python運算效率低，具體是什么原因呢，下列羅列一些：

原因：1、python是動態語言;2、python是解釋執行，但是不支持JIT;3、python中一切都是對象，每個對象都需要維護引用計數，增加了額外的工作。4、pythonGIL;5、垃圾回收。

第一：python是動態語言

一個變量所指向對象的類型在運行時才確定，編譯器做不了任何預測，也就無從優化。舉一個簡單的例子：r=a+b。a和b相加，但a和b的類型在運行時才知道，對于加法操作，不同的類型有不同的處理，所以每次運行的時候都會去判斷a和b的類型，然后執行對應的操作。而在靜態語言如C++中，編譯的時候就確定了運行時的代碼。

另外一個例子是屬性查找，關于具體的查找順序在《python屬性查找》中有詳細介紹。簡而言之，訪問對象的某個屬性是一個非常復雜的過程，而且通過同一個變量訪問到的python對象還都可能不一樣(參見Lazyproperty的例子)。而在C語言中，訪問屬性用對象的地址加上屬性的偏移就可以了。

第二：python是解釋執行，但是不支持JIT(justintimecompiler)。雖然大名鼎鼎的google曾經嘗試UnladenSwallow這個項目，但最終也折了。

第三：python中一切都是對象，每個對象都需要維護引用計數，增加了額外的工作。

第四：pythonGIL，GIL是Python最為詬病的一點，因為GIL，python中的多線程并不能真正的并發。如果是在IObound的業務場景，這個問題并不大，但是在CPUBOUND的場景，這就很致命了。所以筆者在工作中使用python多線程的情況并不多，一般都是使用多進程(prefork)，或者在加上協程。即使在單線程，GIL也會帶來很大的性能影響，因為python每執行100個opcode(默認，可以通過sys.setcheckinterval()設置)就會嘗試線程的切換，具體的源代碼在ceval.c::PyEval_EvalFrameEx。

第五：垃圾回收，這個可能是所有具有垃圾回收的編程語言的通病。python采用標記和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的時候都會中斷正在執行的程序，造成所謂的頓卡。infoq上有一篇文章，提到禁用Python的GC機制后，Instagram性能提升了10%。感興趣的讀者可以去細讀。

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