python很火效率却差强人意？带你分析效率低的原因以及解决技巧

python简单而好用的特性使得最近python特别的火，但是python却又有个让人头疼的问题，那就是运行效率较低。那么为什么python的运行效率低呢？如何提高python的运行效率呢？现在我们就来探讨下吧~

python是解释型语言

大家都知道python是一种解释性语言，python在执行代码的时候，会在后台启动一个编译器，这个编译器的目的在于将源代码编译成字节码。一般，在编译成字节码之后，python虚拟机会使用这个字节码与硬件进行交互，完成代码的执行任务。由于程序和硬件之间要途径虚拟机来进行交互，所以效率会比较低。

为了解决这个问题，可以使用一些优化了编译过程的编译器。如一种jit技术，将源代码直接翻译成机器语言，然后直接可以在硬件上执行，从而加快执行速度。

除此之外，还有一点就是python不像c语言或者c++一样，c和c++会把程序编译成为可执行文件，然后再运行，以后再运行程序的时候就可以直接运行，从而提高效率。

python是动态类型的

大家在使用python进行编程的时候，不像在java或者c++中，需要设置变量的类型，如字符串类型，整型，浮点型等等。在代码的编译过程中，需要知道变量的类型，从而对不同的类型做不同的处理，如变量该占多少内存、变量之间能否进行运算等等。但是，在编写python代码的过程中，并不会声明其类型，所以需要python编译器去主动判断类型，如是否是个字符串还是个整数等等。而这一过程，必然要耗费时间。

解决python效率低的问题

大家有过肯定都会有过加快代码运行效率的经验。为了提高python的运行效率，除了之前提到的一些方法之外，我们还可以采取一些小技巧。

循环优化。在编译器中会自动优化编译，但是程序员也可以运用一些小技巧加快运行效率，如避免在循环中访问变量的属性。

使用外部功能包。把关键的代码交给其它功能包来实现，如使用c或c++的功能包来处理一些关键性任务。这样也可以加快运行效率。

使用最新的python版本。