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python為什么比較慢？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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 Python是一種動態(tài)類型，解釋性的語言，對于很多開發(fā)者來說，Python運行慢是眾所周知的事情，其萬物皆對象的特性，就是導(dǎo)致其運行慢的一個原因，下面將從三個方面來分析Python慢的原因。

動態(tài)類型

Python是動態(tài)類型而不是靜態(tài)類型的，這意味著，在程序執(zhí)行時，解釋器并不知道變量的類型。對C語言來說，編譯器在聲明變量的時候就知道其類型了；對Python來說，程序執(zhí)行時只知道一個變量是某種Python對象。

對于下面的C代碼

int a = 1;
int b = 2;
int c = a + b;

編譯器始終知道a和b是整型，在執(zhí)行相加運算時，流程如下:

把 1賦值給a

把 2賦值給b

調(diào)用binary_add(a, b)

把結(jié)果賦值給c

實現(xiàn)同樣功能的Python代碼如下：

a = 1
b = 2
c = a + b

解釋器只知道1和2是對象，但是并不知道這個對象的類型。所以解釋器必須檢查每個變量的PyObject_HEAD才能知道變量類型，然后執(zhí)行對應(yīng)的相加操作，最后要創(chuàng)建一個新的Python對象來保存返回值，大致流程如下：

第一步，把1賦值給a

1.設(shè)置a->PyObject_HEAD->typecode為整型

2.設(shè)置a->val = 1

第二步，把2賦值給b

1.設(shè)置a->PyObject_HEAD->typecode為整型

2.設(shè)置b->val = 2

第三步，調(diào)用binary_add(a, b)

1.a->PyObject_HEAD獲取類型編碼

2.a是一個整型；值為a->val

3.b->PyObject_HEAD獲取類型編碼

4.b是一個整型，值為b->val

5.調(diào)用binary_add(a->val, b->val)

6.結(jié)果為整型，存在result中

第四步，創(chuàng)建對象c

1.設(shè)c->PyObject_HEAD->typecode為整型

2.設(shè)置c->val為result

動態(tài)類型意味著任何操作都會涉及更多的步驟。這是Python對數(shù)值操作比C語言慢的主要原因

Python是解釋型語言

上面介紹了解釋型代碼和編譯型代碼的一個區(qū)別。智能的編譯器可以提前預(yù)見并優(yōu)化重復(fù)或不需要的操作，這會帶來性能的提升。編譯器是一個大的話題，這里不會展開。

Python的對象模型會帶來低效的內(nèi)存訪問

和C語言的整數(shù)對比時，我們指出了Python多了額外一層信息?，F(xiàn)在來看看數(shù)組的情況。在Python中我們可以使用標準庫中提供的List對象；而在C語言中我們會使用基于緩沖區(qū)的數(shù)組。

最簡單的NumPy數(shù)組是圍繞C數(shù)據(jù)構(gòu)建的Python對象，也就是說它有一個指向連續(xù)數(shù)據(jù)緩存區(qū)的指針。而Python的list具有指向連續(xù)的指針緩沖區(qū)的指針，這些指針每個都指向一個Python對象，結(jié)合上面的例子，這些Python對象是一個整數(shù)對象。這個結(jié)構(gòu)像下面這樣

很容易看出，如果你正在執(zhí)行按順序逐步完成數(shù)據(jù)的操作，numpy的內(nèi)存布局比Python的內(nèi)存布局更為高效，無論是存儲成本還是訪問的時間成本。

關(guān)于python為什么比較慢問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計公司行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。

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