你知道为什么Python这么慢？

这样 python.exe 将使用 DTrace 追踪所有代码。Paul Ross 也作过关于 DTrace 的闪电演讲。你可以下载 Python 的 DTrace 启动文件来查看函数调用、执行时间、CPU 时间、系统调用，以及各种其它的内容。

sudo dtrace -s toolkit/<tracer>.d -c ‘../cpython/python.exe script.py’

py_callflow 追踪器显示了程序里调用的所有函数。

那么，Python 的动态类型会让它变慢吗？

• 类型比较和类型转换消耗的资源是比较多的，每次读取、写入或引用变量时都会检查变量的类型
• Python 的动态程度让它难以被优化，因此很多 Python 的替代品能够如此快都是为了提升速度而在灵活性方面作出了妥协
• 而 Cython 结合了 C 的静态类型和 Python 来优化已知类型的代码，它可以将性能提升 84 倍。

总结

由于 Python 是一种动态、多功能的语言，因此运行起来会相对缓慢。对于不同的实际需求，可以使用各种不同的优化或替代方案。

例如可以使用异步，引入分析工具或使用多种解释器来优化 Python 程序。

对于不要求启动时间且代码可以充分利用 JIT 的程序，可以考虑使用 PyPy。

而对于看重性能并且静态类型变量较多的程序，不妨使用 Cython。

（编辑：网站开发网_马鞍山站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!