python 效率問題？

初學python，以前搞過java和cpp。早就知道解釋型的指令碼語言肯定不快。但心存疑惑python和php，js，ruby等類型的語言，單從運行效率上來講哪個更快一些？另外，python也能像java一樣編譯成位元組碼，是不是速度會提升很多？python能編譯成機器碼嗎？

回複內容：

python是慢，但是慢在特定的情境，兩個最主要的： 1，全域執行鎖GIL所以無法用多核 2，所有東西都是對象且內部實現導致計算慢。如果你想寫CPU密集的程式，建議別用py，如果是IO密集的程式，pyhton毫無問題。

PS：
1，除非明確業務情境，否則幹討論效率問題沒意義，實際上，開發的絕大部分時候，效率永遠不是第一位的問題
2，就算效率是問題，那絕大部份時候也不是語言問題
3，就算是語言問題，綜合衡量成本等各方面因素，絕大部份時候換語言也不是最好的選擇"快"和"慢"都是看情境的

Java 也有比 Python 慢的地方, 例如做大矩陣運算沒有 NumPy 效率高, 啟動很慢等Python效率比Java差很多，而且有了HHVM以後，PHP的效率都比Python高了。
所以建議在效能要求比較高的場合不要用Python。

=============== 以下吐槽 ==================
效能要求要多高才算高呢？如果是做網站的話，至少註冊使用者和PV要超過知乎或者豆瓣。
昨天看見一個註冊使用者只有一千多的網站在討論效能問題。先說說位元組碼。python編譯成位元組碼幾乎不會變快。python的執行過程是，先編譯你的代碼到位元組碼，然後虛擬機器載入位元組碼執行。因此提前編譯到位元組碼只能省一點編譯時間，大部分時候這點時間都可以忽略。
就官方實現來說，python效率要比ruby高（php和js不太瞭解），但高的有限。如果真想用python追求效率，可以試試pypy，這個帶jit的實現有些時候速度和c有一拼（當然jit能提速多少還得看應用情境）
另外，對於效能瓶頸不在計算速度的程式來說，python帶來的效能損失還是很小很小的

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