Python 現(xiàn)在如此火爆，已發(fā)展成為一種非常通用的語言，無論是從入門級選手到專業(yè)技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘、科學(xué)計(jì)算、圖像處理、人工智能，Python 都可以勝任。它會是未來的編程語言嗎？它是完美無缺的編程語言嗎？

是什么讓 Python 現(xiàn)在如此流行

Python 的成功提現(xiàn)在 Stack Overflow 趨勢 上，該趨勢衡量平臺上帖子中的標(biāo)簽數(shù)量。鑒于 Stack Overflow 的規(guī)模，因此它是編程語言受歡迎程度的一個很好的指標(biāo)。

Stack Overflow 上各種編程語言的標(biāo)簽快照。

盡管 R 語言在過去幾年里一直處于停滯不前的狀態(tài)，而且許多其他編程語言也在穩(wěn)步下降，但 Python 的增長似乎勢不可擋。幾乎所有 Stack Overflow 上的問題有 14% 被標(biāo)記為“Python”，而且這一趨勢還在上升。

這其中有幾個原因：

它是古老的

Python 早在 20 世紀(jì) 90 年代就出現(xiàn)了。這并不僅僅意味著它有充足的時間來成長，它還得到了一個龐大的支持社區(qū)。

因此，如果你在用 Python 編寫代碼遇到了什么問題，你很有可能通過 Google 搜索一下就能解決。這是因?yàn)橛腥艘呀?jīng)遇到過和你一樣的問題，并記下了一些有用的東西。

它對初學(xué)者很友好

這不僅是事實(shí)，因?yàn)樗呀?jīng)存在了幾十年，讓程序員得以有時間來編寫優(yōu)秀的教程。更重要的是，Python 的語法非常易于理解。

首先，無需指定數(shù)據(jù)類型。你只需聲明一個變量即可；Python 將會從上下文中理解它是整數(shù)、浮點(diǎn)值、布爾值還是其他值。這對初學(xué)者來說，是一個巨大的優(yōu)勢。如果你曾經(jīng)使用 C++ 進(jìn)行編程的話，你就會知道你的程序無法通過編譯是多么令人沮喪，僅僅只是因?yàn)槟銓⒏↑c(diǎn)數(shù)換成了整數(shù)。

如果你曾經(jīng)同時閱讀過 Python 和 C++ 代碼，你就會知道 Python 有多么容易理解。盡管 C++ 在設(shè)計(jì)時考慮到了英語，但與 Python 代碼相比，它的閱讀還是相當(dāng)困難。

它的用途廣泛

由于 Python 已經(jīng)存在了如此久的時間，開發(fā)人員已經(jīng)為各種潛在需求制作了軟件包。現(xiàn)在，你可以找到幾乎所有用途的軟件包。

想要計(jì)算數(shù)字、向量和矩陣嗎？NumPy 就是你要找的東西。

想要做技術(shù)和工程方面的計(jì)算嗎？請使用 SciPy。

想在數(shù)據(jù)處理和分析方面做大嗎？那就試試 Pandas 吧。

想從人工智能開始嗎？那為什么不使用 Scikit-Learn 呢？

無論你想做哪種計(jì)算任務(wù)，都有相應(yīng)的 Python 軟件包。這使得 Python 一直處于發(fā)展前沿，從過去幾年機(jī)器學(xué)習(xí)的火熱的浪潮中可以看出來。

Python 的缺點(diǎn)以及這些缺點(diǎn)是否會致命

基于前面的闡述，你可以想象 Python 在未來幾年仍將興盛不衰。但是，像所有的技術(shù)一樣，Python 也有它的弱點(diǎn)。我將一一介紹最重要的缺陷，并評估這些缺陷是否致命。

速度

Python 很慢。真的，非常非常慢。平均而言，使用 Python 完成一項(xiàng)任務(wù)所需的時間，是任何其他編程語言的 2~10 倍。

造成這種情況的 原因有很多。其中之一是，它是動態(tài)類型的，記住，你不需要像在其他編程語言那樣指定數(shù)據(jù)類型。這意味著需要使用大量的內(nèi)存，因?yàn)槌绦蛐枰獮樗谌魏吻闆r下都能工作的每個變量預(yù)留足夠的空間。而且大量的內(nèi)存使用意味著大量的計(jì)算時間。

另一個原因是，Python 一次只能執(zhí)行一個任務(wù)。這是靈活數(shù)據(jù)類型的結(jié)果：Python 需要確保每個變量只有一種數(shù)據(jù)類型，而并行化的進(jìn)程可能會弄亂這一點(diǎn)。

相比之下，一般的 Web 瀏覽器可以同時運(yùn)行十幾個不同的線程。此外，還有其他一些理論。

但說到底，這些速度問題都無關(guān)緊要。計(jì)算機(jī)和服務(wù)器已經(jīng)變得如此便宜，以至于我們談?wù)摰闹皇菐追种幻氲臅r間。實(shí)際上，最終用戶并不在乎他們的應(yīng)用程序是在 0.001 秒還是 0.01 秒內(nèi)加載的。

作用域

最初，Python 的 作用域是動態(tài)的。這基本上意味著，要計(jì)算表達(dá)式，編譯器首先搜索當(dāng)前塊，然后依次搜索所有調(diào)用函數(shù)。這就是大多數(shù)現(xiàn)代編程語言使用靜態(tài)作用域的原因。

Python 曾試圖過渡到靜態(tài)作用域，但 搞砸了。通常情況下，內(nèi)部作用域（例如函數(shù)中的函數(shù)）能夠查看和更改外部作用域。但在 Python 中，內(nèi)部作用域只能看到外部作用域，而不能改變它們，這就導(dǎo)致了很多混亂的情形。

Lambda

盡管 Python 具有所有的靈活性，但 Lambda 的使用還是相當(dāng)受限的。Lambda 只能是 Python 中的表達(dá)式，不能是語句。

另一方面，變量聲明和語句始終是語句。這意味著 Lambda 并不能用于它們。

表達(dá)式和語句之間的這種區(qū)別是相當(dāng)隨意的，在其他編程語言中并不會存在。

空白使代碼的可讀性更強(qiáng)，但可維護(hù)性卻更低了。

在 Python 中，你可以使用空格和縮進(jìn)來表示不同級別的代碼。這使得它在視覺上具有吸引力，理解起來也更直觀。

其他編程語言，如 C++，則更多地依賴花括號和分號。盡管這可能在視覺上不夠吸引人，對初學(xué)者也不太友好，但是它使代碼更易于維護(hù)。對于較大的項(xiàng)目，這個方法更有用。

像 Haskell 這樣的新語言解決了這個問題：它們依賴于空格，但為那些希望不使用空格的人提供了另一種語法。

移動開發(fā)

我們正在見證從臺式計(jì)算機(jī)到智能手機(jī)的轉(zhuǎn)變，很明顯，我們需要強(qiáng)大的語言來開發(fā)移動軟件。

但使用 Python 開發(fā)的移動應(yīng)用并不多。不過，這并不意味著它做不到 — 有一個名為 Kivy 的 Python 軟件包就是專門用于開發(fā)移動應(yīng)用的。

但是 Python 在設(shè)計(jì)時并沒有考慮到移動開發(fā)。因此，即使它可能會為基本任務(wù)產(chǎn)生差強(qiáng)人意的結(jié)果，你最好的選擇是使用一種專為移動開發(fā)而創(chuàng)建的編程語言。一些廣泛使用的移動編程框架包括 React Native、Flutter、Iconic 和 Cordova。

需要明確的是，筆記本計(jì)算機(jī)和臺式計(jì)算機(jī)應(yīng)該會在未來很多年里繼續(xù)存在。但是，由于移動設(shè)備的流量早已超過臺式計(jì)算機(jī)，所以可以肯定地說，學(xué)會 Python 并不足以成為經(jīng)驗(yàn)豐富的全能開發(fā)人員。

運(yùn)行時錯誤

Python 腳本不是先編譯后執(zhí)行的。相反，它會在每次執(zhí)行時編譯，因此，任何編碼錯誤都會在運(yùn)行時顯示出來。這會導(dǎo)致性能差、耗時長，并且需要進(jìn)行大量測試。比如，很多很多測試。

這特別適合初學(xué)者，因?yàn)闇y試可以教會他們很多東西。但是對于經(jīng)驗(yàn)豐富的開發(fā)人員來說，必須用 Python 調(diào)試復(fù)雜的程序會讓他們出錯。這種性能的缺乏是在 Python 上設(shè)置時間戳的最大因素。

來源：微點(diǎn)閱讀??https://www.weidianyuedu.com

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python语言为何如此流行？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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