Python的效率確實低於一些編譯型語言，例如C++或Java，這主要是由於以下幾個關鍵因素：
解釋型語言的性質。Python是一種解釋型語言，這意味著它在運行時需要解釋器來逐行翻譯並執行代碼，這個過程中相對於編譯型語言會產生額外的性能開銷。
動態類型。Python是動態類型的語言，這意味著變數的類型在運行時可以改變，這增加了運行時開銷，因為類型檢查需要在運行時進行。
垃圾回收機制。Python使用垃圾回收機制來自動管理記憶體，這會帶來一定的性能開銷。
全局解釋器鎖(GIL)。Python的全局解釋器鎖(GIL)限制了多執行緒的執行效率，使得Python在多執行緒環境下的性能受到影響。
為了提高Python代碼的執行效率，可以採取以下策略：
使用適當的數據結構。根據實際情況選擇最合適的數據結構，以提高程式的運行效率。
避免重複計算。將計算結果保存在變數中，避免重複計算。
利用生成器和疊代器。減少記憶體占用和遍歷時間。
使用向量化運算。利用NumPy等第三方庫提供的向量化運算加速數組和矩陣運算。
Cython或C/C++擴展。將關鍵部分代碼加速。
多執行緒或多進程。利用多核處理器提高程式效率。
代碼最佳化。包括循環最佳化和使用外部功能包等技巧來提高運行效率。