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Python是一种动态类型，解释性的语言，对于很多开发者来说，Python运行慢是众所周知的事情，其万物皆对象的特性，就是导致其运行慢的一个原因，下面将从三个方面来分析Python慢的原因。
动态类型
Python是动态类型而不是静态类型的，这意味着，在程序执行时，解释器并不知道变量的类型。对C语言来说，编译器在声明变量的时候就知道其类型了；对Python来说，程序执行时只知道一个变量是某种Python对象。
对于下面的C代码
int a = 1;
int b = 2;
int c = a + b;
编译器始终知道a和b是整型，在执行相加运算时，流程如下:
把 1赋值给a
把 2赋值给b
调用binary_add(a, b)
把结果赋值给c
实现同样功能的Python代码如下：
a = 1
b = 2
c = a + b
解释器只知道1和2是对象，但是并不知道这个对象的类型。所以解释器必须检查每个变量的PyObject_HEAD才能知道变量类型，然后执行对应的相加操作，最后要创建一个新的Python对象来保存返回值，大致流程如下：
第一步，把1赋值给a
1.设置a->PyObject_HEAD->typecode为整型
2.设置a->val = 1
第二步，把2赋值给b
1.设置a->PyObject_HEAD->typecode为整型
2.设置b->val = 2
第三步，调用binary_add(a, b)
1.a->PyObject_HEAD获取类型编码
2.a是一个整型；值为a->val
3.b->PyObject_HEAD获取类型编码
4.b是一个整型，值为b->val
5.调用binary_add(a->val, b->val)
6.结果为整型，存在result中
第四步，创建对象c
1.设c->PyObject_HEAD->typecode为整型
2.设置c->val为result
动态类型意味着任何操作都会涉及更多的步骤。这是Python对数值操作比C语言慢的主要原因
Python是解释型语言
上面介绍了解释型代码和编译型代码的一个区别。智能的编译器可以提前预见并优化重复或不需要的操作，这会带来性能的提升。编译器是一个大的话题，这里不会展开。
Python的对象模型会带来低效的内存访问
和C语言的整数对比时，我们指出了Python多了额外一层信息。现在来看看数组的情况。在Python中我们可以使用标准库中提供的List对象；而在C语言中我们会使用基于缓冲区的数组。
最简单的NumPy数组是围绕C数据构建的Python对象，也就是说它有一个指向连续数据缓存区的指针。而Python的list具有指向连续的指针缓冲区的指针，这些指针每个都指向一个Python对象，结合上面的例子，这些Python对象是一个整数对象。这个结构像下面这样
很容易看出，如果你正在执行按顺序逐步完成数据的操作，numpy的内存布局比Python的内存布局更为高效，无论是存储成本还是访问的时间成本。
关于python为什么比较慢问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。
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