為什麼 Python 在企業專案中如此令人頭疼？

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在本文中，我們將瞭解為什麼 Python 不適合大型專案。

Python 作為一種程式語言，受到數百萬開發人員的青睞，使其成為最流行的開源程式語言之一，擁有龐大的開發者社群。然而，一些工程師將 Python 視為軟體開發中的一個異常現象。他們認為 Python 主要是一種“膠水”指令碼語言，更適合用於日常系統自動化或整合兩個應用程式。這並不正確；Python 作為一種程式語言，能夠開發出工業級的軟體。

在幕後，Python 擁有使其成為各種軟體開發專案的理想選擇的所有功能。它是開源的，並使用面向物件的方法。此外，數十萬個模組和庫擴充套件了 Python 的功能範圍。

然而，Python 仍然未能滲透到一個計算領域——企業級開發。Python 仍然主要被視為企業級軟體開發的指令碼語言。

缺乏圖形使用者介面 (GUI) 和團隊協作工具

Python 可能不適合企業級全棧開發的基本原因是，在 Python 中建立圖形使用者介面過於複雜。

Python 自帶 Tkinter，Python 開發人員通常使用它來構建介面，但它不夠強大，無法滿足大型應用程式的需求。現代軟體開發高度依賴圖形，而 Python 缺乏一個像樣的 GUI 工具。

缺乏團隊協作工具

Python 不常用於大型全棧開發的另一個原因是**缺乏團隊協作工具**。這種不足在企業軟體開發中是不可接受的，並且被視為一個潛在的致命缺陷。由於提供了專門的功能來幫助團隊在處理大型專案時進行協作，因此 Java 和 C++ 等程式語言被選擇用於企業級全棧開發。

與多個程式設計師一起工作，並且使用一種沒有此類輔助工具的語言可能會出現問題。雖然 Python 透過使用模組和名稱空間解析來確保在多程式設計師環境中沒有衝突來處理此問題，但對於團隊在大型專案中使用它來說，這仍然不夠令人信服。

資料庫訪問層的限制

大型軟體開發專案需要大量資料。現代應用程式會產生或使用 TB 級別的資料，並且這種資料管理需要使用成熟的技術，例如 ODBC 和 JDBC。不幸的是，Python 的資料庫訪問層缺乏這些解決方案的穩健性。Python 的資料庫層可以被描述為原始且未開發的。這是另一個關鍵問題，導致 Python 不適合任何全棧開發人員在企業級應用程式中使用。

現代軟體開發高度敏捷，企業尋求可以快速平滑地與複雜遺留資料互動的程式語言，以及強大且快速的 SQL 資料庫訪問。Python 無法滿足這些要求，並且由於短期內沒有相關的改進，因此它不適合大型開發棧。

Python 執行時速度慢

避免在您的技術棧中使用 Python 的另一個主要原因是，它的執行速度比其他程式語言（如 PHP、JavaScript、C++ 或 Java）慢。雖然對於幾百行程式碼來說這可能不是問題，但當全棧開發人員需要設計具有數十萬行程式碼的大型應用程式時，它就會成為一個主要問題。

作為一種高階程式語言，Python 對硬體資源的敏感度不高。Python 程式碼需要直譯器而不是編譯器。由於直譯器逐行編譯程式碼，因此可以很容易地看出當處理大型程式碼庫時這可能是一個問題。Python 在執行時也很慢，因為它是一種動態型別語言。當我們在動態型別語言中使用變數時，變數資料型別未定義。資料型別是在執行時確定的。因此，每次讀取、寫入或引用變數時，直譯器都會檢查資料型別以適當地分配記憶體。這會降低 Python 程式碼的執行速度。

Python 提供的文件不足

假設您之前曾在大型專案上工作過。在這種情況下，您瞭解在將技術整合到開發棧之前，擁有詳細的技術文件是多麼重要。與 Java、Perl 和 PHP 等競爭程式語言相比，Python 嚴重缺乏足夠的文件。

此外，可用的 Python 書籍並不多。相比之下，PHP 在市場上的書名是 Python 的兩倍。雖然線上 Python 文件組織良好，並且是一個不錯的起點，但它僅作為稀疏（有限的）參考來源。如果您的團隊缺乏經驗豐富的編碼人員，您可能會長時間被困住，因為沒有足夠的 Python 開發人員學習資源來幫助您進行故障排除。

使用其他語言很困難

許多程式設計師不喜歡用除他們自己的/母語以外的語言編寫程式碼。這是因為他們認為學習其他語言要困難得多。他們可能習慣於使用 Python 程式設計，Python 是世界上最友好的程式語言。如果您是 Python 專家，您可能正在遇到此問題。Pythonistas 喜歡這種語言，因為它易於學習、廣泛使用且功能強大。我們喜歡 Python 的主要原因之一是它很簡單。

結論

雖然 Python 是一種強大的高階程式語言，但在大型全棧開發方面存在侷限性。儘管全球極其活躍的 Python 社群和專注的開發團隊正在努力改進 Python 的限制，以便它可以用於企業級開發，但它目前最適合小型軟體開發專案。