自1990年代初发布以来，Python一直非常流行。在过去的二十年中，其流行度远远超过了C，C＃，Java甚至Javascript。尽管Python在数据科学和机器学习领域中占主导地位，甚至在科学和数学计算领域中是主角，但与Julia，Swift和Java之类的语言相比，它确实缺乏。为什么Python如此受欢迎？ Python快速发展的主要推动力之一是它相当容易学习并且使用功能强大。对于初学者来说，像C ++ / C ++这样的难于编程的语言将远离那些不熟悉语法的人，因此Python非常有吸引力。该语言的核心是代码可读性。 Python的语法简洁明了。开发人员无需编写大量代码即可表达想法和概念（在C或Java等低级语言中也是如此）。它非常简单，可以与其他编程语言无缝集成（例如将CPU密集型任务交付给C / C ++）。使用Python语言进行开发将为开发人员带来许多好处。广泛使用Python的另一个原因是，它被企业（包括FAANG）大量使用。如今，对于您可以想象的任何项目，您都可以找到相应的Python软件包-Numpy用于科学计算，Sklearn用于机器学习，以及Caer用于计算机视觉。 Python的弱点非常慢，也太慢。不用说，速度通常是开发人员最关注的问题之一。不仅现在，将来很长一段时间都将如此。 Python的“缓慢”的主要原因是可以归结为以下两点：第一，Python是一种解释性语言，而不是一种编译语言，这最终会导致执行时间变慢；其次，它是一种动态语言（Python在执行期间自动推断变量的数据类型）。初学者经常对“ Python确实太慢”的说法提出异议。实际上，这是正确的，但并非完全正确。例如，Python的机器学习库TensorFlow实际上是用C ++编写的，并且在Python中被调用。它是Python的“包装器”在C ++之上实现。 Numpy就是这种情况，而Caer的格式与此类似。 Python具有GIL（L）Python变慢的主要原因之一是GIL（GlobalInterpreterLock）的存在-它仅一次允许一个线程执行。尽管这有助于提高单个线程的性能，但它限制了并行性，并且开发人员必须实现多线程处理程序才能提高速度。不是内存密集型任务的最佳选择。当对象超出范围时，Python将自动进行垃圾回收。其目的是消除C和C ++中的内存管理所涉及的许多复杂性。由于指定数据类型缺乏灵活性，因此Python消耗的内存量可能会迅速爆炸。另外，在运行时，Python可能会忽略一些错误，最终成为延迟开发过程的主要诱因。移动计算中牵强的性能随着从台式机到智能手机的迁移，人们显然需要为手机软件构建更强大的语言。尽管Python在计算机和服务器平台上具有良好的性能，但是由于缺乏强大的移动计算处理能力，它在移动开发中经常会失去其优势。近年来，（Python）在这一领域取得了长足的进步，但是这些新添加的库离其强大的竞争对手（如Kotlin，Swift和Java）还很遥远。结论Python不是最好的编程语言，它不能替代C / C ++和Java。它被构建为通用编程语言，强调可读性和以英语为中心的语法。人们可以使用它来快速开发程序和应用程序。像其他语言一样，Python只是一个工具。在某些应用场景中，它是最好的工具。在另一种情况下，可能并非如此。在大多数情况下，它“非常易于使用”。那么，作为一种编程语言，Python会死吗？我不这么认为。它逐渐失去了魅力吗？啊，也许只有一点点，只有一点点。