为什么python中的平凡循环比C+中的循环运行得慢得多+；？如何优化这一点？ 在Python和C++中简单地运行一个空的for循环（如下），速度非常不同，Python慢了一百倍。 a=0 对于X范围内的i（大常数）： a+=1 inta=0； 对于（int i=0；i

另外，我可以做些什么来优化python的速度

（补充： 在这个问题的第一个版本中，我举了一个很糟糕的例子，我不是说a=1，这样C/C++编译器就可以优化它，我是说循环本身消耗了很多资源（也许我应该用a+=1作为例子）…我的意思是如何优化，如果for循环像a++=1那么简单，它怎么能以与C/C++类似的速度运行？在我的实践中，我使用了Numpy，所以我不能再使用pypy了（现在），是否有一些通用方法可以更快地生成循环（例如生成列表中的生成器）？ )

Python（通常）是一种解释语言，这意味着在运行时必须逐行读取脚本，并将其指令编译成可用的字节码

C（通常）是一种编译语言，所以当您运行它时，您使用的是纯机器代码

因此，Python永远不会像C一样快

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编辑：事实上，python在运行时编译成C代码，这就是为什么会得到这些.pyc文件。

原因很简单，因为python是一种更高级的语言，每次迭代都要做更多不同的事情（比如获取锁、解析变量等）

“如何优化”是一个非常模糊的问题。没有“通用”的方法来优化任何Python程序（Python开发人员已经完成了所有可能的工作）。您的特定示例可以通过以下方式进行优化：

a = 1

顺便说一句，这是任何C编译器都会做的

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如果您的程序使用数字数据，那么使用

numpy

及其矢量化例程通常会给您带来极大的性能提升，因为它在纯C中完成所有操作（使用C循环，而不是Python循环）而且不需要使用解释器锁和所有这些东西。

一个智能C编译器可能会通过认识到最后，

A

将始终是1来优化循环。Python无法做到这一点，因为当在

xrange

上迭代时，它需要在

xrange

对象上调用

\uuuuuuuuuuuuuuuu

，直到它引发

StopIteration

。python在调用它之前无法知道

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu。本段的要点是，优化Python“编译器”比优化C编译器要困难得多，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。在里面
C、 这要容易得多，因为C提前准确地知道每个对象的类型

当然，撇开编译器不谈，python需要做更多的工作。在
C
中，您正在使用硬件指令中支持的操作来处理基类型。在python中，解释器在软件中一次解释一行字节码。显然，这将需要比机器级指令更长的时间。而且数据模型（例如，反复调用
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
）也会导致大量C不需要执行的函数调用。当然，python做这些事情是为了使它比编译语言灵活得多

提高python代码速度的典型方法是使用库或内部函数，它们为低级编译代码提供高级接口
scipy
和
numpy
是此类库的优秀示例。您可以研究的其他方面包括使用JIT编译器——您可能无法达到本机速度，但它可能会超过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。
越抽象，速度越慢。最快的代码是直接编写的汇编代码

阅读这个问题
相关：C代码可以优化吗？试试
volatile int a在C版本中，以防止循环被删除。尝试使用volatile，在a+=1中也是如此，速度比python快数百倍……这是不正确的，python代码在第一次读取时被编译为字节码，因此它对
的
循环的性能没有直接影响。C通常是一种编译语言吗？它不是一直都是编译语言吗？@tobi-看看。还有其他C/C++解释器。请参阅问题：是否有C
解释器。pyc
文件包含CPython中包含的VM字节码。没有Python实现在运行时将Python编译为C。一些Python派生语言（Cython，Shedskin等）被编译成C或C++，Nuika将Python编译成C++，但它们是1。模糊的，2。不是Python（Nuitka除外）和2。提前编译，而不是在运行时。即使编译完全未优化，C代码也会显著加快。因为python是一种更高级的语言，python中有很多计算和表示的包袱，而C语言中没有。内容的循环空白暴露了很多包袱。@DavidHammen——我想我在第二段中解释过……：）我在这里举了一个很糟糕的例子，我并不是说a=1，这样编译器就可以优化它，我是说循环本身消耗了很多资源（也许我应该用a+=1作为例子）。。我所说的优化是，如果for循环这么简单，它怎么能以与C/C++类似的速度运行呢？在我的实践中，我使用了numpy，所以我不能再使用pypy了，是否有一些通用的方法可以更快地生成循环（例如生成列表中的生成器）？@c