編程語言已經存在很多年，每種語言都是為了滿足特定的需要而構建的。

到今天為止，全世界大約有700種編程語言。現在僅剩250種語言能存續下來，其余的基本上已經被編程社區拋棄了。

對于程序員來說，性能一直是一個必須考慮的問題。在過去，程序的運行時間可以用天數來衡量，而現在，歸功于科技的進步，僅需幾秒鐘即可完成運行。

計算機進化的速度遵循摩爾定律：

摩爾定律

在電子學中，速度和性能轉化為一個特定芯片可以擁有的晶體管數量。根據摩爾定律，這個數字每隔兩年就會往上翻一番。這就是為什么你的手機比1990年代的房間大小的超級計算機快得多。

回到計算機科學，速度快的代碼和速度快的電腦是有區別的。速度慢的程序和速度慢的電腦也是有區別的。雖然我們很多人無法影響計算機硬件的運行速度，但是代碼的快慢卻是我們可以控制的。

在開發時，我們往往都要考慮一個因素，那就是語言期望。每種語言的實現方式都不同，因此每種語言都有各自的優點，可能很少人會把程序的運行速度納入語言的編程優點之中。

如果你正在做游戲類的項目，或者是需要繁重的數學計算等高要求的任務，最好不要用運行速度太慢的編程語言。

一般來說，編程語言有兩種類型：

• 靜態類型編程語言
• 動態類型編程語言

靜態類型語言通常是編譯的，意思就是編譯器的程序會解析并將整個類似英語的代碼轉換為匯編語言，并生成一個新文件，這個文件可以由用戶手動運行。

動態類型語言是指在運行期間才去做數據類型檢查的語言，也就是說，在用動態類型的語言編程時，永遠也不用給任何變量指定數據類型，該語言會在你第一次賦值給變量時，在內部將數據類型記錄下來。

大多數人喜歡動態類型語言。諸如Python之類的不易出錯且易于人工解釋的語言。但這是有代價的，那就是要犧牲運行速度。

在本文中，我們將列出4種相對很慢的常見動態類型編程語言。

1. Perl

如果你以前用過 UNIX，那么一定見過 Perl 腳本。因為大多數 UNIX 文件都是 Perl 格式。

Perl 是一種 Unix 腳本語言。它是為了減輕程序員不得不忍受編碼冗長的 Shell 程序的困難而創建的，Perl 就是把很多 Shell 命令塞進了一個文件中。

更重要的是，Perl 還可以用來完成在 C 和其他 Unix 語言中難以完成的任務。

Perl 在運行速度方面的確令人頭疼。

另外，現在想找到一個優秀的 Perl 程序員就像試圖大海撈針。這是因為，與 Python 不同，Perl 對實現非常敏感，每個操作符都必須在合適的位置上才能擁有一個相對高效的程序。

即使有最高效的實現，Perl 仍然落后于其他的高級編程語言。但是，在2019年，一個版本名為 Raku 的 Perl 6發布之后，Perl 的速度問題正在一個又一個被解決。

2.PHP

PHP 是一種腳本 Web 開發編程語言，通常在網站部署中補充 HTML、CSS 和 MySQL。

許多人認為 PHP 已經過時了，但事實并非如此。

有研究表示：

在我們知道服務器端編程語言的所有網站中，有79.0%的網站都使用了 PHP。

除此之外，在關于編程、腳本和標記語言的“ 2020 StackOverflow ”調查報告中，展示了 PHP 依然是一種非常活躍的語言，排名在 C++和 Typescript 之上：

但是，由于 PHP 的學習曲線是漸進的，而且托管成本低，因此在性能方面會有所缺失。

PHP 的速度非常慢，因為缺少實時編譯 (JIT 編譯器)，而且它是一種動態類型語言。很幸運的是，在 2020 年 11 月 26 日，PHP 8 推出了一個性能優化功能：內置的 JIT 編譯器。

內置的 JIT 編譯器幫助 PHP 在速度和性能方面接近其他同類編程語言。

3.Ruby

Ruby的官方作者 Yukihiro Matsumoto 曾說：

Ruby 旨在讓程序員滿意。

Ruby 是一種面向對象的編程語言，一切都可以被解釋為對象。這使得它成為一個容易使用的工具。只需要動動手指，任務就能完成。

但是，在性能方面，Ruby 是一種典型的解釋語言。由于解釋語言是逐句運行代碼語句，因此與使用編譯器的語言相比，它們往往比較慢。

Ruby 的速度在全局解釋器鎖 (GIL)中再次被砍，因為該語言每次只能允許使用一個線程使用 GIL。

最后，Ruby 的速度還受到高內存消耗和垃圾收集慢的影響。

4.Python

在很多編程語言的排行榜中，Python 排名第一，成為很受歡迎的編程語言。它大量用于數據科學、Web 開發和人工智能等。

這里不是夸大 Python，因為它的優點多于缺點。但就目前情況來說，Python 的速度依然是個問題。

Python 和 Ruby 是相同屬性的編程語言。由于 GIL 和使用解釋程，兩者速度都很慢。它們的主要區別在于前者以數據科學為主，而后者更傾向于 Web 開發。

但是，Python 有很多強大的庫和功能支持。其中一些庫和功能，如 Numpy 模塊和 Filter() 內置函數，可以在C++中實現，從而在性能方面得到了顯著的提升。這就是為什么Python現在正在迅速超越其他編程語言的原因。

最后

雖然在軟件實現方面，速度和性能是需要考慮的重要因素，但不應將責任僅僅歸咎于編程語言。

實際上，造成速度和性能問題的根本原因是糟糕的程序實現和代碼設計。

盡管動態類型語言的速度很慢，但它們提供了很好的編程體驗，并提高了工作效率。所以，很多事情都有兩面性，編程語言也是如此。