做图形设计时，很多人会用到Python脚本辅助处理PS或AI里的重复操作。可有时候刚写好的脚本一运行，卡得像老式放映机——动一下停三秒。这时候第一反应往往是：是不是我电脑太旧了？显卡不行？内存不够？
慢的真不一定是机器
其实，解释器跑得慢，很多时候锅不在硬件。比如你在用Python写一个批量导出图层的脚本，哪怕是在最新款的MacBook上，也可能感觉“还不如手动干”。这主要是因为解释型语言本身的工作方式决定的。
像Python、JavaScript这类语言，代码是一边翻译一边执行的。每次运行都要从头解析语法、分配变量、检查类型，这个过程本身就比直接运行编译好的程序（比如C++写的软件）慢不少。你换个顶配主机，提升可能也就10%到30%，根本解决不了本质问题。
图形设计场景更敏感
设计师常遇到的情况是：要批量处理几百个图层，每帧都去读取属性、改名字、导出文件。这些操作在脚本里写起来简单，但每一步都要和设计软件的API通信，解释器就得反复“翻译”请求，中间还夹杂着等待软件响应的时间。这时候CPU再强也得干等着。
举个例子：
for layer in doc.layers:
if layer.visible:
export_layer(layer, "png")
这段代码看着清爽，但每一行都会触发一次或多次与Photoshop的交互。解释器在这过程中不断暂停、查询、返回，形成大量“空转”时间，体验自然卡顿。
怎么破局？
与其换电脑，不如优化写法。比如把能合并的操作一次性发过去，减少来回通信次数。有些设计软件支持脚本批量提交指令，就比逐条调用快得多。
另外，考虑用PyPy这类JIT优化的解释器替换默认CPython，有时能提速好几倍。或者干脆把核心逻辑用Cython重写一部分，关键地方提上来就行。
当然，硬件也不是完全无关。内存太小导致频繁读写硬盘，或者固态硬盘老化，确实会让整体体验雪上加霜。但如果你已经有一台正常办公不卡的机器，那性能瓶颈大概率在代码和解释器机制上，而不是该不该买新电脑。