说起简单易学的编程语言，你一定会想到Python；然而，说起Python，许多人在说完它的优点后，会接一句“但是就是慢......”

与其他编程语言相比，Python的速度一直是它为人诟病的一点。但究竟是什么原因导致了它的速度瓶颈？我们一起来探究一下。

1.抽象级别

为了更好地理解Python的速度问题，我们需要先了解编程语言的抽象级别。

简单来说，抽象级别越高，语言就越接近人类的思维方式，也更容易理解和使用；反之，抽象级别越低，语言就越接近机器语言，执行效率也越高。

C++、PHP、Java、Python等编程语言被广泛认为是现代或高级语言，原因在于它们具备跨平台的特性，能够在各种系统上运行。

相比之下，汇编语言则需要针对不同处理器的指令集编写特定程序，这就意味着同一段代码无法在不同CPU架构的计算机上通用。

金字塔的每一层都存在着一定的层级差异。在这个层级结构中，我们首先可以识别出过程式编程语言，例如C语言。

使用C语言时，程序员需要对程序的每一步有清晰的认识和控制，这使得C语言在执行效率上非常出色。然而，这种控制的精确性也带来了复杂性，并在一定程度上限制了其灵活性。

而有些语言通过提供更易于阅读和灵活的代码编写方式，来简化编程任务。Python就是这类语言的代表。

Python语言的语法简洁明了，使得它几乎可以应用于任何领域，并且易于快速开发和实现。

但Python在执行效率上可能不如C语言等底层语言。为什么呢？

2.解释型语言

与C++等编译型语言不同，Python是一种解释型语言。

编译型语言在执行前会将代码一次性转换为机器码，而解释型语言则是在运行时逐行解释执行代码。

这种“实时翻译”的方式虽然赋予了Python更大的灵活性，但也带来了额外的开销。

每次运行代码时，解释器都需要解析、分析和执行代码，这无疑降低了程序的运行速度。

3.全局解释器

CPython是Python的默认解释器，它使用全局解释器锁（GIL）来保证线程安全。GIL就像一座独木桥，同一时间只允许一个线程执行Python字节码。

虽然GIL能够有效防止多线程冲突，但也限制了Python在多核处理器上的并行处理能力。

即使在多核环境下，Python程序也只能利用单个核心进行计算，这无疑制约了程序的运行速度。

4.动态类型

Python是一门动态类型语言，这意味着开发者无需在声明变量时指定其类型。这种灵活性虽然方便了代码编写，但也增加了程序运行时的负担。

在动态类型语言中，解释器需要在运行时确定变量的类型，并根据类型执行相应的操作。

相比之下，静态类型语言在编译阶段就确定了变量类型，因此能够进行更积极的代码优化，从而提高程序的执行效率。

5.垃圾回收

Python使用垃圾回收机制来自动管理内存。垃圾回收器会定期清理程序中不再使用的对象，释放内存空间。

垃圾回收机制虽然减轻了开发者的负担，但也带来了一定的性能开销。

垃圾回收过程需要占用一定的CPU时间，而且垃圾回收的时机也难以预测，这可能会导致程序运行出现卡顿。