編程社區(qū)花了幾十年的時間才領(lǐng)略到 Python 迷人之處。但自 2010 年初以來，Python 就一直在蓬勃發(fā)展，并最終在受歡迎程度上超越了 C、C#、Java 和 JavaScript。
但這種趨勢還會持續(xù)到什么時候呢？什么時候 Python 最終會被其他編程語言所取代？為什么會被取代？
要給 Python 設(shè)定一個確切的“死期”可能是一個很大的猜測。它可能會像科幻小說一樣。相反，我在本文中，將闡述 Python 那些受歡迎的優(yōu)點，以及將來會打敗它的弱點。
Stack Overflow 上各種編程語言的標簽快照。
盡管 R 語言在過去幾年里一直處于停滯不前的狀態(tài)，而且許多其他編程語言也在穩(wěn)步下降，但 Python 的增長似乎勢不可擋。幾乎所有 Stack Overflow 上的問題有 14% 被標記為“Python”，而且這一趨勢還在上升。
這其中有幾個原因：
Python 早在 20 世紀 90 年代就出現(xiàn)了。這并不僅僅意味著它有充足的時間來成長，它還得到了一個龐大的支持社區(qū)。
因此，如果你在用 Python 編寫代碼遇到了什么問題，你很有可能通過 Google 搜索一下就能解決。這是因為有人已經(jīng)遇到過和你一樣的問題，并記下了一些有用的東西。
這不僅是事實，因為它已經(jīng)存在了幾十年，讓程序員得以有時間來編寫優(yōu)秀的教程。更重要的是，Python 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 將會從上下文中理解它是整數(shù)、浮點值、布爾值還是其他值。這對初學者來說，是一個巨大的優(yōu)勢。如果你曾經(jīng)使用 C++ 進行編程的話，你就會知道你的程序無法通過編譯是多么令人沮喪，僅僅只是因為你將浮點數(shù)換成了整數(shù)。
如果你曾經(jīng)同時閱讀過 Python 和 C++ 代碼，你就會知道 Python 有多么容易理解。盡管 C++ 在設(shè)計時考慮到了英語，但與 Python 代碼相比，它的閱讀還是相當困難。
由于 Python 已經(jīng)存在了如此久的時間，開發(fā)人員已經(jīng)為各種潛在需求制作了軟件包?，F(xiàn)在，你可以找到幾乎所有用途的軟件包。
想要計算數(shù)字、向量和矩陣嗎？NumPy 就是你要找的東西。
想要做技術(shù)和工程方面的計算嗎？請使用 SciPy。
想在數(shù)據(jù)處理和分析方面做大嗎？那就試試 Pandas 吧。
想從人工智能開始嗎？那為什么不使用 Scikit-Learn 呢？
無論你想做哪種計算任務(wù)，都有相應(yīng)的 Python 軟件包。這使得 Python 一直處于發(fā)展前沿，從過去幾年機器學習的火熱的浪潮中可以看出來。
基于前面的闡述，你可以想象 Python 在未來幾年仍將興盛不衰。但是，像所有的技術(shù)一樣，Python 也有它的弱點。我將一一介紹最重要的缺陷，并評估這些缺陷是否致命。
Python 很慢。真的，非常非常慢。平均而言，使用 Python 完成一項任務(wù)所需的時間，是任何其他編程語言的 2~10 倍。
造成這種情況的 原因有很多。其中之一是，它是動態(tài)類型的，記住，你不需要像在其他編程語言那樣指定數(shù)據(jù)類型。這意味著需要使用大量的內(nèi)存，因為程序需要為它在任何情況下都能工作的每個變量預(yù)留足夠的空間。而且大量的內(nèi)存使用意味著大量的計算時間。
另一個原因是，Python 一次只能執(zhí)行一個任務(wù)。這是靈活數(shù)據(jù)類型的結(jié)果：Python 需要確保每個變量只有一種數(shù)據(jù)類型，而并行化的進程可能會弄亂這一點。
相比之下，一般的 Web 瀏覽器可以同時運行十幾個不同的線程。此外，還有其他一些理論。
但說到底，這些速度問題都無關(guān)緊要。計算機和服務(wù)器已經(jīng)變得如此便宜，以至于我們談?wù)摰闹皇菐追种幻氲臅r間。實際上，最終用戶并不在乎他們的應(yīng)用程序是在 0.001 秒還是 0.01 秒內(nèi)加載的。
最初，Python 的 作用域是動態(tài)的。這基本上意味著，要計算表達式，編譯器首先搜索當前塊，然后依次搜索所有調(diào)用函數(shù)。這就是大多數(shù)現(xiàn)代編程語言使用靜態(tài)作用域的原因。
Python 曾試圖過渡到靜態(tài)作用域，但 搞砸了。通常情況下，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。但在 Python 中，內(nèi)部作用域只能看到外部作用域，而不能改變它們，這就導致了很多混亂的情形。
盡管 Python 具有所有的靈活性，但 Lambda 的使用還是相當受限的。Lambda 只能是 Python 中的表達式，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 Lambda 并不能用于它們。
表達式和語句之間的這種區(qū)別是相當隨意的，在其他編程語言中并不會存在。
在 Python 中，你可以使用空格和縮進來表示不同級別的代碼。這使得它在視覺上具有吸引力，理解起來也更直觀。
其他編程語言，如 C++，則更多地依賴花括號和分號。盡管這可能在視覺上不夠吸引人，對初學者也不太友好，但是它使代碼更易于維護。對于較大的項目，這個方法更有用。
像 Haskell 這樣的新語言解決了這個問題：它們依賴于空格，但為那些希望不使用空格的人提供了另一種語法。
我們正在見證從臺式計算機到智能手機的轉(zhuǎn)變，很明顯，我們需要強大的語言來開發(fā)移動軟件。
但使用 Python 開發(fā)的移動應(yīng)用并不多。不過，這并不意味著它做不到 — 有一個名為 Kivy 的 Python 軟件包就是專門用于開發(fā)移動應(yīng)用的。
但是 Python 在設(shè)計時并沒有考慮到移動開發(fā)。因此，即使它可能會為基本任務(wù)產(chǎn)生差強人意的結(jié)果，你最好的選擇是使用一種專為移動開發(fā)而創(chuàng)建的編程語言。一些廣泛使用的移動編程框架包括 React Native、Flutter、Iconic 和 Cordova。
需要明確的是，筆記本計算機和臺式計算機應(yīng)該會在未來很多年里繼續(xù)存在。但是，由于移動設(shè)備的流量早已超過臺式計算機，所以可以肯定地說，學會 Python 并不足以成為經(jīng)驗豐富的全能開發(fā)人員。
Python 腳本不是先編譯后執(zhí)行的。相反，它會在每次執(zhí)行時編譯，因此，任何編碼錯誤都會在運行時顯示出來。這會導致性能差、耗時長，并且需要進行大量測試。比如，很多很多測試。
這特別適合初學者，因為測試可以教會他們很多東西。但是對于經(jīng)驗豐富的開發(fā)人員來說，必須用 Python 調(diào)試復(fù)雜的程序會讓他們出錯。這種性能的缺乏是在 Python 上設(shè)置時間戳的最大因素。
在編程語言市場上有幾個新的競爭對手：
Rust 提供了與 Python 同樣的安全性，任何變量不會被意外覆蓋。但是，它用所有權(quán)（ownership）和借用（borrowing）解決了性能問題。根據(jù) Stack Overflow Insights 的統(tǒng)計，Rust 也是過去幾年來最受歡迎的編程語言。
Go 對于 Python 這樣的初學者來說很棒。它是如此簡單，以至于維護代碼更加容易了。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 是一門非常新的編程語言，可以與 Python 一較高下。它填補了大規(guī)模技術(shù)計算的空白：通常情況下，人們會使用 Python 或 Matlab，然后用 C++ 庫來修補整個程序，這在大規(guī)模應(yīng)用時是必需的。現(xiàn)在，人們可以使用 Julia，而不是同時使用兩種編程語言。
雖然市場上還有其他編程語言，Rust、Go 和 Julia 是修補了 Python 薄弱部分的編程語言。所有這些語言在未來的技術(shù)上表現(xiàn)出色，尤其是在人工智能領(lǐng)域。雖然它們的市場份額仍然很小，但從 Stack Overflow 標簽的數(shù)量可以看出，它們的趨勢都很明顯：上升。
StackOverflow 上各種編程語言標簽快照。
鑒于目前 Python 已無處不在的流行程度，這些新語言中的任何一門要想取代它，肯定要花上五年的時間，甚至終其“一生”。
究竟會是哪一門編程語言將取代 Python，是 Rust？Go？Julia？抑或是未來的一門新語言？現(xiàn)在還很難說。但是鑒于 Python 架構(gòu)中的最基本的性能問題，這些語言中的一門將會不可避免地占據(jù)一席之地。
Rhea Moutafis，目前正攻讀暗物質(zhì)物理學的博士學位。熱愛藝術(shù)、音樂和美好的事物。
