経験者でも信じてしまうPythonの迷信5選、あなたは大丈夫？

「Pythonって遅いんでしょ？」「GILがあるからマルチスレッドは意味ないよね」――こういった話、どこかで聞いたことがありませんか？😅

実は、Pythonに関する「もっともらしい誤解」は、初心者だけでなく経験豊富なエンジニアの間でも根強く残っています。今回は、よく耳にするPythonの迷信を5つ取り上げて、一つひとつ丁寧にほぐしていきます。

Contents

🔍 よく聞くPythonの迷信5選
✅ まとめ

🔍 よく聞くPythonの迷信5選

python programming myth / Photo by Christina Morillo via Pexels

迷信①「Pythonはインタープリタ言語だから遅い」

これ、半分だけ正解なんですよね。

確かにPythonはC言語やRustより遅いです。でも、その理由は「インタープリタだから」ではありません。Pythonのコードはまずバイトコードにコンパイルされてから、PVM（Python仮想マシン）上で実行されます。JavaのJVMと似た仕組みです。

遅さの本当の原因は、動的型付けとオブジェクトのオーバーヘッドにあります。つまり「インタープリタ」という言葉でひとくくりにするのは、ちょっと雑なんですよね。

さらに言えば、NumPyやPandasのような数値計算ライブラリを使えば、内部はC言語で動いているため体感速度は劇的に上がります。

# 遅い書き方（純粋なPythonループ）
result = []
for i in range(1000000):
    result.append(i * 2)

# 速い書き方（NumPyを使う）
import numpy as np
result = np.arange(1000000) * 2  # 内部はCで動作するので圧倒的に速い！

ポイントをまとめるとこんな感じです👇

Pythonはバイトコードを経由して動く（純粋なインタープリタではない）
遅さの原因は動的型付けとオブジェクト管理コスト
NumPy・Pandasを使えばボトルネックを回避できる

迷信②「GILのせいでマルチスレッドは使えない」

GIL（Global Interpreter Lock）は確かに存在しますが、「だからマルチスレッドが無意味」は言いすぎです。

I/O待ち（ファイル読み書き・ネットワーク通信）が多い処理では、マルチスレッドは十分に効果を発揮します。GILがロックされるのはCPUを使う計算処理のときだけで、I/O待ち中はロックが解放されるからです。

CPU負荷の高い処理にはmultiprocessingモジュールを使えばGILを回避できます。

import concurrent.futures
import requests

urls = [
    "https://example.com",
    "https://example.org",
    "https://example.net",
]

# I/O処理はスレッドで並列化できる！
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    results = list(executor.map(requests.get, urls))

print(f"{len(results)}件のリクエストを並列実行しました")