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影响python性能的几个点

 1，gil，全局解释器锁使得python的多线程不是真正的并发，但pypy弥补了这个缺点

2，gc垃圾回收机制

3，万物皆对象，维护对象的引用计数

4，python是动态语言，变量所指的对象不确定，python的属相查找是复杂的过程，而静态语言比较简单。

python内存管理

两个机制：引用计数和gc垃圾回收机制

gc垃圾回收会造成python代码所谓的顿卡，如果没有循环引用可以关闭gc垃圾回收

python优化

1，一定条件下关闭gc垃圾回收

2，cprofile测试好使的代码块

3，对耗时的代码可以与项目经理协调，调整需求

4，耗时的代码可以用c语言替代，性能提高10倍

5，减少函数的调用层次，调用频率

7，优化属性查找，python属相查找效率低，频繁调用属性可以考虑使用变量代替属性

8，使用__slots__节省内存，不会自动创建__dict__

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