Python比C++慢很多的原因主要可以归结为以下几个方面：
类型系统的差异：
Python是一种动态类型语言，它在运行时需要解析和确定每个变量的类型。这种动态类型检查增加了运行时的开销。
相比之下，C++是静态类型语言，编译器在编译阶段就能确定变量的类型，并进行相应的优化，从而减少了运行时的开销。
执行方式的不同：
Python是解释型语言，源代码在执行前需要被解释器逐行转换成字节码，然后再由虚拟机执行这些字节码。这种转换过程增加了执行时间。
C++是编译型语言，源代码在编译阶段就被转换成机器码，执行时直接由CPU运行这些机器码，因此执行效率更高。
内存管理的差异：
Python具有自动内存管理功能，包括垃圾回收机制。虽然这简化了内存管理的复杂性，但也带来了一定的性能开销。
C++需要程序员手动管理内存，虽然这增加了编程的复杂性，但也使得内存管理更加高效，减少了不必要的性能开销。
全局解释器锁（GIL）的影响：
Python的全局解释器锁（GIL）是限制Python多线程性能的一个因素。由于GIL的存在，Python的多线程并不能充分利用多核处理器的优势，这在一定程度上影响了Python的执行速度。
而C++则没有这样的问题，可以充分利用多核处理器的性能优势。
库和框架的差异：
虽然Python和C++都有丰富的库和框架可供选择，但C++的底层库往往更加接近硬件，因此可以实现更高的性能。
Python的库和框架虽然提供了更多的便利性和灵活性，但在性能方面可能不如C++的底层库。
需要注意的是，虽然Python在执行速度上通常比C++慢，但这并不意味着Python在所有情况下都比C++差。实际上，对于某些特定的任务，如数据分析、机器学习等，Python的性能可能优于C++。这是因为Python提供了更高级别的抽象和更简洁的语法，使得开发者能够更快地编写出高效的代码。因此，在选择编程语言时，需要根据具体的应用场景和需求来权衡各种因素。
