Python 脚本性能高的原因可以归纳为以下几点：
内置函数和库：
Python 的内置函数和库通常由 C 语言实现，因此运行速度较快。
动态类型语言：
Python 是一门动态类型语言，它提供了高层次的抽象和封装，使得代码简洁且易于编写。
丰富的第三方库：
Python 拥有庞大的第三方库生态系统，例如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等，这些库在数据科学、机器学习、网络爬虫等领域提供了强大的功能。
代码优化技巧：
Python 提供了诸如使用 `join（）` 方法进行字符串连接、使用列表字面量 `[]` 而非 `list（）` 创建列表等性能优化技巧。
社区支持：
Python 拥有一个庞大且活跃的开发者社区，提供了丰富的学习资源和支持。
解释执行：
虽然解释执行相对于编译型语言会消耗更多 CPU 时间，但 Python 的设计哲学强调开发效率，许多情况下，开发速度比执行速度更重要。
并行和异步编程：
Python 提供了 `threading` 和 `multiprocessing` 模块进行并行编程，以及 `asyncio` 模块进行异步编程，这些工具使得处理 I/O 密集型任务时性能得到提升。
需要注意的是，虽然 Python 在很多情况下性能表现良好，但在对性能要求极高的场景下（如高频交易系统、3D 游戏引擎等），它可能不是最佳选择。在这些领域，C++、Java 或其他编译型语言可能更为合适。