- 解释执行 ：Python代码在执行时需要逐行解释成机器码，这比C++等编译型语言直接执行机器码要慢。
- 动态类型 ：Python是动态类型语言，变量类型是在运行时确定的，这需要额外的类型检查，增加了运行时的开销。
- 全局解释器锁（GIL） ：Python在执行代码时，同一时间只能让一个线程运行，这限制了多核CPU的利用率。
- 垃圾回收 ：Python的垃圾回收机制虽然方便，但在处理大量数据时也会消耗额外资源，拖慢程序速度。
- 代码质量问题 ：很多Python程序的性能瓶颈在于代码编写不够优化，例如在循环中频繁创建新对象、使用不合适的集合类型等。
- 使用内置函数和方法 ：Python的内置函数和方法通常经过优化，运行速度更快。
- 列表推导式替代传统循环 ：列表推导式不仅让代码更简洁，而且执行效率更高。
- 避免全局变量 ：尽量减少全局变量的使用，因为它们会增加额外的查找开销。
- 使用生成器 ：在处理大量数据时，使用生成器可以节省内存，提高效率。
- 并行处理 ：利用多线程或多进程来并行处理任务，可以显著提高程序的执行速度。
- 代码剖析 ：使用工具如cProfile来分析代码，找出性能瓶颈，针对性地进行优化。
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