为什么python中的琐碎循环比C ++中的慢得多？以及如何优化呢？[重复]

一个聪明的C编译器能够通过识别，在年底，可能优化循环客场

a

始终为1
Python不能这样做，因为当循环访问

xrange

，需要调用

__next__

上的

xrange

对象，直到它引发

StopIteration

。python

__next__

在调用它之前不知道是否会有副作用，因此无法优化循环。本段的要点是，与C编译器相比，优化Python“编译器”是非常困难的，因为python是一种动态语言，需要编译器知道对象在某些情况下的行为。在C中，这要容易得多，因为C提前知道每个对象的类型。

当然，除了编译器，python还需要做更多的工作。在中

C

，您正在使用 硬件说明中 支持的操作来处理基本类型。在python中，解释器在
软件中
一次解释一行字节码。显然，这将花费比机器级指令更长的时间。数据模型（例如

__next__

，一遍又一遍地调用）也可以导致很多C不需要做的函数调用。当然，python做了这些工作，使其比您在编译语言中拥有的灵活性更高。

加快python代码速度的典型方法是使用库或内在函数，这些库或内在函数为低级编译代码提供高级接口。

scipy

并且

numpy

是此类库的出色示例。您可以查看使用的其他内容，

pypy

其中包括JIT编译器-
您可能无法达到本机速度，但是它可能会击败Cpython（最常见的实现），或者使用Cpython-API在C /
fortran中编写扩展，cython或f2py用于代码的性能关键部分。