 10

y = "Hello, World!"

在上面的代码中，我们没有显式声明`x`和`y`的类型。然而，Python会自动推断出`x`是一个整数，而`y`是一个字符串。这种自动类型推断是Python动态类型特性的一个关键方面。

动态类型语言的优点之一是它们通常更加简洁和易于编写。由于没有类型声明的负担，开发者可以更快地编写和测试代码。此外，Python的动态类型系统也支持多态性，允许变量在程序执行过程中改变类型，这增加了代码的灵活性和可扩展性。

然而，动态类型也有其缺点。由于类型是在运行时确定的，这可能导致类型错误在代码执行过程中才被发现，而不是在编译时。这可能会增加调试的难度，特别是在处理大型或复杂的项目时。尽管如此，Python提供了丰富的错误处理和调试工具，以帮助开发者有效地管理这些挑战。

总的来说，Python中变量不需要显式声明类型，这一特性使得Python成为一种高效且灵活的编程语言，适用于各种开发场景。

C. python是动态语言吗

动态语言的定义：动态编程语言是高级程序设计语言的一个类别，在计算机科学领域已被广泛应用。
它是一类在执行时能够改变其结构的语言：比如新的函数、对象、甚至代码能够被引进，已有的函数能够被删除或是其它结构上的变化。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断
更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。
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Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆 （Guido van Rossum）。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，
决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是取自英国
20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提.派森的飞行马戏团》（Monty Python's Flying Circus）。
ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC
语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC 中闪现
过但未曾实现的东西。
就这样，Python在Guido手中诞生了。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Mola-3（另一种相当优美且强大的语言，为
小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。
Python 已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。Python 2于2000年10月16日发
布，稳定版本是Python 2.7。Python 3于2008年12月3日发布，不完全兼容Python 2。 [3] 2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评
为2010年度语言。

D. Python 画樱花（动态画+飘落效果+暗色效）小白入门必选

使用Python的Turtle库，我们能够轻松地绘制樱花树，包括动态生成、飘落效果和暗色效果的樱花。这为编程新手提供了一个既有趣又具挑战性的项目，能够帮助他们理解和实践Python的基本语法和绘图函数。

Turtle库让编程仿佛在纸上画画，通过一组指令控制小乌龟在坐标系中移动，绘制出图形。想象一下，小乌龟从原点(0,0)出发，遵循特定的函数指令，在坐标系上自由移动，绘制出美丽的樱花。

1. **动态生成樱花**

结果展示：（请注意，由于格式限制，实际动态效果无法展示。）

代码中使用了随机函数，使得每次运行时樱花树的形态和布局都不同，呈现出动态效果。

2. **飘落效果樱花**

结果展示：（请注意，由于格式限制，实际动态效果无法展示。）

通过精心设计的动画效果，模拟樱花随风飘落的动态场景，营造出浪漫氛围。

3. **暗色效果樱花**

结果展示：（请注意，由于格式限制，实际动态效果无法展示。）

采用暗色系的背景和樱花颜色，创造出独特的视觉体验，仿佛置身于静谧的夜晚樱花林。

今天我们就分享到这里，希望这份教程能够激发你的创作灵感。想要获取完整的代码和更多源码资料，请点击下方链接~