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| 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。
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。
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 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。
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。
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。
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。
Python 并非最好的编程语言，它无法取代 C /C++ 和 Java。它被打造成一种通用的编程语言，强调可读性、以英语为中心的语法。人们利用它可以快速开发程序和应用程序。
和其他语言一样，Python 只是一种工具。某些应用场景下，它是最好的工具；在另一种场景下，它或许不是。在大多数情况下，它“挺好用的”。
那么，作为一种编程语言，Python 会消亡吗？
我不这么认为。
它逐渐失去魅力了吗？
啊，也许只是一点点，只是一点点。
