Python 运行速度变慢的原因主要包括以下几点：
解释性语言：
Python 是一种解释型语言，这意味着代码在运行时由解释器逐行解释并执行，而不是事先编译成机器码。这导致 Python 程序的执行速度通常比编译型语言慢。
动态类型：
Python 是动态类型语言，变量的类型可以在运行时改变。这导致在变量赋值、函数调用等操作时，解释器需要额外的时间来确定变量的类型和执行相应的操作。
全局解释器锁（GIL）：
Python 解释器中的 GIL 确保同一时间只有一个线程可以执行 Python 字节码。这虽然保证了线程安全，但也意味着 Python 无法通过多线程并行执行来提高程序的运行速度。
内存管理：
Python 使用自动垃圾回收机制来管理内存，这个过程在运行时会产生额外的开销，导致程序运行速度较慢。
第三方库的性能问题：
虽然 Python 拥有丰富的第三方库，但并不是所有库都具有高效的实现。一些第三方库的性能可能较低，从而影响整个程序的运行速度。
系统资源限制：
随着程序运行次数的增加，如果 CPU 或内存占用过大，可能会导致后续运行变慢。
要解决 Python 运行速度慢的问题，可以考虑以下方法：
使用编译器对 Python 程序进行预编译，将代码转换为机器码以提高运行速度。
利用多进程代替多线程，以充分利用多核 CPU 的优势。
使用内存池来减少频繁的内存分配和回收，优化内存管理。
选择性能更优的第三方库或优化现有库的使用。
监控程序运行时的系统资源占用情况，排查性能瓶颈