為什麼python慢

Python是一種動態類型，解釋性的語言，對於許多開發者來說，Python運行慢是眾所周知的事情，其萬物皆對象的特性，就是導致其運行慢的一個原因，下面將從三個面向來分析Python慢​​的原因。

動態類型

#Python是動態類型而不是靜態類型的，這意味著，在程式執行時，解釋器並不知道變數的類型。對C語言來說，編譯器在宣告變數的時候就知道其類型了；對Python來說，程式執行時只知道一個變數是某種Python物件。

對於下面的C程式碼

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

編譯器總是知道a和b是整數型，在執行相加運算時，流程如下:

把 1賦值給a

把 2賦值給b

#呼叫binary_add(a, b)

#把結果賦值給c

#實現同樣功能的Python程式碼如下：

a = 1
b = 2
c = a + b

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解釋器只知道1和2是對象，但不知道這個物件的類型。所以解釋器必須檢查每個變數的PyObject_HEAD才能知道變數類型，然後執行對應的相加操作，最後要建立一個新的Python物件來保存回傳值，大致流程如下：

第一步，把1賦值給a

1.設定a->PyObject_HEAD->typecode為整數

2.設定a->val = 1

#第二步，把2賦值給b

1.設定a->PyObject_HEAD->typecode為整數

2.設定b->val = 2

第三步，呼叫binary_add(a, b)

1.a->PyObject_HEAD取得型別編碼

2.a是一個整數型；值為a ->val

3.b->PyObject_HEAD取得型別編碼

4.b是整數型，值為b->val

##5.調用binary_add(a->val, b->val)

6.結果為整數，存在result中

第四步，建立物件c

1.設c->PyObject_HEAD->typecode為整數

#2.設定c->val為result

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

Python是解釋型語言

上面介紹了解釋型程式碼和編譯型程式碼的一個差異。智慧的編譯器可以提前預見並最佳化重複或不必要的操作，這會帶來效能的提升。編譯器是一個大的話題，這裡不會展開。

Python的物件模型會帶來低效率的記憶體存取

和C語言的整數對比時，我們指出了Python多了額外一層資訊。現在來看看數組的狀況。在Python中我們可以使用標準函式庫中提供的List物件；而在C語言中我們會使用基於緩衝區的陣列。

最簡單的NumPy數組是圍繞著C資料建構的Python對象，也就是說它有一個指向連續資料快取區的指標。而Python的list具有指向連續的指針緩衝區的指針，這些指針每個都指向一個Python對象，結合上面的例子，這些Python對像是一個整數對象。這個結構像下面這樣

很容易看出，如果你正在執行按順序逐步完成資料的操作，numpy的記憶體佈局比Python的記憶體佈局更為高效，無論是儲存成本還是存取的時間成本。

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