Mitos dan Fakta Performa Python

Banyak anggapan umum tentang performa Python sebenarnya menyesatkan.

Python cukup cepat untuk beberapa jenis program, tetapi masih banyak program yang membutuhkan performa lebih tinggi.

Mengalihkan bagian kode yang kritis ke C/C++/Rust dapat meningkatkan kecepatan, tetapi memiliki batasan menurut hukum Amdahl.

Interpretasi bukan satu-satunya faktor penyebab Python lambat; overhead dinamis seperti pengecekan tipe, boxing/unboxing, dan alokasi memori juga berkontribusi.

Pengetikan statis di Python tidak membantu optimasi performa karena tipe tidak ditegakkan saat runtime.

JIT compiler bisa mempercepat kode Python, namun kompleks, sulit diprediksi, dan tidak mengatasi masalah implementasi sederhana.

Sifat dinamis Python yang sangat fleksibel juga menjadi hambatan optimasi dan menyebabkan chasing optimasi.

Setiap lapisan abstraksi di Python menambah overhead, baik di dalam bahasa (Python ke Python) maupun saat memanggil kode eksternal (Python ke C).

Manajemen memori dan layout data yang tidak cache-friendly adalah hambatan utama untuk mencapai performa maksimal.

Meningkatkan performa Python secara signifikan memerlukan kompromi kompatibilitas dan perubahan semantik bahasa.

Proyek SPy (Static Python) diusulkan sebagai upaya awal untuk Python berperforma tinggi dengan penyesuaian semantik bahasa.