自20世紀90年代早期發佈以來，有關Python的炒作就沒有停止過。編程社區花了至少20年的時間才確認了它的地位，而從那以後，它的流行程度遠遠超過了C、C#、Java甚至是JavaScript。
儘管Python在數據科學、機器學習以及科學和數學計算（一定程度上）領域佔據着主導地位，但與Julia、Swift和Java等新興語言相比，它也有自己的缺點。
是什麼讓Python如此流行？
Python飛速發展的主要原因之一是它的易學和強大，這對初學者來說非常有吸引力，甚至對那些因爲C/C++等語言的晦澀語法而逃避編程的人來說也是如此。
Python最爲強調的是代碼可讀性。憑藉其簡潔而富有表現力的語法，開發者無需編寫大量的代碼就可以表達他們的想法和概念(而C語言或Java就做不到了)。Python可以無縫地與其他編程語言集成(比如將CPU密集型任務交給到C/C++來完成)，對於多語言開發者來說，這無疑也是一個額外的優勢。
導致Python流行的另一個原因是它被巨頭企業(包括美國五大科技巨頭)和無數小型企業使用。現如今，你可以爲你想做的任何一件事情找到一個Python包——科學計算有Numpy，機器學習有Sklearn，計算機視覺有Caer。
Python的弱點
慢，非常慢
這個是顯而易見的。速度通常被認爲是開發者最爲關注的重點之一，並且可能在不可預見的一段時間內繼續如此。
導致Python“慢”主要可以歸結爲兩個原因——Python是解釋執行的，而不是編譯執行的，所以執行時間變長；它是動態類型的(Python在執行過程中自動推斷變量的數據類型)。
實際上，“Python很慢”這一說法在初學者當中很經常聽到。是的，這是真的，但也不完全對。
以Python機器學習庫TensorFlow爲例。這些庫實際上是用C++編寫的，然後使用Python進行了“包裝”。Numpy也是一樣的，在某種程度上Caer也是。
全局解釋器鎖
導致Python慢的另一個原因是GIL(全局解釋器鎖)，它一次只允許一個線程執行。雖然這提高了單線程的性能，但限制了並行性。爲了提高速度，開發者必須實現多處理程序，而不是使用多線程。
不適合內存密集型任務
當對象超出作用域時，Python會自動對它們進行垃圾回收。Python致力於消除內存管理的複雜性。因爲採用了動態類型，Python消耗的內存可能會迅速暴增。
另外，Python有一些沒有被注意到的bug，可能會在運行時突然出現，最終極大降低開發速度。
在移動計算領域的弱勢
隨着從桌面到智能手機的巨大轉變，顯然需要更健壯的編程語言來構建移動軟件。雖然Python在桌面和服務器領域有相當搶眼的表現，但由於缺乏強大的移動計算處理能力，所以在移動開發領域失去了優勢。
近年來，Python在這個領域已經有了很大進步，但這些新增的庫與強大的競爭對手（如Kotlin、Swift和Java）還是無法比擬的。
其他編程語言的崛起
近年來，像Julia、Rust和Swift這樣的新興編程語言突然出現在人們的視野中，它們借鑑了大量來自Python、C/C++和Java的優秀設計理念——Rust在很大程度上保證了內存安全和運行時的併發性，並提供了與WebAssembly的互操作性；因爲支持LLVM編譯器工具鏈，Swift幾乎和C語言一樣快，而Julia爲I/O密集型任務提供了異步I/O，速度快得驚人。
結論
Python從來就不是最好的編程語言，也從來不是爲了取代C/C++和Java。它是一種通用的編程語言，強調的是代碼可讀性、以英語爲中心的語法，從而加快程序和應用程序的開發。
Python和其他編程語言一樣，說到底都是一種工具。有時候，它是最好的工具，但有時它不是。大多數情況下，都是“還好”。
那麼，Python作爲一種編程語言正在消亡嗎？
我不這麼認爲。
它正在失去魅力嗎？
也許有一點，但也只是一點。
原文鏈接：
https://towardsdatascience.com/python-is-slowly-losing-its-charm-9ca652726492