吹毛求疵的答案是，你应该将它与惯用Python进行比较：

• 原始代码在我的机器上需要34秒。
• 包含+=和xrange()的for循环（FlorianH's answer）需要21。
• 把整个事情放在一个函数中可以减少到9秒!
• • 这比Perl快多了**（在我的机器上只需15秒）!

说明：Python局部变量比全局变量快得多。
(For公平，我也尝试了Perl中的一个函数-没有变化）

• 去掉j变量后，时间缩短为8秒：

print sum(1 for i in xrange(100000000))
Python有一个奇怪的特性，即较高级的较短代码往往速度更快：-）
但真正的答案是，你的"微标杆"毫无意义，语言速度的真正问题是：一个真实应用程序的平均性能是多少？要了解这一点，您应该考虑：

• 复杂代码中的典型混合操作。您的代码不包含任何数据结构、函数调用或OOP操作。
• 一个足够大的代码库来感受缓存效应--许多解释器优化用内存来换取速度，而这是任何微小的基准测试都无法公平衡量的。
• Optimizationopportunities：在你写好代码之后，如果它还不够快，你能轻松地使它快多少呢？

把繁重的工作交给高效的图书馆有多难？
PyPy's benchmarks和Octane是真实语言速度基准测试的良好示例。
如果你想谈论数字运算，Python**在科学家中的流行程度令人惊讶。他们喜欢Python *，因为它具有简单的伪数学语法和较短的学习曲线，而且它还具有出色的numpy数组运算库，并且易于 Package 其他现有的C代码。
还有Psyco JIT，它可能会在1秒内运行您的玩具示例，但我现在无法检查它，因为它只适用于32位x86。

• 编辑 *：现在，跳过Psyco，使用PyPy，它是一个跨平台的、积极改进JIT的工具。

所有这些微观基准测试可能会变得有点愚蠢!
例如，在Python和Perl中切换到for会带来很大的减速，如果使用for，原来的Perl示例会快两倍：

my $j = 0;

for my $i (1..100000000) {
    ++$j;
}

print $j;

我可以用这个多刮一点：

++$j for 1..100000000;
print $j;

更傻的是，我们可以把它降到1秒; -）

print {STDOUT} (1..10000000)[-1];

/I3az/

• 参考 *：使用Perl 5.10.1。

Python运行速度非常快，如果你使用正确的Python语言语法的话。它被粗略地描述为“pythonic“。
如果你像这样重新构造你的代码，它的运行速度至少会提高一倍（在我的机器上确实如此）：

j = 0
for i in range(10000000):
    j = j + 1
print j

无论何时在Python中使用while，都应该检查是否还可以使用“for X in range（）"。

python在数值计算方面不是特别快，我敢肯定在文本处理方面它比perl慢。
既然你是一个有经验的Perl高手，我不知道这是否适用于你，但从长远来看，Python程序往往更容易维护，开发速度更快。速度对大多数情况来说"足够"了，当你 * 真的 * 需要提高性能时，你可以灵活地转向C语言。

更新

好的。我刚刚创建了一个大文件（1GB），里面有随机数据（大部分是ASCII），并把它分成等长的行。这应该是模拟一个日志文件。
然后我运行简单的perl和python程序，逐行搜索文件中的现有模式。
在Python 2.6.2中，结果为

real    0m18.364s
user    0m9.209s
sys 0m0.956s

以及Perl 5.10.0

real    0m17.639s
user    0m5.692s
sys 0m0.844s

程序如下（如果我做了什么蠢事，请告诉我）

import re
regexp = re.compile("p06c")

def search():
    with open("/home/arif/f") as f:
        for i in f:
            if regexp.search(i):
                print "Found : %s"%i

search()

以及

sub search() {
  open FOO,"/home/arif/f" or die $!;
  while (<FOO>) {
    print "Found : $_\n" if /p06c/o;
  }
}

search();

结果非常接近，这样或那样的调整似乎不会改变结果。我不知道这是否是一个 * 真正的 * 基准，但我认为这将是我在这两种语言中搜索日志文件的方式，所以我站在相对性能更正。
谢谢克里斯。

对于OP，Python中的这段代码：

j = 0
for i in range(10000000):
    j = j + 1
print j

等于

print range(10000001)[-1]

在我的机器上

$ time python test.py
10000000

real    0m1.138s
user    0m0.761s
sys     0m0.357s

range（）（或xrange）是Python的内部函数，它已经可以为你生成一个数字序列。因此，你不需要使用自己的循环来创建自己的迭代。现在，你可以找到一个Perl等价函数，它可以运行1秒来产生相同的结果

Python在字典中维护全局变量，因此，每次有赋值语句时，解释器都会在模块字典上执行一次查找，这是比较昂贵的，这也是为什么你发现你的例子很慢的原因。
为了提高性能，你应该使用局部分配，就像创建一个函数一样。Python解释器将局部变量存储在一个数组中，访问速度要快得多。
不过需要注意的是，这是CPython的一个实现细节;例如，我怀疑IronPython会导致完全不同的结果。
最后，为了获得关于这个主题的更多信息，我推荐一篇来自GvR的有趣文章，关于Python中的优化：Python Patterns - An Optimization Anecdote.

python比perl慢。它可能开发得更快，但执行得并不快。这里有一个基准测试http://xodian.net/serendipity/index.php?/archives/27-Benchmark-PHP-vs.-Python-vs.-Perl-vs.-Ruby.html-edit-一个糟糕的基准测试，但它至少是一个真正的数字基准测试，而不是一些猜测。糟糕的是，除了循环之外，没有源代码或测试。

我并不是对Python的所有方面都很了解，但我对这个基准测试的第一个想法是Perl和Python数字之间的区别。在Perl中，我们有数字。它们不是对象，它们的精度受限于体系结构所施加的大小。在Python中，我们有任意精度的对象。对于较小的数字（那些适合32位的），我希望Perl更快，如果我们超过架构的整数大小，Perl脚本甚至不做一些修改就不能工作。
在我的MacBook Air（32位）上，使用我自己编译的Perl 5.10.1和Leopard附带的Python 2.5.1，我看到了类似的原始基准测试结果：
但是，我使用bignum向Perl程序添加了任意精度

use bignum;

现在我想知道Perl版本是否会完成。：）当它完成时，我会发布一些结果，但看起来这将是一个数量级的差异。
你们中的一些人可能已经看到了我关于What are five things you hate about your favorite language?的问题。Perl的默认数字是我讨厌的事情之一。我不应该去想它，它也不应该很慢。在Perl中，我在这两方面都输了。但是请注意，如果我需要在Perl中进行数字处理，我可以使用PDL。

Python真的比Perl慢那么多吗
看看计算机语言基准测试游戏-“使用约12个有缺陷的基准测试和约1100个程序比较约30种编程语言的性能”。
它们只是很小的基准测试程序，但它们所做的工作仍然比您计时的代码片段要多得多-
http://shootout.alioth.debian.org/u32/python.php