Симуляция на основе агентов: проблема с производительностью: Python vs NetLogo & Repast

Я реплицирую небольшую часть симуляционной модели агента Sugarscape в Python 3. Я обнаружил, что производительность моего кода в 3 раза медленнее, чем у NetLogo. Возможно, это проблема с моим кодом, или это может быть неотъемлемым ограничением Python?

Очевидно, что это всего лишь фрагмент кода, но тот, где Python тратит две трети времени выполнения. Я надеюсь, что если бы я написал что-то действительно неэффективное, оно могло бы появиться в этом фрагменте:

UP = (0, -1)
RIGHT = (1, 0)
DOWN = (0, 1)
LEFT = (-1, 0)
all_directions = [UP, DOWN, RIGHT, LEFT]
# point is just a tuple (x, y)
def look_around(self):
    max_sugar_point = self.point
    max_sugar = self.world.sugar_map[self.point].level
    min_range = 0

    random.shuffle(self.all_directions)
    for r in range(1, self.vision+1):
        for d in self.all_directions:
            p = ((self.point[0] + r * d[0]) % self.world.surface.length,
                (self.point[1] + r * d[1]) % self.world.surface.height)
            if self.world.occupied(p): # checks if p is in a lookup table (dict)
                continue
            if self.world.sugar_map[p].level > max_sugar:
                max_sugar = self.world.sugar_map[p].level
                max_sugar_point = p
    if max_sugar_point is not self.point:
        self.move(max_sugar_point)

Примерный эквивалент code в NetLogo (этот фрагмент немного больше, чем функция Python выше):

; -- The SugarScape growth and motion procedures. --
to M    ; Motion rule (page 25)
    locals [ps p v d]
    set ps (patches at-points neighborhood) with [count turtles-here = 0]
    if (count ps > 0) [
        set v psugar-of max-one-of ps [psugar]              ; v is max sugar w/in vision
        set ps ps with [psugar = v]                         ; ps is legal sites w/ v sugar
        set d distance min-one-of ps [distance myself]      ; d is min dist from me to ps agents
        set p random-one-of ps with [distance myself = d]   ; p is one of the min dist patches
        if (psugar >= v and includeMyPatch?) [set p patch-here]
        setxy pxcor-of p pycor-of p                         ; jump to p
        set sugar sugar + psugar-of p                       ; consume its sugar
        ask p [setpsugar 0]                                 ; .. setting its sugar to 0
    ]
    set sugar sugar - metabolism    ; eat sugar (metabolism)
    set age age + 1
end

На моем компьютере код Python занимает 15,5 с для запуска 1000 шагов; на том же ноутбуке симуляция NetLogo, работающая на Java внутри браузера, заканчивается на 1000 шагов менее чем за 6 секунд.

EDIT: просто проверил Repast, используя реализацию Java. И это также примерно так же, как NetLogo в 5.4 сек. Недавние сравнения между Java и Python не дают преимуществ Java, поэтому я думаю, что это только мой код, который виноват?

EDIT: Я понимаю, что MASON должен быть даже быстрее, чем Repast, и все же он все еще запускает Java в конце.