Python速度慢的所有原因

Python作为一门非常优秀的计算机语言，其速度慢给Python减了很多分，也是其一直被诟病的主要原因之一，通常情况下，Python比Java/C++慢约5-10倍，在一些特殊的情况下Python甚至比C++慢100~200倍，那么影响Python速度慢的原因有什么呢？

1. 解释性语言: Python是一种解释性语言，它需要将代码逐行解析成机器代码来执行。与编译型语言相比，解释型语言需要更加频繁地执行解释器，因此通常速度较慢。
2. 全局解释器锁（GIL）: Python的多线程模型使用了全局解释器锁。这意味着每个Python进程只能同时执行一个线程。当一个线程需要使用CPU时，必须等待其他线程释放锁。这降低了并发执行的效率。
3. 动态类型: Python是一种动态类型的语言，变量在运行时可以更改其类型。这对于开发者来说非常方便，但同时也需要更多的代码来处理类型检查和内存管理，这会降低运行速度。
4. 内存管理: Python的内存管理机制是自动化的，包括内存分配和释放。虽然这是一个很好的特性，但是当程序需要处理大量数据时，可能需要频繁地进行内存分配和释放，导致程序变得缓慢。
5. 库的质量: Python的生态系统非常庞大，但是不是所有的库都能提供高效的实现。如果使用低质量的库，它们可能会导致程序运行缓慢，甚至会崩溃。
6. 程序本身设计不良: 在程序本身设计不合理的情况下，它可能会非常缓慢，这与使用的语言无关。在这种情况下，对程序进行重构可能是提高性能的最佳方法。

NOTE：这里指的Python速度慢，是指没有任何限制情况下的速度慢，类似于ACM、CCPC和蓝桥杯等算法比赛中，常常会限制不能导入pip包，即无法使用并发编程的情况，不在考虑范围内。

Python速度慢的头号嫌疑犯GIL

如果对协程、线程、进程还不太了解的朋友，强烈介意先看看这篇文章：

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GIL，全称为全局解释器锁（Global Interpreter Lock），是CPython解释器实现中的一种机制。它的作用是在任意时刻，只允许一个线程执行Python字节码。这样做的原因是，CPython中的内存管理不是线程安全的，多个线程同时操作Python对象可能会导致内存管理错误，例如引用计数错误、内存泄漏等。虽然GIL带来了线程安全的好处，但同时，GIL会把Python代码的执行限制在同一时刻只能有一个线程执行，这就导致了：

Python的多线程由于GIL的限制，多个线程无法同时执行计算操作，只能交替执行。这反而会增加上下文切换的开销，导致程序运行效率较低。也就无法同时执行多个CPU-bound的任务（比如大量的计算操作），只能在IO-bound的场景下才有明显的优势。
Python的多进程中虽然每个进程都拥有自己的独立的Python解释器和GIL，GIL使得多进程每一个进程中同一时间只能使用一个线程，同样的多线程中也同一时间只能使用一个线程。