本篇內(nèi)容主要講解“為什么Python正在慢慢失去魅力”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“為什么Python正在慢慢失去魅力”吧!

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是什么使Python如此流行?

Python迅猛發(fā)展的主要推動力之一是它的易學(xué)性和強大的實用性，這使其對初學(xué)者以及因諸如C之類的語言的語法難以理解而回避編程的人非常有吸引力。 / C  ++。

該語言從根本上廣泛強調(diào)代碼的可讀性。 憑借其簡潔明了的語法，它使開發(fā)人員無需編寫大量的行代碼即可表達想法和概念(在C或Java等低級語言中就是這種情況)。  Python非常簡單，可以與其他編程語言無縫集成(例如將CPU密集型任務(wù)卸載到C / C ++)，這對多語言開發(fā)人員來說是一個額外的好處。

Python多功能性的另一個原因是企業(yè)(包括FAANG)以及無數(shù)小型企業(yè)對其的大量使用。  如今，您將找到一個Python軟件包，幾乎可以想到的所有內(nèi)容-對于科學(xué)計算，您已經(jīng)擁有Numpy，Sklearn(用于機器學(xué)習(xí))和Caer(用于計算機視覺)。

Python的弱點

很慢，很慢

這可能很容易。 速度通常被認(rèn)為是開發(fā)人員關(guān)注的重點之一，并且可能會持續(xù)不可預(yù)見的時間。

Python變慢的主要原因之一，實際上可以歸結(jié)為2 – Python被解釋為與編譯相反，最終導(dǎo)致執(zhí)行時間變慢;  以及它是動態(tài)類型的(在執(zhí)行過程中，Python會自動推斷變量的數(shù)據(jù)類型)。

實際上，這種" Python慢"的觀點在初學(xué)者中往往起很大作用。 對，是真的。 但只是部分。

以TensorFlow為例，這是Python提供的機器學(xué)習(xí)庫。 這些庫實際上是用C ++編寫的，并且可以在Python中使用，有點像是圍繞C  ++實現(xiàn)的Python"包裝器"。 Numpy甚至在一定程度上也是如此。

它有一個GIL(l)

Python速度緩慢的主要原因之一是存在GIL(全局解釋器鎖定)，該功能一次只能執(zhí)行一個線程。  雖然這可以提高單線程的性能，但是它限制了并行性，在這種并行性中，開發(fā)人員必須實現(xiàn)多處理程序而不是多線程程序，以提高速度。

對于內(nèi)存密集型任務(wù)不是很好的

當(dāng)對象超出范圍時，Python會自動進行垃圾回收。 它旨在消除C和C ++涉及的很多內(nèi)存管理復(fù)雜性。  由于指定數(shù)據(jù)類型的靈活性(或缺乏靈活性)，Python消耗的內(nèi)存量可能會迅速爆炸。

此外，Python可能不會注意到的一些錯誤可能會在運行時彈出，最終使開發(fā)過程變慢了很多。

移動計算的弱勢存在

從臺式機到智能手機的巨大轉(zhuǎn)變，很明顯，需要更強大的語言來構(gòu)建用于手機的軟件。  盡管Python在臺式機和服務(wù)器平臺上具有相當(dāng)大的代表性，但是由于缺乏強大的移動計算處理能力，Python往往會在移動開發(fā)方面失去優(yōu)勢。

近年來，在這一領(lǐng)域取得了許多進步，但是這些新添加的庫甚至與強大的競爭對手(如Kotlin，Swift和Java)并不接近。

其他語言的興起

最近，Julia，Rust和Swift等較新的語言突然出現(xiàn)，它們借鑒了Python，C / C  ++和Java的許多優(yōu)秀設(shè)計概念-Rust幾乎保證了運行時的內(nèi)存安全性和并發(fā)性，并提供一流的 與WebAssembly的互操作性;  Swift對LLVM編譯器工具鏈的支持幾乎與C一樣快，而Julia為I / O密集型任務(wù)提供了異步I / O，并且速度非?？?。

到此，相信大家對“為什么Python正在慢慢失去魅力”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進入相關(guān)頻道進行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！