Python為什麼執行效率低？受哪些因素影響？

　　與其他程式語言相比，Python具有非常獨特的優勢，語法簡單、通俗易懂、開發效率高、免費開源、簡單易學、可移植、可擴充套件，最厲害的就是它有著廣泛的第三方庫支援，可以更好的提高工作效率。具備多重優勢的同時，Python也具備一定的缺點：執行效率低，那麼導致Python執行效率低的因素是什麼?請看下文。

　　1.Python是動態語言

　　動態語言是一類在執行時可以改變其結構的語言，如新的函式、物件、程式碼可以被引入，已有的函式可以被刪除或其他結構上的變化等，該類語言更具有活性，但是不可避免的因為執行時的不確定性也影響執行效率。

　　2.Python是解釋執行

　　相比於C語言編譯性語言編寫的程式，Python是解釋執行語言，其執行過程是Python執行檔案程式時，Python直譯器將原始碼轉換為位元組碼，然後再由Python直譯器來執行這些位元組碼。其每次執行都要進行轉換成位元組碼，然後再由虛擬機器把位元組碼轉換成機器語言，最後才能在硬體上執行，與編譯性語言相比，其過程更復雜，效能肯定會受影響。

　　3.Python中一切都是物件

　　Python是一門物件導向的程式語言，其設計理念是一切皆是物件，如數字、字串、元組、列表、字典、函式、方法、類、模組等都是物件，包括程式碼，每個物件都需要維護引用計數，因此，增加了額外工作，影響了效能。

　　4.Python GIL

　　GIL是Python最為詬病的一點，因為GIL，Python中的多執行緒並不能真正的併發，即使在單執行緒，GIL也會帶來很大的效能影響，因為python每執行100個opcode就會嘗試執行緒的切換，因此，影響Python執行效率。

　　5.垃圾回收

　　Python採用標記和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的時候都會中斷正在執行的程式，造成所謂的頓卡，影響執行效率。