1. 在使用Python时效率低的原因
Python 是一种面向对象的编程语言，通常使用解释器执行代码。虽然 Python 的高级语言特性使得开发变得简单，对于一些需要处理大量数据、拥有高并发的应用来说，Python 也存在效率低的问题。Python 代码的运行速度通常比 C 和 Java 慢得多。这是由 Python 解释器的一些固有语言结构和功能所导致的。比如拥有动态特性的弱类型变量和完全 Runtime 执行等。
2. 提高 Python 运行效率的方法
2.1 使用 PyPy
PyPy 可以解决 Python 的低效率问题。PyPy 是一种完全兼容 Python 的解析器，它是用 Python 和 RPython 实现的。RPython 是一种可重新编译的 Python。使用 PyPy 可以大大提高代码的运行速度。
sudo apt-get install pypy
pypy filename.py
2.2 编译 Python 代码
通过将 Python 代码编译为 C 代码可以提高它的运行效率。可以使用 Cython 或 Numba 之类的工具将 Python 代码转换为 C 代码并编译运行。
pip install Cython
cythonize -i filename.py
python setup.py build_ext --inplace
./filename
2.3 使用多线程
在 Python 中使用多线程可以提高代码的速度。Python 使用 GIL（全局锁）来避免多线程访问共享资源时的竞争问题。GIL 的存在限制了 Python 在多线程环境下的性能提升。对于 CPU 密集型任务，多线程不会明显提高 Python 的速度，但对于 I/O 密集型任务，多线程可以增加代码的并发性。
import threading
def thread_function(arg):
print(arg)
threads = []
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=thread_function, args=(i,))
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
2.4 使用 PyTorch、TensorFlow 或 Theano
对于涉及大量数据和计算的应用，使用基于 GPU 的 Python 神经网络库来提高代码速度是明智的。PyTorch、TensorFlow 和 Theano 都是可选的选择，它们在设计时优化了线性代数的计算并支持 GPU 加速。
2.5 对代码进行优化
使用以下方法对 Python 代码进行优化可以大大提高它的运行速度：
使用局部变量和常量
使用生成器而不是列表
使用集合而不是列表
避免使用属性访问器
避免使用全局变量
使用 map()、reduce()、filter() 等高阶函数而不是循环
2.6 使用 C 扩展
Python 提供了使用 C 扩展 Python 解释器的方法。这可以在处理许多计算密集型任务时提高代码的速度。
from distutils.core import setup, Extension
module = Extension('spam', sources=['spammodule.c'])
setup(name='spam', version='1.0', ext_modules=[module])
3. 结论
Python 可以被用于开发各种类型的应用，包括数据科学、机器学习、Web 开发等。 Python 应该不再被视为一种效率低下的语言。然而，某些情况下，Python 的效率可能会受到影响。在使用 Python 进行开发时，可以考虑使用前面所述的工具和技术来提高代码的运行速度。