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性能优化问题一直都是程序员需要长期关注的核心问题之一，下面我们就通过案例分析来了解一下，python编程运行缓慢的原因分析。
一：python是动态语言
一个变量所指向对象的类型在运行时才确定，编译器做不了任何预测，也就无从优化。举一个简单的例子： r=a+b。 a和b相加，但a和b的类型在运行时才知道，对于加法操作，不同的类型有不同的处理，所以每次运行的时候都会去判断a和b的类型，然后执行对应的操作。而在静态语言如C++中，编译的时候就确定了运行时的代码。
另外一个例子是属性查找，简而言之，访问对象的某个属性是一个非常复杂的过程，而且通过同一个变量访问到的python对象还都可能不一样。而在C语言中，访问属性用对象的地址加上属性的偏移就可以了。
二：python是解释执行，但是不支持JIT。
三：python中一切都是对象，每个对象都需要维护引用计数，增加了额外的工作。
四：pythonGIL
GIL是Python为诟病的一点，因为GIL，python中的多线程并不能真正的并发。如果是在IObound的业务场景，这个问题并不大，但是在CPUBOUND的场景，这就很致命了。所以在工作中使用python多线程的情况并不多，一般都是使用多进程(prefork)，或者在加上协程。即使在单线程，GIL也会带来很大的性能影响，因为python每执行100个opcode就会尝试线程的切换。
五：垃圾回收，这个可能是所有具有垃圾回收的编程语言的通病。
python采用标记和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的时候都会中断正在执行的程序，造成所谓的顿卡。
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