大數(shù)據(jù)文摘出品

來源：medium

編譯：陳之炎、coolboy

自從20世紀90年代初發(fā)布以來，Python一直相當火爆，在這二十多年里，它的流行程度遠遠超過了C、C#、Java甚至Javascript。

雖然Python在數(shù)據(jù)科學和機器學習領域占主導地位，甚至是科學和數(shù)學計算領域的主角，但與Julia、Swift和Java等語言相比，它確實有些欠缺。

為什么Python如此受歡迎？

Python迅猛發(fā)展背后的一個主要驅動力是它學習起來相當容易，使用起來功能強大。對于初學者來說，像C/C++這樣有難度的編程語言，不熟悉語法的人都會敬而遠之，所以Python顯得非常有吸引力。

語言的核心是代碼可讀性，Python的語法簡潔而富有表現(xiàn)力，開發(fā)人員無需編寫大量代碼，便可以表達想法和概念 (C或Java等底層語言的情況也是如此)。它非常地簡單， 并可以與其他編程語言無縫集成 (比如將CPU密集型任務交付予C/C++)。用Python語言開發(fā)會給開發(fā)人員帶來許多好處。

Python應用廣泛的另一個原因是它被企業(yè)大量使用 (包括FAANG)。今天，對于你能想象到的任何項目，你都可以找到一個相應的Python包----科學計算的有Numpy，機器學習的有Sklearn，計算機視覺的有Caer。

Python的弱點

它很慢，太慢了。

不用多說，速度通常是開發(fā)人員最為關注的焦點之一。不僅是現(xiàn)在，將來的很長一段時間都會如此。

Python“緩慢”的主要原因，可以歸結為以下兩點----首先，Python是解釋性的語言，而不是編譯型的語言，這終究會導致執(zhí)行時間的緩慢；其次，它是一種動態(tài)的語言 (變量的數(shù)據(jù)類型在執(zhí)行期間由Python自動推斷)。

初學者經常對“Python的確太慢”的說法產生爭議，事實上，的確如此，但也并非完全這樣。

例如， Python的機器學習庫TensorFlow實際上是用C++編寫的，在Python中進行調用而已，是在C++的上層實現(xiàn)的一個Python“封裝器”。Numpy是如此，Caer也是類似的形式。

Python有一個GIL(L)

Python緩慢的主要原因之一是GIL(Global Interpreter Lock)的存在--它一次只允許一個線程執(zhí)行。這雖然有助于提高單線程的性能，但限制了并行性，而開發(fā)人員為了提高速度必須實現(xiàn)多線程處理程序。

不是內存密集型任務的最佳選擇

當對象超出范圍時，Python會自動進行垃圾收集。其目的是消除C和C++在內存管理中涉及的許多復雜性。由于指定的數(shù)據(jù)類型缺乏靈活性，Python消耗的內存量可能會迅速爆增。

此外，在運行時，一些BUG 可能會被Python忽略，最終成為延緩開發(fā)過程的主要誘因。

在移動計算中表現(xiàn)牽強

隨著從臺式機到智能手機的遷移，顯然，人們需要為手機軟件構建更強大的語言。雖然Python在計算機和服務器平臺上有不錯的表現(xiàn)，但由于缺乏強大的移動計算處理能力，在移動開發(fā)中它往往會失去優(yōu)勢。

近年來，（Python）在這方面有了很大的進步，但這些新增加的庫與他們強大的競爭對手相比，如Kotlin，Swift和Java，還相去甚遠。

其他語言的興起

最近，像Julia、Rust和Swift這些新出現(xiàn)的語言，借用了Python、C/C和Java的許多良好設計概念——Rust確保了運行時的內存安全和并行，并提供了與Web Assembly的一樣的互操作性；由于它支持LLVM編譯器工具鏈，Swift幾乎和C一樣快；Julia提供了用于I/O（輸入/輸出）密集任務的異步I/O，而且速度驚人。

結論

Python并非最好的編程語言，它無法取代C/C++和Java。它被打造成一種通用的編程語言，強調可讀性、以英語為中心的語法。人們利用它可以快速開發(fā)程序和應用程序。

和其他語言一樣，Python只是一種工具。某些應用場景下，它是最好的工具；在另一種場景下，它或許不是。在大多數(shù)情況下，它 “挺好用的”。

那么，作為一種編程語言，Python會消亡嗎？

我不這么認為。

它逐漸失去魅力了嗎？

啊，也許只是一點點，只是一點點。

https://towardsdatascience.com/python-is-slowly-losing-its-charm-9ca652726492

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原標題：《Python正在慢慢褪色》

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