下个十年，Python的“王者”地位还能保住吗？

Python 是一门了不起的编程语言，它改变了游戏规则，将编程的格局提升到了一个完全不同的层次。Python 的迅速崛起对整个行业来说都是极其有利的，但是当它越来越受欢迎时，却总是受到批评。

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最近，我看过一些文章和视频，它们似乎都在表明，Python 的辉煌时代行将终结。由 Python 引发的批评经常有：“它是一种缓慢的语言”、“全局解释器锁”、“动态类型”，“移动应用程序缺乏支持”等。

所有的批评都正确吗？它们真的重要吗？在这个十年的剩余时间里，Python 还能如此重要以及保持完整性吗？今天，我们将对事实进行分析，破除一些误解。

1. Python 三大主要槽点，但所有的批评都正确吗？

Python “非常缓慢”

不可否认的是，与 C、C++、Java 等编程语言相比，Python 的速度的确非常缓慢。那些编程语言之所以速度更快，主要原因之一是，它们是静态类型的，而 Python 是一种动态类型的编程语言。

这些语言是在运行之前就进行编译的，而 Python 是在运行时编译。

Python 还从其他编程语言（而不是本机代码）导入外部库。

简单地说，这些因素是导致 Python 速度缓慢的主要原因，但是这确实是个问题！

很重要吗？

对于最终用户来说，这几乎没有什么区别。不管程序是以 0.0001 秒还是 0.001 秒的时间运行，都不重要。

此外，如果你的计算速度是一个重要的因素，那么值得注意的是，汇编级语言将比 C、C++ 甚至 Java 都要快得多，但几乎并没有什么人使用它们。

然而，Python 更快的开发速度和整体简单性弥补了它在速度上的不足。

也就是说，可以对 Python 代码进行优化，使其执行速度稍微快一些。即使改善并不显著，但对于大多数情况而言，应该也不会有太大的问题。

全局解释器锁

Python 全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）是 Python 处理进程时使用的一种进程锁。通常，Python 只使用一个线程来执行一组编写的语句。全局解释器锁限制了 Python 开箱即用的并行编程。

这意味着在 Python 中，每次只能有一个线程。对于 Python，单线程进程和多线程进程的性能是相同的。造成这个问题的原因就是全局解释器锁。

很重要吗？

全局解释器锁是 Python 的一个有争议的特性。它的引入是为了避免内存泄漏和死锁问题。

它对整个计算过程的负面影响大于正面影响。不过，这在一定程度上可以通过 Python 中的多处理来解决这一问题。

多处理可以使你同时运行多个不相关的进程。多处理比多线程更适用于 CPU 密集型任务，也更值得推荐。

对移动应用开发贡献不足

在移动开发行业中，Java 和其他编程语言占据了主导地位。像 Android Studio 之类的应用程序使用 Java 和 XML 这样的编程语言。

Python 为计算机和服务器端系统提供了各种各样的开发。但遗憾的是，Python 并不适合开发移动应用程序。实际上，Python 甚至被认为对于基于移动设备的应用程序来说是一种较弱的编程语言。

很重要吗？

智能手机、平板电脑和其他小型设备的普及程度正在上升。Python 在这方面的不足，可能会妨碍它作为一门优秀的编程语言在未来的存在和发展。

不过，事情可能并不会像预期的那样“黯淡”，因为随着 Python 的发展以及对语言和框架的不断更新，它甚至可能会为移动应用程序开发开辟出一个市场。

重要的是要认识到 Python 缺乏亮点。但是，了解这些因素对普通程序员的影响程度也很重要。

现在让我们来看看让 Python 变得强大的因素，以及为什么它未来几年将会如此重要。

2. 为什么 Python 在下一个十年依然如此重要？

最适合初学者学习的编程语言

对于没有编程经验的初学者来说，Python 是一种很棒的入门编程语言。Python 简单易学。它还有助于对面向对象编程的基本概念的理解。

对于任何人来说，即使是没有编程或编码经验的人，尤其是那些打算在数据科学、人工智能、机器学习等领域进一步发展的人来说，Python 都是最佳的入门方式。

它为所有人提供了一种简单的途径来接触到这门语言。Python 的通用性极强，具有平台独立性。这意味着 Python 也可以导入在其他编程语言中构建的基本模块。

总而言之，Python 是一种很棒的入门编程语言，完全值得学习。它还可以在需要的时候帮助转换到其他语言。

人气和社区支持

Python 是世界上第二流行的语言，在撰写本文时，仅次于 JavaScript。这种人气似乎不会很快下降。

要深入了解 2020 年及以后 Python 和其他编程语言的流行情况，我强烈推荐阅读我之前写过的一篇文章《 2020 年及以后最流行的十种编程语言》（10 Most Popular Programming Languages For 2020 and Beyond）。

https://towardsdatascience.com/10-most-popular-programming-languages-for-2020-and-beyond-67c512eeea73

Python 还有一个很棒的社区，提供了持续性更新和新版本。一般来说，Python 社区有很多大咖，为了改进 Python，他们不断地进行更新。

为了跟上编程世界的发展，社区成员积极参与新模块的开发，他们不断开发与各种库和框架相关的大量资源。

在人工智能 / 数据科学领域占主导地位

Python 的专长在于执行可视化任务、探索性数据分析，当然，在机器学习、深度学习、神经网络等方面的人工智能领域也是如此。

可以通过 Python 模块和库访问的各种框架，有助于解决机器学习和深度学习复杂的问题。

“Python 在人工智能和数据科学领域的能力非常出色，几乎无后来者能及”，此时此刻，如果给出这样的评价相信也无可非议。

不过，有一些新兴的编程语言正在崛起，它们也有可能会构成威胁，成为 Python 的强大竞争对手。我将在以后的文章详细讨论这三门潜在的编程语言。

迄今为止，Python 是一门很棒的编程语言，它可以帮助你开始解决复杂的机器学习和深度学习项目的数据科学之旅。

3. 总结

假如你是一个初学者，在网上听到了这些批评，要是你因此认为 Python 可能不是当今最好的学习语言，那你就错了。

但愿我这篇文章能够传达出这样的一个信息：尽管有些人加入到批评 Python 某些缺点的潮流中来，以求追赶“时髦”，但这并不意味着这种非凡的编程语言的人气或性能将在未来几年内逐渐消失。

Python 仍然很重要，客观上来说，它被视为是初学者学习入门语言的不错选择。

它在人工智能领域的贡献是巨大的，在机器学习、数据可视化和深度学习方面的重要性将在未来数年中持续存在。