Python是一種高級編程語言，其運算速度受到了廣泛的討論。Python在編寫代碼時通常比其他編程語言更簡潔明了，在許多情況下，Python的代碼更易于理解和維護。然而，Python這種靈活性也意味著它的運算速度相對較慢，這是由于其解釋器的限制。

當我們需要對大規模數據集執行數值計算時，Python的速度相對較慢。與傳統的編程語言如C++和Java相比，Python的速度要慢得多。這是因為Python的解釋器在解釋代碼時會增加一些開銷，這會導致代碼的執行速度變慢。

Python解決這個問題有兩種方式。一種方式是使用特定的Python庫，如NumPy、SciPy和Pandas。這些庫使用了一些基于C語言的底層實現，它們對大型數據集進行數值計算的速度要比純Python代碼快得多。例如，使用NumPy庫中的數組可以使運算速度提高數倍，因為NumPy中的數組是在C語言下實現的，所以它們可以更快地執行某些任務。

另一種提高Python運算速度的方式是使用JIT編譯器（just-in-time compiler）。JIT編譯器可以在解釋器中編譯和執行代碼。具有JIT編譯器的Python庫包括PyPy、Numba和Cython。這些庫可以幫助加速Python代碼的執行速度，因為它們可以將函數編譯為二進制代碼并直接在計算機上運行。

import time
start = time.time()
# Your code here
end = time.time()
print("Time taken:", end-start)

在上面的代碼中，我們使用time庫來計算代碼的執行時間。start變量保存代碼開始執行的時間戳，end變量保存代碼執行結束的時間戳。最后，我們計算執行時間（end-start）并將其打印到控制臺。

正如我們所看到的，Python可以使用一些技巧來提高其運算速度。選擇正確的庫和使用JIT編譯器都可以幫助改善Python代碼的性能。但是，在某些情況下，我們可能需要考慮使用其他編程語言來完成特別的任務，特別是需要處理大型數據集的任務。