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终究哪一个缘由对机能的影响最大？
“因为它是GIL”
当代盘算机的 CPU 有多个中心，偶然甚至有多个处理器。为了运用统统盘算才能，操纵体系定义了一个底层构造，叫做线程，而一个历程（比方 Chrome浏览器）能够生成多个线程，经由历程线程来实行体系指令。如许假如一个历程是要运用很多 CPU，那末盘算负载就会由多个中心分管，终究使得绝大多半运用能更快地完成任务。
在撰写本文时，我的 Chrome 浏览器开了 44 个线程。别的，基于 POSIX 的操纵体系（如 Mac OS 和 Linux）的线程构造和 API 与 Windows 操纵体系是不一样的。操纵体系还担任线程的调理。
假如你没写过量线程顺序，那末你应当相识一下锁的观点。与单线程历程差别，在多线程编程中，你要确保转变内存中的变量时，多个线程不会试图同时修正或接见同一个内存地址。
CPython 在建立变量时会分派内存，然后用一个计数器盘算对该变量的援用的次数。这个观点叫做“援用计数”。假如援用的数量为 0，那就能够将这个变量从体系中释放掉。如许，建立“暂时”变量（如在 for 轮回的上下文环境中）不会耗光运用顺序的内存。
随之而来的题目就是，假如变量在多个线程中同享，CPython 须要对援用计数器加锁。有一个“全局诠释器锁”会郑重地掌握线程的实行。不论有多少个线程，诠释器一次只能实行一个操纵。
这对 Python 运用的机能有什么影响？
假如运用顺序是单线程、单诠释器的，那末这不会对速率有任何影响。去掉 GIL 也不会影响代码的机能。
但假如想用一个诠释器（一个 Python 历程）经由历程线程完成并发，而且线程是IO 密集型的（即有很多收集输入输出或磁盘输入输出），那末就会涌现下面这类 GIL 合作：
假如 Web 运用（如 Django）运用了 WSGI，那末发往 Web 运用的每一个请求都邑由自力的 Python 诠释器实行，因而每一个请求都只会有一个锁。因为 Python 诠释器启动很慢，一些 WSGI 完成就支撑“保卫形式”，坚持 Python 历程历久运转。
“因为它是诠释言语”
这条来由我也听过很多，我发明它过于简化了 CPython 的实际事情道理。当你在终端上写 python myscript.py 时，CPython 会启动一长串操纵，包含读取、词法剖析、语法剖析、编译、诠释以及实行。个历程的重点就是它会在编译阶段生成.pyc文件，字节码会写到__pycache__/下的文件中（假如是Python 3），或许写到与源代码同一个目次中（Python 2）。不仅你编写的脚本是如许，统统你导入的代码都是如许，包含第三方模块。
因而绝大多半情况下（除非你写的代码只会运转一次），Python是在诠释字节码并在当地实行。与Java和C#.NET比较一下：
Java将源代码编译成“中心言语”，然后Java虚拟机读取字节码并立即编译成机器码。.NET CIL也是一样的，.NET的大众言语运转时（CLR）运用立即编译将字节码编译成机器码。
那末，既然它们都运用虚拟机，以及某种字节码，为何Python在机能测试中比Java和C#慢那末多？第一个缘由是，.NET和Java是立即编译的（JIT）。
立即编译，即JIT（Just-in-time），须要一种中心言语，将代码分割成小块（或许称帧）。而提早编译（Ahead of Time，简称AOT）是编译器把源代码翻译成CPU能明白的代码以后再实行。
JIT自身并不能让实行更快，因为它实行的是一样的字节码序列。然则，JIT能够在运转时做出优化。好的GIT优化器能找到运用顺序中实行最多的部份，称为“热门”。然后对那些字节码举行优化，将它们替换成效力更高的代码。
这就是说，假如你的运用顺序会重复做某件事变，那末速率就会快很多。另外，别忘了Java和C#都是强范例言语，所以优化器能够对代码做更多的假定。
“因为它是动态范例言语”
“静态范例”言语请求必须在变量定义时指定其范例，比方C、C++、Java、C#和Go等。
而动态范例言语中只管也有范例的观点，但变量的范例是动态的。
a = 1 a = "foo"
在这个例子中，Python用雷同的名字和str范例定义了第二个变量，同时释放了第一个a的实例占用的内存。
静态范例言语的设想目标并非折磨人，如许设想是因为CPU就是如许事情的。假如任何操纵终究都要转化成简朴的二进制操纵，那就须要将对象和范例都转换成初级数据构造。
Python帮你做了这统统，只不过你从来没有体贴过，也不须要体贴。
不须要定义范例并非Python慢的缘由。Python的设想能够让你把统统都做成动态的。你能够在运转时替换对象的要领，能够在运转时给底层体系挪用打补丁。险些统统都有能够。
而这类设想使得Python的优化变得很难题。
那末，Python的动态范例是不是让Python更慢？
比较并转换范例的价值很大。每次读取、写入或援用变脸时都邑搜检范例
动态范例的言语很难优化。很多替换Python的言语很快的缘由就是它们捐躯了便利性来交流机能。
比方Cython（http://cython.org/），它经由历程连系C的静态范例和Python的体式格局，使得代码中的范例已知，从而优化代码，能够取得84倍的机能提拔
总结
Python慢的主要缘由是因为它的动态和多样性。它能用于处理种种题目，但多半题目都有优化得更好和更快的处理方案。
但Python运用也有很多优化步伐，如运用异步、明白机能测试东西，以及运用多诠释器等。
关于启动时候不主要，而代码能够享受到JIT的优点的运用，能够斟酌运用PyPy。
关于代码中机能很主要的部份，假如变量大多是静态范例，能够斟酌运用Cython。
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