大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程效率的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python编程效率的解答，让我们一起看看吧。
pythonqt效率如何？
就qt和python来说，如果你有c++基础的话，我推荐学qt，因为学习成本不高，而且学会qt后，用python也可以调用qt库来编写图形界面程序。
如果没有编程基础的话，学python更好，简单易学，功能强大。发展前景方面，应该是差不多吧，python目前比较火
python性能？
python的性能要从几个方面看，如果只看标准版的语言实现本身，性能可以说是很差的，因为动态语言本身就决定了很多东西要运行时检查，并且标准版没有对字节码做jit等优化，等于是直接解释
不过，由于python很多基础库是用C实现，如果库执行比例较大，速度还是可以接受，典型例子是python的高精度计算，long类型是C语言实现，而jre中java的BigInteger是用Java自己实现，因此高密度的高精度计算python还要快些，因此很多系统***用核心用C改写的方式，和python结合使用，根据***定律，只需改写较少的模块就能较大提高效率
如果是计算密集型的应用，纯Python的性能比C，J***a什么的要差。
一般的Web应用有大量的网络IO，磁盘IO，只有少量的逻辑判断和计算，这种时候Python的性能劣势不明显。
Python需要提高计算性能的时候，可以通过C扩展，Cython，或者Pypy的途径。
开发效率还是很重要的，这么『慢』的一门语言，在科学计算和数据分析领域能成为主要工具语言，是有道理的。
Python到底有多慢？
快慢都是相对的……对于绝大多数不求甚解的快餐小白来说，用什么样的编程语言也掩饰不了写出来的代码有多菜，连基本的正确性都未必有保障，就更不用指望什么效率了。
而且对于绝大部分白手起家的业务来说，等你的真实业务需求，已经真的挑战到了今天某种意义下python语言的性能极限，恐怕很多时候社区也早就进化出了超越这个极限的新技术。甚至可能届时作为一个成功的规模化的业务，你也早就从运营上不在意两种语言平台导致的成本差异。
所以，技术选型不必过早考虑或拘泥于性能，只要是主流社区生态所支持的编程语言，挑一个自己趁手的、团队学习成本低、参考资料丰富、应用案例丰富的就好。就算真有一把小李飞刀摆在面前，对普通人来说也只能切水果罢了，还说不定因为刀太快割破了手……
哈，python总是被人在意的是性能和线程问题。
说实在的，只有你把代码写好了，才有对比性能的要求。还有主要得看业务，一个***网站需要的性能是python决定的吗？根本就是服务器和带宽来决定的。
其实如果是性能要求不高的应用的话，快慢表现得不会太明显。举个例子吧，原来大学期间毕设需要对多点之间选择顺序进行优化，查阅多方资料后决定使用蚁群算法选出最优路径。尴尬点就在这个蚁群算法里发生了。
首先用的10个坐标点模拟城市的位置，因为平时使用Python比较多一点也较为熟悉，所以首当其冲的选择了Python作为实现蚁群算法的编程语言，但是在第一次运行时差点就等睡着了。猜猜有多久，6分钟多，这就是效率(运行速度)的可怕之处。总不能在毕设答辩里让答辩老师等6分钟来选个最优路径，恐怕是要被挂呀。所以后来蚁群算法这一块使用c语言进行了优化，运算出[_a***_]不到1分钟。没有对比就没有伤害，经历了这件事后，我深深的体会到了Python执行效率的可怕之处。
但是作为一门简洁易懂的解释性语言，抛去了指针等复杂的内容，使开发者将更多的注意力集中于解决问题的方法或思路上，而不是编程语言的技术本身上。所以在这些优点的支撑下也可以原谅它的执行效率。
有可能有人有疑问为什么C语言、J***a语言的执行效率都比Python高呢，其实这和一门语言的底层代码有关系。C语言是对汇编语言的二次开发，而J***a大部分是对c和c++的二次开发，然而我们的Python则可以分为两种情况，一种是cpython,另一种是jpython分别是对c和J***a的二次开发，所以效率低于这两种语言不言而喻的。原来看到消息称，为解决Python的效率问题，官方打算重新开发Python的底层代码，最近也没有看到相关消息，毕竟这个工作量非常巨大。
到此，以上就是小编对于python编程效率的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程效率的3点解答对大家有用。
