编程语言的问世，距今已有几十年的历史了。每种语言的诞生都是为了满足特定的需求。

截止到今天，全世界共有大约 700 多种编程语言。然而，仍处于活动状态的只有 250 来种，其余的都被编程社区抛弃了。（来自维基百科的最新数据）

性能一直是程序员非常关心的方面。很久以前，程序的执行需要花费几天的时间，如今我们以秒为单位来度量。这完全要归功于电子行业的发展进步。

硬件的发展速度遵循摩尔定律。在电子产品中，速度和性能取决于特定芯片可以拥有的晶体管数量。根据摩尔定律，这个数字每两年就会翻一番。这就是为什么如今手机的速度和性能甚至远远超过了 1990 年代的超大型计算机。

对于计算机科学来说，代码的运行速度和 PC 的运行速度完全是两码事。英特尔和 AMD 出色地推动了 PC 机的运行速度。然而，创建健壮、快速的程序的重任就落到了软件工程师的肩上。

创建软件时，我们都要考虑的一件事是编程语言。每种语言的实现方式不同，因此每种语言都有各自的优势。然而，对于有些编程语言来说，速度根本不是它们的优势。

如果你想构建一个程序，运行游戏或执行大量数学计算，则最好避开速度比较慢的编程语言。

通常，编程语言可以大致分为两类：

静态类型的语言一般都需要编译，这意味着编译器程序会解析整个代码，并将其转换成汇编语言，然后再生成一个新文件。而这个文件可以由用户手动执行。

另一方面，动态类型的编程语言通常是解释型的，意味着解释器会逐行分析并运行代码。

我们大多数人都喜欢动态类型的语言。比如 Python，不易出错且方便人类理解。但是这种方便性是有代价的，我们付出的代价就是速度。

在本文中，我们就来看一看常见的一些速度非常慢的动态类型编程语言。

Perl

如果你有使用 UNIX 的经验，那么一定见过 Perl 脚本。大部分的 UNIX 文件都是用 Perl 编写的。

Perl 是 Unix 的脚本语言。这种语言的诞生是为了减轻程序员编写 Shell 程序的负担。它只是将一堆 Shell 命令塞到了一个文件中。

更重要的是，有些任务如果利用 C 语言和其他 Unix 语言编写的话，简直就是噩梦，而 Perl 降低了这些任务的难度。当然，取代 C 语言也会付出代价。

事实证明，Perl 在速度方面确实有所欠缺。

此外，如今找到一位出色的 Perl 程序员的难度，不亚于大海捞针。例如，与 Python 不同，Perl 对实现非常敏感，每个操作符都必须正确地使用，才能创建相对高效的程序。

即使按照最有效的方式实现，Perl 的运行速度仍然落后于其他同等的高级编程语言。然而，如今 Perl 仍在发展，效率的问题也相继得到了解决，特别是 2019 年发布的新版本（又名 Raku）。

PHP

PHP 是一种脚本化 Web 开发编程语言，通常用于 Web 应用程序的开发，是 HTML、CSS 和 MySQL 的补充。

许多人认为 PHP 已经过时了。但事实并非如此！

根据 2020 年 StackOverflow 的调查，PHP 依然榜上有名：

然而，由于 PHP 的学习曲线比较平缓，而且易于托管，因此性能方面的表现不佳。

由于缺少即时编译（JIT 编译器），因此 PHP 的运行速度非常慢，而且它还是一种动态类型的语言。幸运的是，在 2020 年 11 月 26 日，PHP 8 推出了一项性能优化功能：内置的 JIT 编译器。内置的 JIT 编译器可以从速度和性能方面，帮助 PHP 逐渐向同类的编程语言靠拢。

Ruby 的创始人松本行弘曾在 Ruby 社区中说：“Ruby旨在让程序员开心。”

Ruby 是一种面向对象的编程语言。一切都可以解释成对象。因此，Ruby 很优雅，而且非常便于使用。只需要轻轻挥动魔法棒，任务就完成了。

然而，从性能来看，Ruby 是一种典型的解释型语言。因为解释型语言需要逐条运行代码，因此与使用编译器的语言相比，它们的速度往往更慢。

为了解决速度的问题，Ruby 引入了全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL），这意味着该语言一次允许一个线程使用 GIL。

另外，Ruby 还有其他方面的困扰，比如内存消耗过高、垃圾回收缓慢等。

万能的 Python 几乎常年占据各类编程语言排行榜的榜首。Python 主要用于数据科学、Web 开发和网络安全等领域。

毋庸置疑，Python 有很多的优点。然而，Python 也有速度的问题。

Python 和 Ruby 都来自同一个家族，由于 GIL 以及解释器的使用，它们的速度都很慢。二者的主要区别在于，前者倾向于 Web 开发，而后者则主要面向数据科学。

但是，Python 拥有强大的库和功能作为后盾。部分库和函数极大地提高了性能，比如 Numpy 模块和内置的 Filter()都是用 C++实现的。这就是为什么 Python 蓬勃发展，超越其他编程语言的原因。

虽然速度和性能是实现软件时需要考虑的重要因素，但我们不应该将全部责任都推到编程语言身上。很多时候，造成速度和性能主要问题的根本原因在于，不良的实现和不合理的设计。

参考链接：https://medium.com/better-programming/the-slowest-modern-programming-languages-d29ea2306675