不少开发者日常开发都依赖Python续命——写脚本、处理数据、搭建接口，几行代码就能搞定的事情，换其他语言可能得折腾半天。
但是，每当处理大规模数据或者运行密集循环时，电脑风扇狂转，进度条却像乌龟一样缓慢爬行。旁边用Java或C++的同事早已完成任务开始“摸鱼”，还不忘过来调侃一句：“你这Python，慢得跟蜗牛似的～”
Python生态中拥有NumPy、Pandas、PyTorch、scikit-learn、transformers等众多长期维护、开箱即用且性能卓越的科学计算库。反观一些号称高性能的语言，其生态库可能尚处于早期阶段。所以，一个关键事实是：Python中速度快的部分，往往是由C/C++/Fortran/Rust等底层语言编写的核心库；而慢的部分，则是其灵活易用的语法糖。二者结合，既能享受开发效率，又能通过底层库保证关键性能。成熟的Python生态让你能更专注于解决问题本身，而不是在环境搭建上耗费整天时间。
整天把“Python慢”挂在嘴边的，可能多是“云编程”爱好者，他们或许不仅没把NumPy、PyTorch这些库玩明白，甚至连Python自带的array、profile库都未曾深入了解。
说实话，Python的运行速度慢，真不是它能力不行，而是它在设计上为了让我们写代码更爽、更灵活，做出了一些妥协。掰开揉碎了看，核心原因主要集中在三个方面。
执行方式：相当于“边翻译边执行”，效率自然受限
我们写的Python代码，在运行时并不是直接被计算机的CPU理解的，而是需要一个“翻译官”——即解释器——来逐行读取、翻译并执行。这就像读一本外文书，没有提前翻译好，只能看一句翻译一句，整个过程怎么可能快得起来？
对比一下其他语言：
- C++ 是“提前全译完”的典型：代码直接编译成计算机能瞬间理解的机器码，运行时无需任何翻译开销，速度拉满。
- Java 走的是“折中路线”：先将代码编译成一种中间格式（字节码），运行时由虚拟机（JVM）加载并执行，JVM还能通过即时编译（JIT）将热点代码直接编译成机器码，因此速度比Python快不少，又不像C++那样需要繁琐的编译过程。
Python则主打“灵活省事”，代价就是在运行时多了一道翻译工序，速度的损耗主要就来自于这里。
GIL全局解释器锁：多线程CPU密集型任务的“性能杀手”
这可以说是Python的一个“历史包袱”或硬伤。通俗点讲：无论你的电脑是8核还是16核，当你用Python的多线程去执行CPU密集型任务（比如大量的循环计算）时，同一时刻只能有一个线程在真正执行Python字节码，其他线程都得等着！
这就好比一个卫生间只有一把钥匙，外面排队的人再多，也只能一个一个进去，无法同时使用。而Java和C++就没有这个限制，它们的多线程程序可以真正利用多核CPU同时执行计算任务，速度自然远超Python。
之前我用Python多线程处理一批数据，跑了半天没反应，一度怀疑是自己的代码写错了。后来才知道是GIL在背后“作祟”，最后换成多进程方式才顺利解决问题。对于想深入理解并发编程的开发者，可以看看计算机基础相关的知识，了解操作系统层面的线程与进程模型。
动态类型：运行时频繁的“类型检查”拖慢脚步
Python作为动态类型语言，不需要提前声明变量类型。比如，你可以先写 a = 1，过几行再写 a = "hello"，非常灵活。但这种灵活性背后隐藏着性能成本。
计算机每次执行像 a + b 这样的操作时，都必须先停下来检查 a 和 b 当前到底是什么类型——是整数、字符串还是其他？然后才能决定是执行数值加法还是字符串拼接。这就好比每次找人办事，都得先核对一遍对方的身份证，多了许多不必要的步骤，速度自然就慢了。
而Java和C++这类静态类型语言，变量类型在编译期就确定了，运行时无需进行此类频繁的类型判断，效率更高。
以前有位朋友打了个比方：
- 编译型语言（如C++）：写代码花一天，编译代码花三分钟，运行代码只需0.5秒。
- Python：写代码花一小时，“编译”（解释器加载）时间几乎为零，运行代码花1秒。
那么，到底谁更快呢？这取决于你如何定义“快”。如果算上开发调试的整体时间，Python往往能让你更快地交付成果。
虽然上面的比喻不一定完全准确，但它反映了一个核心理念：我们选择Python，更多是看重其极高的开发效率、丰富完善的生态系统，以及快速原型验证的能力。对于大多数应用场景，Python的性能已经足够。而在真正遇到性能瓶颈时，完全可以通过使用高性能库（如NumPy）、优化算法、或者将关键部分用C扩展等方式来解决。
所以，别再简单地吐槽Python慢了。理解其背后的设计权衡，并善用其强大的生态工具，才是高效开发的正道。如果你对这类语言特性与性能优化的讨论感兴趣，欢迎到云栈社区与其他开发者一起交流探讨。
发表于 13 小时前
|
查看: 1|
回复: 0
