Python是世界上最流行的編程語言之一，因為它易于學習，可讀性很強。然而，有時候在使用Python進行大規模計算時，我們需要考慮每秒指令數量。

Python中的每秒指令數取決于很多因素，如CPU速度、內存大小、磁盤讀寫速度等。同時，Python是一種解釋型語言，相較于編譯型語言，Python的每秒指令數相對較低。

但是，Python為了提高執行速度，又提供了許多優化的功能。例如，可以通過使用numpy庫和pandas庫來進行向量化運算，從而減少循環的使用，提高程序的運行速度。

import numpy as np
# 使用numpy庫實現向量化運算
x = np.random.rand(10000)
y = np.random.rand(10000)
z = np.zeros(10000)
for i in range(len(x)):
z[i] = x[i] + y[i] # 普通的循環
z = x + y # 使用向量化運算

此外，Python還提供了多進程、多線程等并發編程方式，可以將計算任務劃分為多個部分并行地執行，從而提高每秒指令數。

import multiprocessing as mp
# 使用多進程進行并行計算
def calc(num):
# 計算任務
return num*num
if __name__ == '__main__':
pool = mp.Pool(processes=4) # 創建4個進程
result = pool.map(calc, [1, 2, 3, 4, 5]) # 并行計算

雖然Python相較于其他編程語言的每秒指令數可能會較低，但是通過Python提供的優化功能和并發編程方式，我們仍然可以快速地完成大規模計算任務。