通過Stack Overflow發(fā)展趨勢就可以洞悉Python的成功。考慮到StackOverflow的規(guī)模，我們可以認(rèn)為這是衡量編程語言流行度的一個很好的指標(biāo)。盡管在過去幾年中，R語言的發(fā)展一直處于平穩(wěn)狀態(tài)，很多其他編程語言已開始穩(wěn)步下降，但Python的增長似乎勢不可擋。在所有StackOverflow的問題中，帶有“python”標(biāo)簽的占到了14%，而且這種趨勢還在上升。其中的原因有很多。

Python于90年代問世。這不僅意味著Python有足夠的時(shí)間成長，而且還擁有了一個龐大的支持社區(qū)。因此，如果你在使用Python進(jìn)行編程時(shí)遇到任何問題，只需上網(wǎng)搜索就可以得到答案。因?yàn)榭偸菚腥嗽谶@之前就遇到了這個問題，并為此撰寫了一些有用的資料。Python對初學(xué)者友好的原因不僅僅是因?yàn)樗呀?jīng)存在了數(shù)十年，予以程序員足夠的時(shí)間編寫出色的教程，而且還因?yàn)镻ython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會根據(jù)上下文判斷這個變量是整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、布爾值還是其他類型。對于初學(xué)者來說，這是一個巨大的優(yōu)勢。如果你有過使用C++編程的經(jīng)歷，那么就會懂得只因?yàn)槟沐e把浮點(diǎn)數(shù)定義成了整數(shù)，就導(dǎo)致程序無法通過編譯有多么難受了。

此外，比較Python和C++代碼，不難發(fā)現(xiàn)Python有多么易于理解。盡管C++在設(shè)計(jì)時(shí)考慮到了英語，但與Python代碼相比，閱讀C++的代碼還是相當(dāng)坎坷。

由于Python已經(jīng)存在了很長時(shí)間，因此開發(fā)人員為之開發(fā)出了各色的軟件包。如今，無論遇到什么問題，你都可以找到相關(guān)的軟件包。無論你需要進(jìn)行哪方面的計(jì)算任務(wù)，都可以找到相關(guān)的Python軟件包。由于過去幾年中機(jī)器學(xué)習(xí)的迅猛發(fā)展，Python已經(jīng)站在了時(shí)代發(fā)展的最前沿。

通過上述討論，你可以想象在很長一段時(shí)間內(nèi)Python的發(fā)展都勢不可擋。然而，Python也逃不開一切技術(shù)的命運(yùn)，它也有自己的弱點(diǎn)。接下來，我將逐個介紹Python的重大缺陷，并評估這些缺陷是否致命。Python很慢，非常非常慢。平均而言，使用Python完成某個任務(wù)所需的時(shí)間是使用任何其他語言的2–10倍。

其中的原因有很多。其中之一是因?yàn)镻ython是動態(tài)類型的，別忘了你不需要像其他語言一樣指定數(shù)據(jù)類型。這意味著內(nèi)存的耗費(fèi)非常大，因?yàn)樵谌魏吻闆r下程序都需要為每個變量保留足夠的空間。而巨大的內(nèi)存使用量必然需要耗費(fèi)大量的計(jì)算時(shí)間。

另一個原因是Python一次只能執(zhí)行一個任務(wù)。這是靈活的數(shù)據(jù)類型帶來的結(jié)果，Python需要確保每個變量只有一個數(shù)據(jù)類型，而并行進(jìn)程可能會在這一點(diǎn)上出問題。

相比之下，普通的Web瀏覽器一次可以運(yùn)行十幾個不同的線程。當(dāng)然其中還涉及別的因素。但最終所有的速度問題都不打緊。因?yàn)?a href="http://www.1cnz.cn/v/tag/1247/" target="_blank">電腦和服務(wù)器的價(jià)格越來越低，我們談?wù)摰囊仓徊贿^是幾分之一秒的問題。最終用戶并不真正在乎他們的應(yīng)用加載需要0.001還是0.01秒。

最初，Python是動態(tài)作用域。這基本上意味著，為了評估表達(dá)式，編譯器首先需要搜索當(dāng)前塊，然后依次搜索所有調(diào)用函數(shù)。動態(tài)作用域的問題在于，每個表達(dá)式都需要在所有上下文中進(jìn)行測試，這很繁瑣。這就是為什么大多數(shù)現(xiàn)代編程語言都使用靜態(tài)作用域。

Python曾嘗試過渡到靜態(tài)作用域，但搞砸了。通常，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。在Python中，內(nèi)部作用域只能看到外部作用域，但不能更改。因此引發(fā)了很多混亂。

盡管Python非常靈活，但Lambdas的使用還是有一定的局限性。Lambda只能是Python中的表達(dá)式，而不能是語句。另一方面，變量聲明和語句始終是語句，這意味著它們不能使用Lambda。在Python中，表達(dá)式和語句之間的區(qū)別相當(dāng)隨意，這是其他編程語言都沒有的問題。

在Python中，你需要使用空白和縮進(jìn)來表示不同級別的代碼。這種格式具有視覺吸引力，而且易于理解。其他編程語言（例如C++）都需要依賴大括號和分號。盡管這可能在視覺上沒有那么強(qiáng)的吸引力，而且對初學(xué)者不夠友好，但可以提高代碼的可維護(hù)性。在大型項(xiàng)目中，這種方式更為妥當(dāng)。

Haskell等新興的編程語言解決了這個問題：它們依賴空白，但同時(shí)也為那些希望不用空白的人提供了另一種語法。

我們目睹了從臺式機(jī)向智能手機(jī)的轉(zhuǎn)變，很明顯，我們需要強(qiáng)大的語言來構(gòu)建移動軟件。然而，使用Python開發(fā)的移動應(yīng)用并不多。這并不意味著Python無法開發(fā)移動應(yīng)用，你可以試試看一個名為 Kivy 的 Python 包。

但是，Python的設(shè)計(jì)被沒有考慮到移動設(shè)備。因此，即使Python可以應(yīng)付基本的任務(wù)，但我們最好還是選擇專門為移動應(yīng)用程序開發(fā)而創(chuàng)建的語言。廣泛用于移動編程的語言包括：React Native、Flutter、Iconic和Cordova。

我們需要明確的是，筆記本電腦和臺式計(jì)算機(jī)已經(jīng)存在很多年了。然而，由于移動設(shè)備的使用已然超越了桌面設(shè)備，因此我們肯定地說，學(xué)習(xí)Python不足以成為經(jīng)驗(yàn)豐富的全方面開發(fā)人員。Python不需要首先編譯，然后再執(zhí)行。相反，它會在每次執(zhí)行時(shí)編譯，因此所有編程上的錯誤都會在運(yùn)行時(shí)顯示出來。這會導(dǎo)致性能下降、浪費(fèi)時(shí)間，而且還需要進(jìn)行大量測試。

對于初學(xué)者來說，這未必是壞事，因?yàn)闇y試可以教會他們很多知識。然而，對于經(jīng)驗(yàn)豐富的開發(fā)人員而言，必須使用Python調(diào)試復(fù)雜的程序很令人頭疼。性能欠缺是Python最大的問題。

Rust提供了與Python相同的安全性——不會意外覆蓋任何變量。但是，它通過所有權(quán)和借用的概念解決了效率的問題。根據(jù)StackOverflow Insights，Rust是近幾年最受歡迎的編程語言。Go 與 Python 一樣非常適合初學(xué)者。語言本身非常簡單，維護(hù)代碼更加簡單。此外，有趣的是，Go開發(fā)人員是市場上收入最高的程序員之一。

Julia是一種非常新的語言，可與Python正面競爭。Julia填補(bǔ)了大規(guī)模技術(shù)計(jì)算的空白：以前，人們通常都需要使用Python或Matlab編寫代碼，然后再使用C++庫修補(bǔ)整個程序，因?yàn)镃++庫是大規(guī)模必不可少的。如今，人們可以使用Julia，而不必在兩種語言之間掙扎。

盡管市場上還有其他語言，但Rust、Go和Julia 可以彌補(bǔ)Python的弱點(diǎn)。所有這些語言在即將到來的技術(shù)中都有出色的表現(xiàn)，最典型的就是人工智能。盡管它們的市場份額仍較小，但根據(jù)StackOverflow的數(shù)據(jù)顯示，這些語言的發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢。

如今，Python無處不在，我們還需要五年甚至更長的時(shí)間，才有可能看到Python被新語言所替代。就目前而言，我們很難判斷哪種語言有可能替代Python，是Rust、Go、Julia抑或是其他的新語言。但鑒于Python體系結(jié)構(gòu)中最基本的性能問題，其終將難逃被人替代的命運(yùn)。

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