Lua 的执行速度通常比 Python 快，主要原因在于其解释器设计轻量、虚拟机效率高、内存管理策略更为精简，以及语言本身对动态特性的控制较严。其中，Lua 使用了 register-based 的虚拟机架构，而 Python（CPython）则是 stack-based 架构，导致在执行同样逻辑时，Lua 的虚拟机执行指令更少、效率更高。根据 Roberto Ierusalimschy 在《Programming in Lua》中指出，Lua 追求的是极致的可嵌入性与执行性能，这种语言哲学决定了它在效率上的表现优于通用型语言如 Python。
一、解释器设计的极简主义与性能导向
Lua 的核心解释器源代码不到两万行，远远小于 Python 的数十万行。这种极简设计使其更容易被优化和控制执行流程，同时大大减少了解释开销。在许多嵌入式设备或性能敏感环境中，Lua 的体积和加载速度都是不可替代的优势。
Lua 的解释器以性能为第一目标，代码路径短、热路径优化明显，数据结构轻量，便于编译器提前展开指令。相较之下，Python 的解释器由于兼容性与通用性考虑，牺牲了一部分性能用于动态特性与对象系统的支持。
二、虚拟机架构差异：Register vs Stack
Lua 使用的是 register-based 虚拟机架构，这意味着大部分运算都是在寄存器间完成的，无需频繁读写堆栈。这样一来，同一个函数调用或计算表达式在 Lua 中只需要更少的虚拟机指令执行。
而 Python 的 CPython 解释器是 stack-based，每次操作都需要通过入栈、出栈来完成数据传递和中间结果的处理，导致虚拟机执行一段代码所需的指令数远高于 Lua。这种设计使得 Python 更易于实现和调试，但牺牲了一定的执行效率。
三、语言特性限制带来的优化空间
Lua 是一门更加克制的动态语言，它不支持复杂的多继承机制、元类、装饰器等高级动态功能。这种语言限制反而让 Lua 的解释器能够对代码做出更激进的优化。例如，在函数调用、闭包生成、table 操作中，Lua 的实现几乎是以性能为最高优先级。
相比之下，Python 的丰富特性导致其解释器和对象模型必须应对各种运行时行为，如动态修改类结构、猴子补丁、反射等。这些特性虽然强大，但也大幅增加了解释器在执行阶段的复杂度和开销。
四、内存管理机制对比
Lua 使用的是基于增量式垃圾回收的内存管理方式，专为低延迟与可控释放设计。这种回收方式适合嵌入式环境和游戏引擎等需要预测内存释放行为的场景。
而 CPython 采用的是引用计数 + 循环垃圾回收机制。虽然引用计数可以立即释放无用对象，但它带来的性能问题包括：频繁的引用计数增加/减少操作、难以处理的循环引用，以及回收阶段的不确定性。尤其在频繁创建与销毁对象的场景下，Lua 的回收开销比 Python 小很多。
五、数据结构与运行效率差异
Lua 的核心数据结构是 table，既能作为数组又能作为哈希表，并对内存与散列冲突进行了高度优化。其 table 使用链地址法处理哈希冲突，同时支持预分配数组部分，实现了在多数应用中 O(1) 的查找效率。
Python 中的 list 和 dict 分别承担数组与哈希表功能，虽也进行了优化，但由于对象模型更复杂、类型检查与动态行为更多，导致在结构构建与访问时整体开销偏高。
六、可嵌入设计与运行环境的优化性
Lua 最初是为嵌入式场景设计，尤其在游戏脚本引擎、网络配置系统、嵌入式设备中广泛使用。例如，游戏引擎如 Cocos2d-x、Unreal Engine、Roblox 等都选择 Lua 作为嵌入式脚本语言。
嵌入式场景要求脚本语言启动快、运行快、资源消耗低，而 Lua 为此精心设计了解析器、编译器、执行引擎。相比之下，Python 更适合运行在通用系统中，如 Web 后端、数据分析、机器学习，其启动时间、资源消耗远高于 Lua。
七、JIT 编译的支持状况
Lua 的实现之一 ------ LuaJIT，是业界著名的高性能 JIT 编译器。其性能在多数 benchmark 中超过 Python 多倍，甚至在某些情况下比 C 实现还快。
相比之下，Python 的主流实现 CPython 并未原生支持 JIT。尽管存在 PyPy 等 JIT 项目，但由于兼容性和社区接受度等问题，主流生态仍以解释执行为主，这限制了其在极限性能场景下的表现。
八、案例对比与基准测试数据
在常见的 benchmark 比较中（如 Computer Language Benchmarks Game），LuaJIT 的执行效率通常是 CPython 的 4~10 倍。
例如：
- n-body 模拟：LuaJIT 比 Python 快约 5 倍；
- 正则表达式处理：LuaJIT 快 3 倍以上；
- JSON 解码处理：LuaJIT 接近原生 C 实现。
这些测试说明，在原始计算密集型任务中，Lua（尤其是 LuaJIT）拥有极高的执行效率。
常见问答
- Lua 为什么比 Python 更快？
主要原因包括 register-based 虚拟机、更轻量的数据结构、内存管理更高效、语法限制更易于优化、JIT 支持完善。
- Lua 是静态语言吗？
不是。Lua 是动态语言，但其动态性比 Python 控制更严格，解释器更容易进行指令层优化。
- Python 能否像 Lua 一样快？
理论上可以，需依赖 PyPy 等 JIT 引擎。但 CPython 本身的通用性设计注定其不会过于偏向极限性能。
- Lua 适合开发 Web 项目吗？
不太适合，Lua 缺乏完善的 Web 框架与包管理生态，更适合做嵌入式脚本、游戏引擎集成等轻量高性能场景。
- LuaJIT 与 CPython 的性能差距有多大？
在多数 benchmark 中，LuaJIT 执行速度通常是 CPython 的 4-10 倍，尤其在内存敏感和计算密集任务中优势明显。