Python ist eine Hochsprache, die für Personen gemacht ist, die sich nicht mit Hardware auskennen und keine Programmierkenntnisse haben, um Anwendungen zu erstellen. C++ hingegen ist eine Sprache, die näher an der CPU liegt und für Computerexperten und diejenigen entwickelt wurde, die auch die Hardware verstehen. Am wichtigsten ist, dass Python tatsächlich in C++ geschrieben ist, und das ist der Hauptgrund, warum es niemals schneller als C++ sein kann.
Kannst du mir erklären, warum Python im Allgemeinen als langsamer als C++ angesehen wird? Python wird aus verschiedenen Gründen im Allgemeinen als langsamer als C++ angesehen:

Interpretation vs. Kompilierung: Python ist eine interpretierte Sprache, was bedeutet, dass Python-Code während der Laufzeit zeilenweise ausgeführt wird. Auf der anderen Seite ist C++ eine kompilierte Sprache, bei der der gesamte Code vor der Ausführung in Maschinencode übersetzt wird. Kompilierte Sprachen haben tendenziell schnellere Ausführungszeiten, da der Übersetzungsschritt verschiedene Leistungsoptimierungen ermöglicht.

Dynamische Typisierung: Python ist eine dynamisch typisierte Sprache, was bedeutet, dass Variablentypen zur Laufzeit bestimmt werden. Diese Flexibilität geht zu Lasten der Leistung, da der Interpreter zusätzliche Überprüfungen und Nachschlagen durchführen muss, um den Typ eines Objekts zur Laufzeit zu bestimmen. C++ ist eine statisch typisierte Sprache, bei der Variablentypen während der Kompilierung definiert werden, was dem Compiler ermöglicht, den Speicherbedarf und den Zugriff zu optimieren.

Speicherverwaltung: Python verwendet einen Garbage Collector zur Speicherverwaltung, was zu Leistungseinbußen führen kann, da er regelmäßig nach Objekten sucht, die nicht mehr verwendet werden, und ihren Speicher freigibt. C++ ermöglicht eine manuelle Speicherverwaltung, was Programmierern mehr Kontrolle über die Speicherzuweisung und -freigabe gibt und zu effizienterer Speichernutzung und potenziell schnellerer Ausführung führt.

Abstraktion: Python ist darauf ausgelegt, leicht lesbar und benutzerfreundlich zu sein und bietet einen hohen Abstraktionsgrad, der Programmieraufgaben vereinfacht. Diese Abstraktion geht oft zu Lasten der Leistung, da bestimmte Low-Level-Optimierungen in Python nicht verfügbar sind. C++ bietet einen niedrigeren Zugriff auf Speicher und Hardware, was Programmierern ermöglicht, leistungskritische Optimierungen umzusetzen.

Global Interpreter Lock (GIL): In CPython, der Referenzimplementierung von Python, verhindert der Global Interpreter Lock (GIL), dass mehrere native Threads gleichzeitig Python-Bytecodes ausführen. Dies kann die Leistungsvorteile von Multithreading in Python begrenzen, während C++ die volle Leistung von Multithreading und paralleler Verarbeitung für eine bessere Leistung nutzen kann.

Es ist wichtig zu beachten, dass Python zwar in bestimmten Fällen langsamer als C++ sein kann, jedoch aufgrund seiner Einfachheit, Lesbarkeit und umfangreichen Bibliotheken oft bevorzugt wird. In vielen Anwendungen überwiegen die Entwicklungsfreundlichkeit und Wartbarkeit von Python die Leistungsvorteile von C++.
Es ist zwar wahr, dass Python eine Hochsprache ist, die für Benutzerfreundlichkeit und Lesbarkeit konzipiert wurde, und dass C++ eine Low-Level-Sprache ist, die für eine direktere Interaktion mit der Hardware entwickelt wurde, aber diese Faktoren allein bestimmen nicht die Leistungsunterschiede zwischen den beiden Sprachen.

Es ist auch wahr, dass Python in C und C++ implementiert ist und dass diese Implementierung die Leistung beeinflussen kann. Die Leistung von Python-Code wird jedoch nicht ausschließlich durch die zugrunde liegende Implementierung bestimmt. Vielmehr ist sie das Ergebnis verschiedener Faktoren, darunter die Effizienz der verwendeten Sprachkonstrukte und Bibliotheken, die von Interpreter oder Compiler verwendeten Optimierungstechniken sowie die verwendete Hardware und das Betriebssystem.

In der Praxis kann die Leistung von Python durch den Einsatz verschiedener Optimierungstechniken wie Just-in-Time-Kompilierung, Caching und paralleler Verarbeitung erheblich verbessert werden. Darüber hinaus bieten Pythons umfangreiche Bibliotheken und Frameworks vorgefertigte Lösungen für viele gängige Aufgaben, was es zu einer beliebten Wahl für Datenanalyse, maschinelles Lernen und wissenschaftliches Rechnen macht.

Obwohl es wahr ist, dass C++ in bestimmten Fällen eine höhere Leistung als Python bieten kann, wie z.B. bei der Systemprogrammierung auf niedriger Ebene oder bei Echtzeitanwendungen, machen die Benutzerfreundlichkeit und die umfangreichen Bibliotheken von Python es zu einem wertvollen Werkzeug für viele andere Arten von Anwendungen. Letztendlich sollte die Wahl zwischen Python und C++ auf den spezifischen Anforderungen des Projekts und dem Kenntnisstand des Entwicklungsteams basieren.