python速度 Python速度代码

python性能

python的性能要从几个方面看，如果只看标准版的语言实现本身，性能可以说是很差的，因为动态语言本身就决定了很多东西要运行时检查，并且标准版没有对字节码做jit等优化，等于是直接解释

不过，由于python很多基础库是用C实现，如果库执行比例较大，速度还是可以接受，典型例子是python的高精度计算，long类型是C语言实现，而jre中java的BigInteger是用java自己实现，因此高密度的高精度计算python还要快些，因此很多系统采用核心用C改写的方式，和python结合使用，根据二八定律，只需改写较少的模块就能较大提高效率

如果是计算密集型的应用，纯Python的性能比C，Java什么的要差。

一般的Web应用有大量的网络IO，磁盘IO，只有少量的逻辑判断和计算，这种时候Python的性能劣势不明显。

Python需要提高计算性能的时候，可以通过C扩展，Cython，或者Pypy的途径。

开发效率还是很重要的，这么『慢』的一门语言，在科学计算和数据分析领域能成为主要工具语言，是有道理的。

python运行速度慢怎么办

1 Python运行速度慢的问题可以通过优化代码来解决。
2 Python是一种型语言，相对于编译型语言来说运行速度可能会慢一些。
但是我们可以通过以下几种方式来提高Python的运行速度： a. 使用更高效的算法和数据结构，减少不必要的计算和内存消耗。
b. 尽量使用内置函数和库函数，避免自己实现一些重复的功能。
c. 使用JIT（即时编译）技术，如PyPy，可以提高Python的运行速度。
d. 使用Cython等工具将关键的代码部分转换为C语言，以提高运行速度。
3 此外，还可以考虑使用并行计算、分布式计算等技术来加速Python程序的运行。
同时，合理利用硬件资源，如使用更高性能的计算机或者使用GPU进行计算，也可以提高Python的运行速度。
4 总之，针对Python运行速度慢的问题，我们可以通过优化代码、使用高效算法和数据结构、使用JIT技术、转换为C语言等方式来提高运行速度，并且还可以考虑使用并行计算和合理利用硬件资源来加速程序运行。