python安裝后打開特別慢，是怎么回事？我很高興看到與編程軟件相關的主題。首先，無論是哪種軟件，提問時都要隨身攜帶：過去是否有“卡死”現(xiàn)象，電腦的配置如何，軟件是否正版。我以前學過python。我對

python安裝后打開特別慢，是怎么回事？

我很高興看到與編程軟件相關的主題。首先，無論是哪種軟件，提問時都要隨身攜帶：

過去是否有“卡死”現(xiàn)象，電腦的配置如何，軟件是否正版。

我以前學過python。我對計算機的要求不高，如果我慢慢打開自己的環(huán)境，可能是因為安裝時沒有配置好。

當我使用Java時，我消耗了大量內(nèi)存，但是學習Python要好得多?；蛘吣阆胫匦掳惭b它，如果它以前沒有被卡住。

如果您更改了軟件版本，但仍然一直使用此卡，則可能需要升級計算機配置。

為什么Python效率這么低，還這么火？

在許多情況下，性能不是瓶頸。大約80%的應用程序不需要高性能。

為什么安裝python時那么慢？

當被問及為什么Python在Internet上比C慢時，最常見的答案是Python有動態(tài)類型。然而，動態(tài)類型確實對性能有影響，但這不是主要原因。動態(tài)類型（主要編程語言如Python）使編譯器很難優(yōu)化性能。動態(tài)使得每次執(zhí)行可能有很大的不同，并且編譯器很難優(yōu)化。然而，正如Alex在對話中提到的，我們花了多年時間研究在運行時進行類型檢查的最佳方法。但沒有任何進展。

Python語言其實很慢，為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢？

對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉用Python進行機器學習的人，我想談談我的看法。

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù)，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機器學習任務。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？

Python到底有多慢？

首先，我們用10個坐標點來模擬城市的位置。由于我們平時對Python的使用比較多，也比較熟悉，所以我們首先選擇Python作為編程語言來實現(xiàn)蟻群算法，但是我們在第一時間就等著睡著了。猜猜看有多長時間，超過六分鐘，這是效率的可怕之處。你不能讓老師等6分鐘在最后的回答中選擇最佳路徑?？峙乱獣和Ａ?。用C語言對蟻群算法進行了優(yōu)化，優(yōu)化結果不到1min。沒有比較就沒有壞處。在這之后，我深刻地認識到Python執(zhí)行效率的可怕方面。

有些人可能想知道為什么C和Java比python更高效。事實上，它與語言的底層代碼有關。C語言是匯編語言的二次開發(fā)，Java大多是C和C的二次開發(fā)，但是我們的Python可以分為兩種情況，一種是Cpython，另一種是jpython，分別是C和Java的二次開發(fā)，所以效率比這兩種語言要低。我看到消息說，為了解決python的效率問題，政府計劃重新開發(fā)底層python代碼。最近，我沒有看到任何相關的新聞。畢竟，這個工作量是非常巨大的。