Python語言其實很慢，為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢？

python的運行速度并不是相差幾倍，而是在50%一下的速度，新版本的python運行速度有所提升，此外還有一些可提升速度的方法

作為python的忠實粉絲，看見這個題目就情不自禁想懟回去。鑒于和諧社會，我決定慢慢講道理。

首先，相對于c語言，python慢是慢了點，絕對不能用“很”慢來形容。

有大佬總結出三條python速度慢的原因：

1.python是動態語言而非靜態語言。

2.python是解釋型語言而不是編譯型的，編譯過程可以優化，獲得更快的執行速度。

3.python的對象模型，導致了內存訪問比較低效。

但是本人的實踐中發現，python的運行速度并不是相差幾倍，而是在50%一下的速度，新版本的python運行速度有所提升，此外還有一些可提升速度的方法。

為什么會流行起來的原因？這就很好解釋了，因為真的......很好用。

Python通常被選為初學者編程入門語言。運行Python程序，只需要簡單地鍵入Python程序并運行就可以了。不需要其他語言（例如，C或C++）所必須的編譯和鏈接等中間步驟。Python可立即執行程序，這形成了一種交互式編程體驗和不同情況下快速調整的能力，往往在修改代碼后能立即看到程序改變后的效果。

此外，Python是一個混合體。它豐富的工具集使它介于傳統的腳本語言（例如，Tcl、Scheme和Perl）和系統語言(例如，C、C++和Java)之間。Python提供了所有腳本語言的簡單和易用性，并且具有在編譯語言中才能找到的高級軟件工程工具。不像其他腳本語言，這種結合使Python在長期大型的開發項目中十分有用。

Python程序可以以多種方式輕易地與其他語言編寫的組件“粘接”在一起。例如，Python的C語言API可以幫助Python程序靈活地調用C程序。這意味著可以根據需要給Python程序添加功能，或者在其他環境系統中使用Python。例如，將Python與C或者C++寫成的庫文件混合起來，使Python成為一個前端語言和定制工具。就像之前我們所提到過的那樣，這使Python成為一個很好的快速原型工具；首先出于開發速度的考慮，系統可以先使用Python實現，之后轉移至C，根據不同時期性能的需要逐步實現系統。這也很好解決速度問題，要反復使用的地方大可用C語言編寫。

綜上，少年你還是覺得python運行起來很慢，首先反思下自己的程序

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