python入门教程(非常详细) 为什么Python效率这么低，还这么火？

为什么Python效率这么低，还这么火？

在许多情况下，性能不是瓶颈。大约80%的应用程序不需要高性能。

为什么python官网下载慢？

通常是网络问题。即使是这些类型的网站在中国的基本速度也不快。你可以去看看国内有没有镜像网站

前10个坐标点是用来模拟城市的位置的。由于您平时对Python的使用比较多，也比较熟悉，所以首先选择Python作为实现蚁群算法的编程语言，但是第一时间就会睡着。猜猜看有多长时间，超过六分钟，这是效率的可怕之处。你不能让老师等6分钟在最后的回答中选择最佳路径。恐怕要暂停了。用C语言对蚁群算法进行了优化，优化结果不到1min。没有比较就没有坏处。在这之后，我深刻地认识到Python执行效率的可怕方面。

有些人可能想知道为什么C和Java比python更高效。事实上，它与语言的底层代码有关。C语言是汇编语言的二次开发，Java大多是C和C的二次开发，但是我们的Python可以分为两种情况，一种是Cpython，另一种是jpython，分别是C和Java的二次开发，所以效率比这两种语言要低。我看到消息说，为了解决python的效率问题，政府计划重新开发底层python代码。最近，我没有看到任何相关的新闻。毕竟，这个工作量是非常巨大的。

Python到底有多慢？

对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。

首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。

那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。

Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。

好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？

Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

我很高兴看到与编程软件相关的主题。首先，无论是哪种软件，提问时都要随身携带：

过去是否有“卡死”现象，电脑的配置如何，软件是否正版。

我以前学过python。我对计算机的要求不高，如果我慢慢打开自己的环境，可能是因为安装时没有配置好。

当我使用Java时，我消耗了大量内存，但是学习Python要好得多。或者你想重新安装它，如果它以前没有被卡住。

如果您更改了软件版本，但仍然一直使用此卡，则可能需要升级计算机配置。

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