【自用】为什么python这种解释性语言运行效率很低

1. ​运行时逐行解释
解释型语言在运行时需要逐行读取源代码，并将其翻译成机器码执行。这种 ​逐行解释 的过程会导致额外的开销，因为每次执行都需要重新解释代码，而不是直接运行已经编译好的机器码。
​编译型语言：源代码被提前编译成机器码，运行时直接执行机器码，效率更高。
​解释型语言：每次运行时都需要解释源代码，增加了时间成本。

2. ​缺少编译优化
编译型语言在编译阶段可以进行大量的优化，例如：
​代码优化：删除无用代码、内联函数、循环展开等。
​硬件优化：根据目标平台的硬件特性生成高效的机器码。
解释型语言在运行时逐行解释，无法进行这些全局优化，因此执行效率较低

3. ​动态类型检查
许多解释型语言（如 Python、JavaScript）是 ​动态类型 的，即在运行时才确定变量的类型。这种动态类型检查需要在运行时进行额外的类型推断和验证，增加了开销。
​编译型语言：类型检查在编译阶段完成，运行时无需重复检查。
​解释型语言：每次操作变量时都需要检查类型，导致效率降低。

4. ​内存管理开销
解释型语言通常使用 ​垃圾回收机制​（Garbage Collection，GC）来管理内存。虽然 GC 简化了内存管理，但它会引入额外的运行时开销，例如暂停程序执行以回收内存。
​编译型语言：程序员可以手动管理内存，减少运行时开销。
​解释型语言：自动内存管理增加了运行时负担

5. ​缺乏静态分析
解释型语言在运行时才解析代码，因此无法进行 ​静态分析​（如变量作用域检查、语法错误检测等）。这些分析只能在运行时进行，增加了额外的开销。
​编译型语言：静态分析在编译阶段完成，运行时无需重复。
​解释型语言：静态分析在运行时进行，降低了效率。