影响Python运行效率的因素有哪些？

Python是一款优雅的编程语言，在人工智能、云计算、大数据飞速发展的今天，Python受到了社会各界的关注，从国内的阿里、搜狐、知乎、腾讯、网易、土豆、新浪到国外的谷歌、Dropbox、Facebook、Redhat、Uber等都在大规模的使用Python完成各种任务！

Python的用途越来越广泛，很受欢迎，必然因为其有很多优点，但是Python也拥有一大缺点，相比于C语言，Python运行效率低，那么是什么原因导致的呢？

1. python是动态语言

动态语言是一类在运行时可以改变其结构的语言，如新的函数、对象、代码可以被引入，已有的函数可以被删除或其他结构上的变化等，该类语言更具有活性，但是不可避免的因为运行时的不确定性也影响运行效率。

2. python是解释执行

相比于C语言编译性语言编写的程序，Python是解释执行语言，其运行过程是Python运行文件程序时，Python解释器将源代码转换为字节码，然后再由Python解释器来执行这些字节码。其每次运行都要进行转换成字节码，然后再有虚拟机把字节码转换成机器语言，最后才能在硬件上运行，与编译性语言相比，其过程更复杂，性能肯定会受影响。

3. Python中一切都是对象

Python是一门面向对象的编程语言，其设计理念是一切皆是对象，如数字、字符串、元组、列表、字典、函数、方法、类、模块等都是对象，包括代码，每个对象都需要维护引用计数，因此，增加了额外工作，影响了性能。

4. Python GIL

GIL是Python最为诟病的一点，因为GIL，Python中的多线程并不能真正的并发，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，因此，影响Python运行效率。

5. 垃圾回收

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，影响运行效率。

以上是影响Python运行效率的五大原因，那么该如何进行优化呢？这个就需要您进行下一步的深入了解啦！

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