影响Python运行效率的因素有哪些？老男孩Python学习班

　　与其他编程语言相比，Python具有非常独特的优势，语法简单、通俗易懂、开发效率高、免费开源、简单易学、可移植、可扩展，最厉害的就是它有着广泛的第三方库支持，可以更好的提高工作效率。具备多重优势的同时，Python也具备一定的缺点：运行效率低，那么导致Python运行效率低的因素是什么?请看下文。

　　1.Python是动态语言

　　动态语言是一类在运行时可以改变其结构的语言，如新的函数、对象、代码可以被引入，已有的函数可以被删除或其他结构上的变化等，该类语言更具有活性，但是不可避免的因为运行时的不确定性也影响运行效率。

　　2.Python是解释执行

　　相比于C语言编译性语言编写的程序，Python是解释执行语言，其运行过程是Python运行文件程序时，Python解释器将源代码转换为字节码，然后再由Python解释器来执行这些字节码。其每次运行都要进行转换成字节码，然后再由虚拟机把字节码转换成机器语言，最后才能在硬件上运行，与编译性语言相比，其过程更复杂，性能肯定会受影响。

　　3.Python中一切都是对象

　　Python是一门面向对象的编程语言，其设计理念是一切皆是对象，如数字、字符串、元组、列表、字典、函数、方法、类、模块等都是对象，包括代码，每个对象都需要维护引用计数，因此，增加了额外工作，影响了性能。

　　4.Python GIL

　　GIL是Python最为诟病的一点，因为GIL，Python中的多线程并不能真正的并发，即使在单线程，GIL也会带来很大的性能影响，因为python每执行100个opcode就会尝试线程的切换，因此，影响Python运行效率。

　　5.垃圾回收

　　Python采用标记和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的时候都会中断正在执行的程序，造成所谓的顿卡，影响运行效率。

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