虽然使用python的编程人员都应该接受其运行效率低的事实，但python在越多越来的领域都有广泛应用，比如科学计算 、web服务器等。程序员当然也希望python能够运算得更快，希望python可以更强大。
首先，python相比其他语言具体有多慢，这个不同场景和测试用例，结果肯定是不一样的。这个网址给出了不同语言在各种case下的性能对比，这一页是python3和C++的对比，下面是两个case：
python运算效率低，具体是什么原因呢，下列罗列一些
第一：python是动态语言
一个变量所指向对象的类型在运行时才确定，编译器做不了任何预测，也就无从优化。举一个简单的例子： r = a + b。 a和b相加，但a和b的类型在运行时才知道，对于加法操作，不同的类型有不同的处理，所以每次运行的时候都会去判断a和b的类型，然后执行对应的操作。而在静态语言如C++中，编译的时候就确定了运行时的代码。
另外一个例子是属性查找，关于具体的查找顺序在《python属性查找》中有详细介绍。简而言之，访问对象的某个属性是一个非常复杂的过程，而且通过同一个变量访问到的python对象还都可能不一样（参见Lazy property的例子）。而在C语言中，访问属性用对象的地址加上属性的偏移就可以了。
第二：python是解释执行，但是不支持JIT（just in time compiler）。虽然大名鼎鼎的google曾经尝试Unladen Swallow 这个项目，但最终也折了。
第三：python中一切都是对象，每个对象都需要维护引用计数，增加了额外的工作。
第四：python GIL
GIL是Python最为诟病的一点，因为GIL，python中的多线程并不能真正的并发。如果是在IO bound的业务场景，这个问题并不大，但是在CPU BOUND的场景，这就很致命了。所以笔者在工作中使用python多线程的情况并不多，一般都是使用多进程（pre fork），或者在加上协程。即使在单线程，GIL也会带来很大的性能影响，因为python每执行100个opcode（默认，可以通过sys.setcheckinterval()设置）就会尝试线程的切换，具体的源代码在ceval.c::PyEval_EvalFrameEx。
第五：垃圾回收，这个可能是所有具有垃圾回收的编程语言的通病。python采用标记和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的时候都会中断正在执行的程序，造成所谓的顿卡。infoq上有一篇文章，提到禁用Python的GC机制后，Instagram性能提升了10%。感兴趣的读者可以去细读。
python的整个系统，我其实有非常多的不满。但是用任何一门语言都是取舍问题，如果有一门语言，库够多，已读，易用，性能高，我毫不犹豫立刻转过去。python的强处在于庞大的库，还有非常好的易读和易用性。但是相比来说，性能一直是个问题。python的实现性能大约和C相差五倍上下。如果是大规模计算问题，大约能差10倍以上。当然，我们可以写C扩展，但是这就不是使用python了。我们也可以说，很多时候我们不需要这么快的速度。这是个事实，但是不改变python性能差的事实。 python不但性能差，还有GIL这个玩意。以至于我现在对高并发计算都采取多进程的模式。多进程模式的通讯效率肯定比多线程低，而且麻烦。另外，python在底层设计上，也表现出很强的实用主义倾向。这是比较外交术语的词汇，更加直白的说法应当是，混乱，不知所谓。在闭包设计上采用free variable设计，而不是lisp中的environs设计。区别？你试试看在外层闭包中from lib import *。由于引入不定个数名称，free variable无法处理。类似的问题还有LEGB规则，新手往往要花很长时间研究这个例子究竟是怎么错的： a = 1 def f(): print a a = 2 我勒个去，这种反直观反人类的事情都有，还敢说自己易读。
还有坑爹的元编程，这东西根本是坑爹中的坑爹货。如果你用过多重继承，大概就知道python的整个OO系统看起来根本是大型的仿真，到处都是乱糟糟的。C++怎么解决多重继承的？你最好别用（真心说，这可比python更加坑爹）。java怎么解决多重继承的，只能继承Interface。其实这是变相的变成了Interface-Implement模式。python怎么解决的？MRO！为什麽一个类加个__metaclass__就会改变性质啊，为什麽一个类去生成另一个类的写法是——我基本不记得了，反正web.py里面有用到，需要的话去炒栗子吧。为什麽方法要隐藏居然要改名字加__啊。你到底是在做OO还是在看起来像OO的东西上狂打补丁啊魂淡。
lambda表达式弱智。我和人讨论过，lambda是否是图灵完备的。结论还是完备的，不过需要借助Y combinator。何必呢？由于强调lambda的快速特性，因此将lambda强制在一行以内（没有结束标记），导致python其实是没有匿名函数的。一个callback数组写的难过死。
语法糖太多了点，当然，这是纯粹的个人感觉。语法糖是把双刃剑，用的好，可以简化编写和阅读，但是太多，往往容易引入语法混乱和额外的约束。
另外，语言的自构建特性混乱。虽说不是每门语言都强调自构建特性，但是通常而言，都是使用C实现一个内核，由内核实现一些基础操作。再由基础操作实现更复杂的操作。每层的边界都是比较清晰的。谁来告诉我，python中有多少库在移植时是由纯python实现的？库的相互依赖层级是？
python的沙盒化也是个问题，如果沙盒做的够好，我完全可以把python作为一个客户级别的平台。用C写一个很简单的类似浏览器的东西，下载一个URL的python包回去运行（或者仅仅检查更新）。从而保证本地效果/跨平台/安全性。现在？一个都保证不了。我连把一个python包转移到另一台同构设备上都很麻烦（如果两者不是严格匹配，例如系统差异，系统版本差异）无论是web开发还是移动终端开发都必须走传统模式。
