Python是一種解釋性語言，以簡潔的代碼和易讀性而著稱。然而，這也導(dǎo)致了Python的運行效率不如編譯型語言。下面我們來探討一下Python運行效率低的問題。

# 求斐波那契數(shù)列第n個數(shù)（遞歸實現(xiàn)）
def fibonacci(n):
if n==1 or n==2:
return 1
else:
return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10))  # 輸出55

如上代碼所示，我們使用遞歸的方式來求解一個斐波那契數(shù)列的第n個數(shù)。事實上，當(dāng)n很大時，Python的遞歸深度會增加，導(dǎo)致程序效率低下。為了更好地理解這一點，我們來看一下遞歸樹的形式。

fibonacci(5)
/    \
fibonacci(4) fibonacci(3)
/    \      /     \
fibonacci(3) fibonacci(2) fibonacci(2) fibonacci(1)
/     \
fibonacci(2) fibonacci(1)

如上圖所示，當(dāng)我們求解斐波那契數(shù)列第5個數(shù)字時，需要執(zhí)行5次遞歸。而在這5次遞歸中，有很多運算是重復(fù)的，導(dǎo)致程序效率低下。

另外，Python的解釋器（如CPython）本身也會影響程序的效率。Python在執(zhí)行代碼時，需要將Python源碼轉(zhuǎn)換成中間代碼（字節(jié)碼），然后再由解釋器進(jìn)行解釋執(zhí)行。而這個過程本身就會造成一定的開銷，導(dǎo)致程序效率下降。

綜上，Python運行效率低是由其解釋性語言特性、遞歸算法重復(fù)計算、解釋器本身等多方面因素所造成的。為了提高Python的運行效率，在書寫代碼時應(yīng)盡量避免遞歸等效率低下的算法；同時，盡量使用Python內(nèi)置的函數(shù)和模塊，避免自己實現(xiàn)一些復(fù)雜的算法。