python语言解释器的执行速度
python通常被归类为解释型语言，也就是说代码直接由解释器读取和执行，而不需要编译。这样的方式对于代码的实时性和灵活性是很有帮助的，但解释器的速度相对于编译型语言如c 等，却要慢得多。
解释器必须动态地解析代码，而在这个过程中会产生一些开销，这使得python在执行性能上比编译型语言低很多，特别是在循环、嵌套或计算密集型任务中表现出了明显的性能劣势。
python的全局解释锁
python解释器由全局解释锁进行管理，这意味着当线程a占用了解释器，线程b就无法在同一时刻使用同一个解释器。这个锁在并发任务中会遇到很多问题。
当python代码无法充分利用多核计算机时，全局解释锁的效果显现出来。由于只有一个线程能够被执行，所以python的多线程并没有带来真正的并行性，而是并发执行的，所以python 的运行速度更慢。当然有一些捕鱼10元起上10元下的解决方案，如使用多进程而不是多线程（因为每个进程都有自己的python解释器）。这种方式避免了全局解释锁的潜在问题，但也可能带来其他问题。
python的内存机制和垃圾回收机制
在python中，内存管理是自动完成的。简单来说，python将内存管理委托给了自己，减轻了程序员的负担，但也让python运行效率变慢。
例如，python内存分配需要一定时间，而且在垃圾回收时可能会暂停程序执行。python的自动垃圾回收机制可能导致程序在执行过程中进行多次内存分配和垃圾回收。这些时间开销都会在程序性能上产生一些额外的负担，从而使python运行变慢。
另外，由于python变量在运行时有类型，这样消耗了一些额外的内存，因为所有变量都要存储类型信息。这比一些其他的语言如c 等循环运算效率慢得多。当然，这是一个非常高级的特点，python在易用性上占据了优势，然而在性能上还是不如其他一些编译型语言。
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