江苏龙网

  1. 首页 > 人文 > >

『gps』Python这么火，为什么说它不是未来的编程语言？( 二 )


无论人们要管理什么样的计算任务 ， 都有可能用到Python程序包 。 从机器学习在过去几年间的迅猛发展便可看出 ， 自身用途的广泛让Python处于近期发展的前列 。
Python的缺点——以及它们是否致命
来源：Pexels
根据先前的论述 ， 可以想象Python会在很长一段时间之内保持发展的迅猛势头 。 但和其他技术一样 ， Python也有自己的弱点 。 笔者将一一介绍其最值得关注的缺点 ， 并分析这些缺点是否致命 。
1. 速度
Python的速度很慢 。 真的很慢 。 和其他语言相比 ， Python需要花2-10倍的时间来完成任务 。
速度慢有多种原因 。 其中一个原因是Python属于动态类型——请记住 ， 无需像其他语言一样指定数据类型 。 这意味着需要占用大量内存 ， 因为程序需要为那些可在任何情况下运行的变量保留足够的空间 。 大量的内存占用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 。 灵活的数据集会出现这样的结果——Python需要确保每个变量只有一个数据类型 ， 平行进程可能会造成混乱 。
相比之下 ， 普通的网络浏览器一次可以运行十二个不同的线程 。 还有一些其他的理论 。
但归根结底 ， 所有的速度问题都无关紧要 。 电脑和服务器的价格十分便宜 ， 所以人们讨论的只是关于几分之一秒的运行速度 。 而且终端用户并不在意自己是用0.001秒还是0.01秒加载应用程序 。
2. 范围
起初 ， Python使用动态作用域 。 这基本上意味着 ， 为了评估表达式 ， 编译系统首先要搜索当前块 ， 然后依次搜索所有调用函数 。
动态作用域方面的问题在于 ， 每个表达式都需要在每个可能的语境中进行测试——这相当繁琐 。 这就是大多数现代编程语言都使用静态作用域的原因 。
Python曾试图过渡到静态作用域 ， 但却造成了混乱 。 通常情况下 ， 内部作用域——比如函数中的函数——将能够查看并更改外部作用域 。 但Python中的内部作用域只能查看外部作用域 ， 却不能对其进行更改 。 这会导致严重的混乱 。
3. Lambdas
尽管Python具有很高的灵活性 ， 但Lambdas的使用还是有一定的局限性 。 在Python中 ， Lambdas只能是表达式 ， 而不能是语句 。
另一方面 ， 变量声明和语句始终是语句 。 这意味着Lambdas不能为它们所用 。
表达式和语句之间的区别相当随意 ， 而其他语言并没有这样的情况 。
空格让代码更容易看懂 ， 但也让其更难以
4. 空格
Python使用空格和缩进来表示不同级别的代码 。 这使得代码在视觉上更具有吸引力 ， 能够直观理解 。
其他语言 ， 比如C++语言 ， 更多使用的是大括号和分号 。 虽然在视觉上没有什么吸引力 ， 对初学者也并不友好 ， 但这样做让代码更易于维护 。 对于较大的项目来说 ， 这大有帮助 。
Haskell这样较新的语言解决了这个问题：该语言多使用空格 ， 但又为那些不想使用空格的人提供了另一种语法 。
5. 移动开发
人们见证了从台式机到智能手机的转变 ， 很明显 ， 人们需要强大的语言来构建移动软件 。
但正在使用Python进行开发的移动应用软件并不多 。 这并不意味着用Python进行移动开发无法实现——名为Kivy的Python程序包就可以做到移动开发 。
但Python并没有考虑到移动设备 。 所以即使它有可能完成一些基本任务 ， 也最好使用为移动应用程序开发而创建的语言 。 广泛使用的移动编程框架包括React Native、Flutter、Iconic和Cordova 。
需要明确的是 ， 在未来的很多年 ， 笔记本和台式机应该都会继续存在 。 但是 ， 移动设备在通信量方面已远远超越了桌面设备 ， 因此可以肯定地说 ， 想要成为经验丰富的全能型开发人员 ， 只学习Python是不够的 。
6. 运行错误
Python脚本并不是遵循先编译后执行的流程 。 相反 ， 它在每次执行时进行编译 ， 所以任何编码错误在运行时都会显现出来 。 这会导致性能下降、浪费时间以及需要进行大量测试 。 真的是大量的测试 。


推荐阅读


上一篇：「」金星伴月的天象，你看到了吗~

下一篇：「华为」“中国芯”再次突破！任正非说出“大实话”，华为终于要赢了？