可憐的Python總是笑著接受性能批評(píng)。如果你是在一場(chǎng)編程語(yǔ)言辯論中，我?guī)缀蹩梢员ＷC，一旦你開始贊美Python，你就會(huì)受到性能打擊。這是真的。嗯，在某種程度上。
對(duì)于原始或標(biāo)準(zhǔn)Python比C或JAVA慢這一事實(shí)，我不會(huì)爭(zhēng)論。但正如我之前所說(shuō)，有一個(gè)像Python一樣勤奮和創(chuàng)新的社區(qū)，不要害怕。
Python與其靜態(tài)類型的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之間的性能差距在過(guò)去幾年中急劇縮小。JIT編譯和并行計(jì)算方面的進(jìn)步使Python趕上了它的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
許多變通方法都是為了解決Python的性能問(wèn)題而開發(fā)的。例如：
將實(shí)現(xiàn)從CPython更改為PyPy可以顯著提高執(zhí)行速度。有時(shí)候，PyPy甚至能超越C。
注意：CPython是你從Python.org下載的實(shí)現(xiàn)。
抑制GIL使得Python能夠并行執(zhí)行序列，從而提高計(jì)算速度。
JIT編譯器Numba。只要把Numba裝飾器放在你的函數(shù)上，就可以看著它以光速運(yùn)行了。
許多Python庫(kù)(例如Numpy和Scipy)是用C/C++編寫的。
如您所見(jiàn)，性能是一個(gè)反對(duì)Python的過(guò)時(shí)論據(jù)。有了這些解決方案，除了贊嘆Python充滿活力的社區(qū)之外，別無(wú)選擇。
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