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是什么使Python如此流行?

Python迅猛发展的主要推动力之一是它的易学性和强大的实用性，这使其对初学者以及因诸如C之类的语言的语法难以理解而回避编程的人非常有吸引力。 / C  ++。

该语言从根本上广泛强调代码的可读性。 凭借其简洁明了的语法，它使开发人员无需编写大量的行代码即可表达想法和概念(在C或Java等低级语言中就是这种情况)。  Python非常简单，可以与其他编程语言无缝集成(例如将CPU密集型任务卸载到C / C ++)，这对多语言开发人员来说是一个额外的好处。

Python多功能性的另一个原因是企业(包括FAANG)以及无数小型企业对其的大量使用。  如今，您将找到一个Python软件包，几乎可以想到的所有内容-对于科学计算，您已经拥有Numpy，Sklearn(用于机器学习)和Caer(用于计算机视觉)。

Python的弱点

很慢，很慢

这可能很容易。 速度通常被认为是开发人员关注的重点之一，并且可能会持续不可预见的时间。

Python变慢的主要原因之一，实际上可以归结为2 – Python被解释为与编译相反，最终导致执行时间变慢;  以及它是动态类型的(在执行过程中，Python会自动推断变量的数据类型)。

实际上，这种" Python慢"的观点在初学者中往往起很大作用。 对，是真的。 但只是部分。

以TensorFlow为例，这是Python提供的机器学习库。 这些库实际上是用C ++编写的，并且可以在Python中使用，有点像是围绕C  ++实现的Python"包装器"。 Numpy甚至在一定程度上也是如此。

它有一个GIL(l)

Python速度缓慢的主要原因之一是存在GIL(全局解释器锁定)，该功能一次只能执行一个线程。  虽然这可以提高单线程的性能，但是它限制了并行性，在这种并行性中，开发人员必须实现多处理程序而不是多线程程序，以提高速度。

对于内存密集型任务不是很好的

当对象超出范围时，Python会自动进行垃圾回收。 它旨在消除C和C ++涉及的很多内存管理复杂性。  由于指定数据类型的灵活性(或缺乏灵活性)，Python消耗的内存量可能会迅速爆炸。

此外，Python可能不会注意到的一些错误可能会在运行时弹出，最终使开发过程变慢了很多。

移动计算的弱势存在

从台式机到智能手机的巨大转变，很明显，需要更强大的语言来构建用于手机的软件。  尽管Python在台式机和服务器平台上具有相当大的代表性，但是由于缺乏强大的移动计算处理能力，Python往往会在移动开发方面失去优势。

近年来，在这一领域取得了许多进步，但是这些新添加的库甚至与强大的竞争对手(如Kotlin，Swift和Java)并不接近。

其他语言的兴起

最近，Julia，Rust和Swift等较新的语言突然出现，它们借鉴了Python，C / C  ++和Java的许多优秀设计概念-Rust几乎保证了运行时的内存安全性和并发性，并提供一流的 与WebAssembly的互操作性;  Swift对LLVM编译器工具链的支持几乎与C一样快，而Julia为I / O密集型任务提供了异步I / O，并且速度非常快。

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