理論上，python的確比C/C++慢（我對Java的開發沒有經驗，無法評論）。這一點不用質疑。 C/C++是編繹語言，直接使用的是機器指令，而python總是跑在的虛擬機上， 把一個邏輯直接轉換爲機器指令，和把同樣的邏輯轉換爲字節碼，然後再轉換爲機器碼來執行相比， 總是要高上一大截，這一點，有各種各樣的性能報告，我沒有必要，也沒有必要去做出這樣一個報告來， 我記得大概的數值是一到兩個數量級，用C++的話來說，這就是所謂的抽象懲罰。
但實踐上，並非這麼簡單。 現實開發者領域，總是新手遠多於高手，而從新手轉爲高手的時間相比，C/C++使用者花費的時間要比Python使用者多的多，保守的估計是5~10倍。
這有兩方面原因，一方面， C/C++（尤其是C++）的確是“博大精深”，而且總是有無窮無盡的細節，如果你是一個真正的開發者，你就會明白，實際上，就完全精通C/C++編繹器的選項，就足夠學兩門python了（一點都不誇張，我遇到很多做兩三年的C++開發者，遇到一個編譯或者鏈接問題都一籌莫展），而編繹器僅僅是C++開發過程中的最後一環而已，你可以不懂，但你總得要花時間去弄懂，因爲，作爲一個開發者，這是每天都要面對的問題，否則你給別人一個什麼東西，象python一樣，給個源文件？：）等你搞懂了指針，搞懂了數組，你還得搞懂指針與數組之間微妙的關係，等你搞懂了引用，你又不得不搞清引用與指針的區別，等你弄清了static 不同的用法，你又得明白vector> 與vector > 是不一樣的，儘管只是小小一個空格，然後呢？學習STL（不要告訴我你在C++直接不用STL開發應用），實際上STL對於現實應用來說，太差強人意了，如要你常做字符處理，你就明白我說的是什麼了，然後Boost?然後...，終於有一天，你可以開始真正做應用了，一年過去了？：） 另一方面，C++的開發經歷絕對是充滿荊棘和驚喜，以及沮喪，等你達到C/C++的自由王國，你一定是身經百戰，但腦袋中還是有一個弦在緊繃，因爲，一不留神，你就又得沒日沒夜的與奇妙的錯誤作戰，這就是C++的開發感受。而且，C/C++的編碼風格問題，一直是開發中充滿爭議的問題，我見過太多的關於風格問題的，毫無意義的爭吵，但是很極少見到最終哪一種風格會令人每個人信服。
說說python吧，學習過程是這樣的，數據類型是如此面向問題，沒有了令人討論的unsigned , short , long,這種這輩子我都不願弄懂的修飾， 類型連同支持的操作是如此的易懂，一旦你明白了，從Sequence / Mapping緯上看問題，很容易區分list與dict，一旦你明白了Imutable與mutable的意義，你就很容易猜到，tuple與list ,set與frozenset, 的不同方法，一旦明白了list 的inplace-op與string的 non-inplace-op實現，就很容易猜到方法的使用方式，另一方面，符合現實問題的邏輯表達式，通用的len， 簡潔的 a, b = b,a,讓你覺得一切井然有序，而且簡單明晰。強大而廣泛且標準庫，都把問題與實現的距離接近到了可以動手的距離。語法中相當部分約束，減少了不必要語言風格爭論（私下認爲，那怕是一個最難看的固定語法都比臨時去決策如何去用來的好），這也加速了開發的步伐，況且還有一個風格標準建議在PEP中。
現實中，我不相信一個三個月或六個月的應用項目，使用python會比使用C++/C開發出來的系統慢。因爲，開發者總是人， 擁有同樣開發年限的C++/C程序員與python程序員對語言精通的程序是截然不同的，特別情況下，python程序員是已經真正進入了經驗積累期，而可能C++/C程序員纔剛剛有了開發的感覺。如果可以做這樣一個實驗，真實的情況，可能是這樣的，python開發者，早就完成系統測試，着手進行性能的優化，考慮使用C/C++替換部分性能的瓶頸，而C/C++程序可能爲集成測試的不完整在正在惴惴不安，信號是，由於程序員的技能問題，項目可能要延期。
附：python與c語言運行效率對比
Python是個非常流行的解釋型腳本語言。C是一個非常流行的編譯語言。由於其編譯的性質，導致C一般比Python要快，但是它是更底層的。相對的，Python編程更加快速和簡單。譯者注：在目前最權威的TIOBE編程語言排行榜上，Python和C語言分處榜上第6和第2的高位，在腳本語言和編譯語言中分別坐着第二把交椅（第一把交椅分別是PHP和Java）。
問題在於，Python程序（在沒有輸入的情況下）運行時所額外花費的時間相對C而言是否更加划算，以及運行時所用的時間是否比編程時間更加重要。
系統程序
我決定建立一個簡單的程序，該程序可以處理以下公式的計算：
{ x + y = 14
{ x^2 + y^2 = 100
我很快用Python寫了一遍，找到了答案。然後，我將其翻譯成C語言。我知道，在C語言中的同一程序會花費比Python更多一些的代碼，但是這並非是我所注意的問題。在繼續之前，讓我們看看代碼：
Python:
x = 1
while x <= 14:
y = 14 - x
print str(x) + "|" + str(y)
if x2 + y2 == 100:
print "match"
x = x + 1
C:
#include (<)stdio.h(>)
int main()
{
int x, y, t;
for (x = 1; x <= 14; x++) {
y = 14 - x;
printf("%d|%dn", x, y);
if ((xx) + (yy) == 100)
printf("matchn");
}
return 0;
}
我總是聽說C語言永遠是最快的語言之一。在命令端口運行這兩個程序，我並沒看出這兩個的運行速度有任何差別。所以我打開Ubuntu的命令端口，並輸入如下代碼：
time ./a.out
（time指令，緊跟着可以脫離time指令而單獨運行的普通指令，運行指令並計時——很明顯，這裏的測試對象是C程序。）我得到0.001秒real time（真實用時），而user time（用戶用時）和system time（系統用時）都是0。
接下來是Python：
time python system.py
結果有些嚇人：0.017秒real time，0.012秒user time，0.004秒system time。
當然了，real time的差別畢竟只有16毫秒，不過在長時間運行大量運算的大系統下這個差別就很明顯了。
百萬程序
我決定將這個設想付諸現實。我寫了另一個程序，這個程序將0到1000000之間的所有整數，包括0，依次print輸出。當然這和我之前提到的大量運算的情況還是不同的，不過還是給了計算機比較多一些需要print的內容。
Python:
i = 0
while i (<) 1000000 print i
i = i + 1
C:
#include (<)stdio.h(>)
int main ()
{
int i;
for (i = 0; i <>
printf ("%dn", i);
return 0;
}
然後是測試結果：
C:
real 0m24.625s
user 0m0.652s
sys 0m2.240s
Python:
real 0m29.805s
user 0m1.984s
sys 0m1.812s
結論
我承認，每個語言都有其優勢和弱點。但從以上結果看來，我只會在像上面這些小程序這樣快捷的編程中，或爲C程序建立原型的時候纔會用Python，而在運行花費時間更重要的任務中，我無疑會選擇C語言。