2020，Python已死？

[导读]自从20世纪90年代初发布以来，Python一直相当火爆，在这二十多年里，它的流行程度远远超过了C、C#、Java甚至Javascript。虽然Python在数据科学和机器学习领域占主导地位，甚至是科学和数学计算领域的主角，但与Julia、Swift和Java等语言相比，它确实有些欠缺。

自从 20 世纪 90 年代初发布以来，Python 一直相当火爆，在这二十多年里，它的流行程度远远超过了 C、C#、Java 甚至 Javascript。

虽然 Python 在数据科学和机器学习领域占主导地位，甚至是科学和数学计算领域的主角，但与 Julia、Swift 和 Java 等语言相比，它确实有些欠缺。

为什么 Python 如此受欢迎？

Python 迅猛发展背后的一个主要驱动力是它学习起来相当容易，使用起来功能强大。对于初学者来说，像 C/C++ 这样有难度的编程语言，不熟悉语法的人都会敬而远之，所以 Python 显得非常有吸引力。

语言的核心是代码可读性，Python 的语法简洁而富有表现力，开发人员无需编写大量代码，便可以表达想法和概念 (C 或 Java 等底层语言的情况也是如此)。它非常地简单，并可以与其他编程语言无缝集成 (比如将 CPU 密集型任务交付予 C/C++)。用 Python 语言开发会给开发人员带来许多好处。

Python 应用广泛的另一个原因是它被企业大量使用 (包括 FAANG)。今天，对于你能想象到的任何项目，你都可以找到一个相应的 Python 包 ---- 科学计算的有 Numpy，机器学习的有 Sklearn，计算机视觉的有 Caer。

Python 的弱点

它很慢，太慢了。

不用多说，速度通常是开发人员最为关注的焦点之一。不仅是现在，将来的很长一段时间都会如此。

Python “缓慢” 的主要原因，可以归结为以下两点 ---- 首先，Python 是解释性的语言，而不是编译型的语言，这终究会导致执行时间的缓慢；其次，它是一种动态的语言 (变量的数据类型在执行期间由 Python 自动推断)。

初学者经常对 “Python 的确太慢” 的说法产生争议，事实上，的确如此，但也并非完全这样。

例如， Python 的机器学习库 TensorFlow 实际上是用 C++ 编写的，在 Python 中进行调用而已，是在 C++ 的上层实现的一个 Python “封装器”。Numpy 是如此，Caer 也是类似的形式。

Python 有一个 GIL (L)

Python 缓慢的主要原因之一是 GIL (Global Interpreter Lock) 的存在 -- 它一次只允许一个线程执行。这虽然有助于提高单线程的性能，但限制了并行性，而开发人员为了提高速度必须实现多线程处理程序。

不是内存密集型任务的最佳选择

当对象超出范围时，Python 会自动进行垃圾收集。其目的是消除 C 和 C++ 在内存管理中涉及的许多复杂性。由于指定的数据类型缺乏灵活性，Python 消耗的内存量可能会迅速爆增。

此外，在运行时，一些 BUG 可能会被 Python 忽略，最终成为延缓开发过程的主要诱因。

在移动计算中表现牵强

随着从台式机到智能手机的迁移，显然，人们需要为手机软件构建更强大的语言。虽然 Python 在计算机和服务器平台上有不错的表现，但由于缺乏强大的移动计算处理能力，在移动开发中它往往会失去优势。

近年来，（Python）在这方面有了很大的进步，但这些新增加的库与他们强大的竞争对手相比，如 Kotlin，Swift 和 Java，还相去甚远。

其他语言的兴起

最近，像 Julia、Rust 和 Swift 这些新出现的语言，借用了 Python、C/C 和 Java 的许多良好设计概念 ——Rust 确保了运行时的内存安全和并行，并提供了与 Web Assembly 的一样的互操作性；由于它支持 LLVM 编译器工具链，Swift 几乎和 C 一样快；Julia 提供了用于 I/O（输入 / 输出）密集任务的异步 I/O，而且速度惊人。