它花了一些数十年来欣赏Python。但自2010年初以来，它一直蓬勃发展 - 最终超过C，C＃，Java和JavaScript的流行度。
但直到何时趋势继续？什么时候Python最终会被其他语言替换，为什么？
在Python上提出确切的到期日将是如此猜测，它可能像科学小说一样通过。相反，我将评估现在推动Python的流行度的美德，以及将来会破坏它的弱点。
Python的成功反映在堆栈溢出趋势中，测量平台上的帖子中标记的计数。鉴于StackoverFlow的大小，这是语言流行度的一个很好的指标。
虽然r在过去几年中一直是催化，但许多其他语言都在稳步下降，Python的增长似乎是不可阻挡的。近14％的Stackoverflow问题被标记为“Python”，趋势正在上升。而且有几个原因。
蟒蛇自九十年代以来一直存在。这不仅意味着它有足够的时间来增长。它还获得了一个大型和支持的社区。
因此，如果您在Python编码时有任何问题，则可能会使用单个Google搜索来解决它。只是因为有人已经遇到了你的问题并写了一些有帮助的东西。
这不仅是几十年来的事实，为程序员提供了制作辉煌教程的时间。超过这一点，Python的语法非常人性化可读。
对于初学者，无需指定数据类型。你只是声明一个变量; Python将从上下文中了解它是一个整数，浮点值，布尔值或其他东西。这是初学者的巨大优势。如果您曾经在C ++中编程，则会知道您的程序是多么令人沮丧，因为您将浮动为整数交换浮动。
如果您必须并排阅读Python和C ++代码，那么您将知道Python是如何理解的。尽管C ++的设计有英语，但与Python代码相比，它是一个相当困难的读者。
由于Python已经存在这么长时间，开发人员为各种目的制作了包裹。这些天，你可以找到几乎所有东西的包裹。
想要咬合号码，向量和矩阵？ numpy是你的家伙。想做技术和工程的计算吗？使用scipy。想要在数据操纵和分析中进行大？给熊猫去吧。想从人工智能开始吗？为什么不使用scikit-learn。
无论您尝试管理的哪项计算任务，机会都在那里有一个Python包。这使得Python能够在最近的发展之上，从过去几年的机器学习浪涌可以看出。
根据以前的详细说明，您可以想象Python将留在SH * T的顶部，以便到达。但像各种技术一样，Python有其缺点。我将逐一经历最重要的缺陷，并评估这些是否致命。
Python很慢。喜欢，真的很慢。平均而言，您需要更长2-10倍才能完成Python的任务，而不是任何其他语言。
有各种原因。其中一个是它是动态类型的 - 请记住，您不需要以其他语言指定数据类型。这意味着需要使用大量内存，因为程序需要为任何情况下工作的每个变量保留足够的空间。许多内存使用量转化为大量的计算时间。
另一个原因是Python一次只能执行一个任务。这是灵活的数据类型的结果 - Python需要确保每个变量只有一个数据类型，并且并行进程可能会混淆。
相比之下，您的普通Web浏览器可以一次运行十几个不同的线程。还有其他一些理论。
但在一天结束时，没有一个速度问题。计算机和服务器已经如此便宜，我们在谈论秒数的分数。最终用户并没有真正关心它们的应用加载0.001或0.01秒。
最初，Python是动态范围的。这基本上意味着，为了评估表达式，编译器首先搜索当前块，然后连续地搜索所有呼叫函数。
动态范围的问题是需要在每个可能的上下文中测试每个表达式 - 这是乏味的。这就是为什么大多数现代编程语言使用静态范围。
Python试图过渡到静态范围，但搞砸了它。通常，内部范围 - 例如在函数中的函数 - 将能够看到和更改外部范围。在Python中，内幕只能看到外部范围，但不会改变它们。这导致了很多混乱。
尽管在Python中具有所有灵活性，但Lambdas的使用情况是相当长的。 Lambdas只能在Python中表达，而不是语句。
另一方面，变量声明和语句始终是语句。这意味着不能为它们使用lambdas。
表达式和陈述之间的这种区别相当任意，并且不会发生在其他语言中。
在Python中，您使用WhiteSpace和缩进来指示不同级别的代码。这使得它是光学吸引力和直观的理解。
其他语言，例如C ++，在括号和分号上依赖更多。虽然这可能无法视觉上吸引人，但它使代码更加可维护。对于更大的项目，这更有用。
哈斯克尔这样的更新语言可以解决这个问题：他们依靠空白，但为那些希望没有的人提供替代语法。
正如我们目睹了从桌面到智能手机的转变，很明显，我们需要强大的语言来构建移动软件。
但没有许多移动应用正在使用Python开发。这并不意味着它无法完成 - 有一个称为KIVY的Python包以此目的。
但蟒蛇不是用手机制作的。因此，即使它可能为基本任务产生可通过的结果，您的最佳选择是使用为移动应用程序开发创建的语言。一些广泛使用的移动编程框架包括反应本地，颤动，标志性和科多瓦。
要清楚，笔记本电脑和台式电脑应该在很多年里到来。但自机以来，由于移动已经超越了桌面流量，因此可以安全地说，学习Python不足以成为经验丰富的全圆形开发人员。
首先未编译Python脚本然后执行。相反，它每次执行它时都会编译，因此任何编码错误都会在运行时表现出来。这导致性能，时间消耗不佳，需要对大量测试的需求。喜欢，很多测试。
这对初学者来说很棒，因为测试教导了很多。但对于经验丰富的开发人员来说，必须在Python中调试一个复杂的程序使他们成为Awry。这种缺乏性能是在Python上设置时间戳的最大因素。
Rust提供了Python的同样的安全性 - 没有变量可能会削弱。但它解决了所有权概念和借贷的绩效问题。根据Stackoverflow Insights的数据，它也是过去几年的最受欢迎的编程语言。
对于像python这样的初学者来说很棒。它非常简单，维护代码更容易。有趣的观点：Go开发人员是市场上最高收入的程序员之一。
朱莉娅是一种非常新的语言，与Python竞争头脑。它填补了大规模技术计算的差距：通常，人们将使用Python或MATLAB，并将整个件事与C ++库修补，这是大规模所必需的。现在，人们可以使用朱莉娅而不是用两种语言玩杂耍。
虽然市场上有其他语言，但是，Rust，Go和Julia是修复Python弱补丁的语言。所有这些语言都在迄今为止的技术中，最重要的是在人工智能中。虽然他们的市场份额仍然很小，所以反映在StackOverflow标签的数量中，但所有这些都是清晰的：向上。
鉴于Python目前的无处不在的普及，它肯定会花半十年，也许是一个整体，对于任何这些新语言来代替它。
它将是 - 生锈，去，朱莉娅或未来新语言的哪种语言 - 此时很难说。但是，鉴于Python架构的基础的性能问题，人们将不可避免地采取现场。
本文是由Rhea Moutafis撰写的，最初发表在数据科学上。你可以在这里阅读它。