資料結構
網路
關係資料庫管理系統
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
時尚研究
法律研究Python 的批評有哪些？
毫無疑問，Python 已成為全球使用最廣泛的程式語言之一。從機器學習、資料科學和 Web 開發到科學計算，Python 已滲透到各個行業和應用領域。但是，與所有其他程式語言一樣，Python 也在多年來面臨著它應得的批評。在本文中，我們將探討一些 Python 的批評以及它們背後的理由。
速度
Python 最常見的批評之一是它的速度。Python 是一種解釋型語言，這意味著程式碼逐行執行，並且每行程式碼在執行時都會被解釋。與編譯型語言（如 C 或 C++）相比，此過程可能較慢。Python 還具有相當大的開銷，這會導致執行時間更長。
Python 透過引入即時 (JIT) 編譯和使用 NumPy 等外部庫（允許更快的數值運算）來解決其中一些問題。但是，Python 仍然不如其他編譯型語言快，這在需要即時處理的應用（如遊戲或高頻交易）中可能是一個重大缺點。
全域性直譯器鎖 (GIL)
Python 另一個受到批評的是全域性直譯器鎖 (GIL)，它是一種機制，它確保一次只有一個執行緒可以執行 Python 位元組碼。此限制對於需要並行處理或併發處理的應用來說可能是一個重大瓶頸。例如，如果一個應用有多個執行緒，GIL 會阻止這些執行緒同時執行，從而導致效能下降。
儘管已經嘗試移除或替換 GIL，但它仍然是 Python 語言的一部分。已經引入了一些解決方案（如多處理），以允許在 Python 中進行並行處理，但這些解決方案可能會帶來額外的開銷。
記憶體管理
Python 使用自動記憶體管理，這意味著它自動處理記憶體的分配和釋放。雖然這對程式設計師來說是一個有用的特性，但它也可能導致記憶體洩漏或意外的記憶體使用，從而導致應用速度變慢或崩潰。
Python 使用引用計數機制來跟蹤記憶體中的物件。這在需要大量記憶體分配和釋放的應用中可能是一個問題，因為引用計數機制可能很慢且效率低下。
不一致的語法
Python 以其簡單易讀的語法而聞名，但它也因其不一致性而受到批評。該語言混合使用了駝峰式大小寫和蛇形大小寫約定，並且一些函式使用與其他函式不同的引數順序或名稱。這些不一致性會使開發人員難以記住和有效地使用該語言。
Python 已經努力解決這些不一致性，引入了 PEP 8 等樣式指南，旨在在 Python 專案中提供一致的編碼風格。
缺乏強型別
Python 是一種動態型別語言，這意味著變數可以在執行時更改其型別。雖然這對於原型設計和快速開發很有用，但它也可能導致大型應用中的錯誤和意外行為。
靜態型別在程式設計世界中越來越流行，因為它允許更好的程式碼組織、錯誤檢查和最佳化。Python 在較新的版本中引入了型別註釋，但它仍然缺少其他語言提供的強型別功能。
結論
Python 席捲了程式設計世界，成為許多應用的代名詞。但是，就像任何天才一樣，它也面臨著它應得的批評。從效能和資源管理到不一致的語法和對強型別的需求，Python 確實有其侷限性。但是，我們不應該忽視使 Python 成為最佳選擇眾多優點，例如其使用者友好的介面、強大的庫和活躍的社群。最終，程式語言的選擇將取決於專案的特定需求和開發團隊的偏好。因此，不要讓那些唱反調的人讓你氣餒，Python 仍然是一股不可忽視的力量！
534 次瀏覽
