有人說Python真的慢要死，這一點確實有一定道理。雖然Python是一種非常流行且易用的語言，但也因為它的動態解釋特性，導致了其執行速度較慢。

def fibonacci(n):
if n<= 1:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

比如，以上代碼是一個非常簡單的斐波那契數列的遞歸函數，但是Python要求運行時間會相比其他語言慢得多。這是因為Python的動態類型系統會導致頻繁的運行時內存分配，而這些操作相對于其他編程語言而言來說較為耗時。

在一些需要大量計算和處理的情況下，Python的執行速度可能會成為一個問題。遇到這種情況，我們可以考慮使用一些替代方案，比如使用C或C++等靜態類型語言編寫部分代碼，或者使用一些特定的Python模塊來加速代碼執行。

import numpy as np
a = np.random.rand(10000)
b = np.random.rand(10000)
%timeit a * b

上述代碼使用了Python中的NumPy模塊，并利用了其優秀的科學計算庫來進行矩陣計算。在此例中，我們將兩個隨機數組點乘10000次，并通過下方的%timeit命令來測試其執行時間。結果顯示，使用NumPy庫的執行時間比原先的Python逐個計算方式快了將近20倍。

當然，我們并不是要否定Python語言本身的價值和使用意義。Python的高層次語法和易學易用的特點，為人類提供了便利，并廣泛應用于各種領域，比如科學計算、機器學習、游戲開發、Web開發等。因此，在實際開發中，我們可以權衡采用Python的優點和缺點，根據實際情況靈活選擇。