python運行突然特別慢（python速度為什麼慢）

本文目錄一覽：

• 1、運行一段python程序，剛開始運行特別快，後面就變慢了，這是什麼原因
• 2、python運行速度慢怎麼辦
• 3、python為啥運行效率不高
• 4、請問大佬們，為什麼我python運行程序特別慢啊，我這個程序怎麼改一下可以運行的更快呢？
• 5、python語言運行速度如此差？
• 6、Python運行效率低的原因有哪些

運行一段python程序，剛開始運行特別快，後面就變慢了，這是什麼原因

你弄得太複雜了。第一sleep是個很慢的東東。

你應該簡化邏輯。把時間管理單獨抽象出一個類。

這種事情最好的辦法是，用操作系統自帶的計劃任務。不管是windows還是linux都有計劃任務。然後通過計劃任務調用你的小程序。

5-10句話解決。

此外你對於time,

datetime庫使用還是有限，不用這麼複雜的邏輯，大部分你的想法人家庫里都有。自己看看，可以很簡單實現了。

DIY，do

not

repeat

yourself，

這個是PYTHON編程原則。不用重複做沒有意義的事情。

python運行速度慢怎麼辦

yxhtest7772017-07-18

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python運行速度慢怎麼辦？6個Python性能優化技巧



Python是一門非常酷的語言，因為很少的Python代碼可以在短時間內做很多事情，並且，Python很容易就能支持多任務和多重處理。

Python的批評者聲稱Python性能低效、執行緩慢，但實際上並非如此：嘗試以下6個小技巧，可以加快Python應用程序。

關鍵代碼可以依賴於擴展包

Python使許多編程任務變得簡單，但是對於很關鍵的任務並不總是提供最好的性能。使用C、C++或者機器語言擴展包來執行關鍵任務能極大改善性能。這些包是依賴於平台的，也就是說，你必須使用特定的、與你使用的平台相關的包。簡而言之,該解決方案提供了一些應用程序的可移植性,以換取性能,您可以獲得只有通過直接向底層主機編程。

下面這些擴展包你可以考慮添加到你的個人擴展庫中：

Cython

PyInlne

PyPy

Pyrex

這些包有不同的作用和執行方式。例如，Pyrex 讓Python處理一些內存任務變得簡單高效；PyInline可以直接讓你在Python應用程序中使用C代碼，雖然內聯代碼被單獨編譯，但是如果你能高效的利用C代碼，它可以在同一個地方處理每一件事情。

使用關鍵字排序

有很多古老的Python代碼在執行時將花費額外的時間去創建一個自定義的排序函數。最好的排序方式是使用關鍵字和默認的sort()方法。

優化循環

每一種編程語言都強調循環語句的優化，Python也是一樣的。儘管你可以依賴於豐富的技術讓循環運行的更快，然而，開發者經常忽略的一個方法是避免在循環內部使用點拼接字元串。

使用新版本

任何一個在線上搜索Python資料的人都會發現無數關於Python版本遷移的信息。通常，Python每一個版本都針對之前的一個版本做了優化和改進，以讓Python運行的更快。限制因素是你喜歡的函數庫是否也針對Python的新版本做了改進。

當你使用了新的函數庫，獲得了Python的新版本，你需要保證代碼依然能夠運行，檢查應用，修正差異。然後，如果你僅僅是

python為啥運行效率不高

原因：1、python是動態語言；2、python是解釋執行，但是不支持JIT；3、python中一切都是對象，每個對象都需要維護引用計數，增加了額外的工作。4、python GIL；5、垃圾回收。

當我們提到一門編程語言的效率時：通常有兩層意思，第一是開發效率，這是對程序員而言，完成編碼所需要的時間；另一個是運行效率，這是對計算機而言，完成計算任務所需要的時間。編碼效率和運行效率往往是魚與熊掌的關係，是很難同時兼顧的。不同的語言會有不同的側重，python語言毫無疑問更在乎編碼效率，life is short，we use python。

雖然使用python的編程人員都應該接受其運行效率低的事實，但python在越多越來的領域都有廣泛應用，比如科學計算 、web伺服器等。程序員當然也希望python能夠運算得更快，希望python可以更強大。

首先，python相比其他語言具體有多慢，這個不同場景和測試用例，結果肯定是不一樣的。這個網址給出了不同語言在各種case下的性能對比，這一頁是python3和C++的對比，下面是兩個case：

從上圖可以看出，不同的case，python比C++慢了幾倍到幾十倍。

python運算效率低，具體是什麼原因呢，下列羅列一些：

第一：python是動態語言

一個變數所指向對象的類型在運行時才確定，編譯器做不了任何預測，也就無從優化。舉一個簡單的例子：　r = a + b。　a和b相加，但a和b的類型在運行時才知道，對於加法操作，不同的類型有不同的處理，所以每次運行的時候都會去判斷a和b的類型，然後執行對應的操作。而在靜態語言如C++中，編譯的時候就確定了運行時的代碼。

另外一個例子是屬性查找，關於具體的查找順序在《python屬性查找》中有詳細介紹。簡而言之，訪問對象的某個屬性是一個非常複雜的過程，而且通過同一個變數訪問到的python對象還都可能不一樣（參見Lazy property的例子）。而在C語言中，訪問屬性用對象的地址加上屬性的偏移就可以了。

第二：python是解釋執行，但是不支持JIT（just in time compiler）。雖然大名鼎鼎的google曾經嘗試Unladen Swallow 這個項目，但最終也折了。

第三：python中一切都是對象，每個對象都需要維護引用計數，增加了額外的工作。

第四：python GIL，GIL是Python最為詬病的一點，因為GIL，python中的多線程並不能真正的並發。如果是在IO bound的業務場景，這個問題並不大，但是在CPU BOUND的場景，這就很致命了。所以筆者在工作中使用python多線程的情況並不多，一般都是使用多進程（pre fork），或者在加上協程。即使在單線程，GIL也會帶來很大的性能影響，因為python每執行100個opcode（默認，可以通過sys.setcheckinterval()設置）就會嘗試線程的切換，具體的源代碼在ceval.c::PyEval_EvalFrameEx。

 第五：垃圾回收，這個可能是所有具有垃圾回收的編程語言的通病。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序，造成所謂的頓卡。infoq上有一篇文章，提到禁用Python的GC機制後，Instagram性能提升了10%。感興趣的讀者可以去細讀。

推薦課程：Python機器學習(Mooc禮欣、嵩天教授)

請問大佬們，為什麼我python運行程序特別慢啊，我這個程序怎麼改一下可以運行的更快呢？

您好，茫茫人海之中，能為君排憂解難實屬朕的榮幸，在下拙見，若有錯誤，還望見諒！。展開全部

yxhtest7772017-07-18

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python運行速度慢怎麼辦？6個Python性能優化技巧



Python是一門非常酷的語言，因為很少的Python代碼可以在短時間內做很多事情，並且，Python很容易就能支持多任務和多重處理。

Python的批評者聲稱Python性能低效、執行緩慢，但實際上並非如此：嘗試以下6個小技巧，可以加快Python應用程序。

關鍵代碼可以依賴於擴展包

Python使許多編程任務變得簡單，但是對於很關鍵的任務並不總是提供最好的性能。使用C、C++或者機器語言擴展包來執行關鍵任務能極大改善性能。這些包是依賴於平台的，也就是說，你必須使用特定的、與你使用的平台相關的包。簡而言之,該解決方案提供了一些應用程序的可移植性,以換取性能,您可以獲得只有通過直接向底層主機編程。

下面這些擴展包你可以考慮添加到你的個人擴展庫中：

Cython

PyInlne

PyPy

Pyrex

這些包有不同的作用和執行方式。例如，Pyrex 讓Python處理一些內存任務變得簡單高效；PyInline可以直接讓你在Python應用程序中使用C代碼，雖然內聯代碼被單獨編譯，但是如果你能高效的利用C代碼，它可以在同一個地方處理每一件事情。

使用關鍵字排序

有很多古老的Python代碼在執行時將花費額外的時間去創建一個自定義的排序函數。最好的排序方式是使用關鍵字和默認的sort()方法。

優化循環

每一種編程語言都強調循環語句的優化，Python也是一樣的。儘管你可以依賴於豐富的技術讓循環運行的更快，然而，開發者經常忽略的一個方法是避免在循環內部使用點拼接字元串。

使用新版本

任何一個在線上搜索Python資料的人都會發現無數關於Python版本遷移的信息。通常，Python每一個版本都針對之前的一個版本做了優化和改進，以讓Python運行的更快。限制因素是你喜歡的函數庫是否也針對Python的新版本做了改進。

當你使用了新的函數庫，獲得了Python的新版本，你需要保證代碼依然能夠運行，檢查應用，修正差異。然後，如果你僅僅是非常感謝您的耐心觀看，如有幫助請採納，祝生活愉快！謝謝！

python語言運行速度如此差？

這就要說到 Python 類語言和 C 類語言的主要區別了，Python 屬於解釋型語言，通俗來說就是你可以一句一句地輸入，而 Python 解釋器（Interpreter）可以一句一句地執行，而 C 語言屬於編譯型語言，無法做到這一點，只能一次性輸入完成，編譯成一個完整的程序再執行，而這個編譯的過程由於現代編譯器做了非常多的優化，並且你的程序沒有輸入只有輸出，每次運行都出固定的結果，所以極有可能被編譯器優化成為了只有一條輸出語句（實際情況可能要複雜一些），總的來說就是由於二者之間原理的差異導致了性能的差異，你可以搜一搜相關的資料，關掉 C 語言編譯時的優化，再看一下性能，或者將固定的那些值改為運行時需要輸入再看一下效果。

Python 相較於 C 的優勢有很多，性能這一方面你不需要關心，做出一個足夠複雜的程序，它們之間運行效率差不了多少的。

Python運行效率低的原因有哪些

1.Python是動態語言

動態語言是一類在運行時可以改變其結構的語言，如新的函數、對象、代碼可以被引入，已有的函數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運行時的不確定性也影響運行效率。

2.Python是解釋執行

相比於C語言編譯性語言編寫的程序，Python是解釋執行語言，其運行過程是Python運行文件程序時，Python解釋器將源代碼轉換為位元組碼，然後再由Python解釋器來執行這些位元組碼。其每次運行都要進行轉換成位元組碼，然後再由虛擬機把位元組碼轉換成機器語言，最後才能在硬體上運行，與編譯性語言相比，其過程更複雜，性能肯定會受影響。

3.Python中一切都是對象

Python是一門面向對象的編程語言，其設計理念是一切皆是對象，如數字、字元串、元組、列表、字典、函數、方法、類、模塊等都是對象，包括代碼，每個對象都需要維護引用計數，因此，增加了額外工作，影響了性能。

4.Python GIL

GIL是Python最為詬病的一點，因為GIL，Python中的多線程並不能真正的並發，即使在單線程，GIL也會帶來很大的性能影響，因為python每執行100個opcode就會嘗試線程的切換，因此，影響Python運行效率。

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序，造成所謂的頓卡，影響運行效率。