Pythonはインタプリタ言語であり、ターゲットマシン用にコンパイルされたPythonバイナリは、Pythonコードを実行するだけでなく、実行時にコードを受け取って各コマンドを解釈するインタプリタも実行します。その解釈の追加オーバーヘッドがパフォーマンスに影響するのです。しかし、Pythonコードをコンパイルせずに高速化する方法があります。ひとつはPythonの組み込み関数を使う方法で、これはコードを高速化する最良の方法のひとつです。もう1つの方法はPyPyを使うことです。PyPyはジャスト・イン・タイム（JIT）コンパイルを使ったPythonの高速実装です。

また、Codonと呼ばれる「実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブのマシンコードにコンパイルする高性能Pythonコンパイラ」もある。Pythonに対する一般的なスピードアップは、シングルスレッドで10～100倍以上のオーダーだ。Codonの性能は通常、C/C++と同等（場合によってはそれ以上）である。
Python is an interpreted language and Python binaries compiled for your target machine not only execute your Python code but also the interpreter that takes your code and interprets each command at run-time. That additional overhead of interpretation is what affects performance. However, there are ways to speed up your Python code without compiling it. One way is to use Python’s built-in functions which are one of the best ways to speed up your code. Another way is to use PyPy which is a faster implementation of Python that uses Just-In-Time (JIT) compilation. 

There is also a new "high-performance Python compiler that compiles Python code to native machine code without any runtime overhead," called Codon. Typical speedups over Python are on the order of 10-100x or more, on a single thread. Codon's performance is typically on par with (and sometimes better than) that of C/C++.