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。

速度

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)。這是采用靈活數(shù)據(jù)類型帶來的后果：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。

作用域

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(dǎo)致了很多混亂的情形。

Lambda

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。

空白使代碼的可讀性更強，但可維護性卻更低了。

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(xué)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。

移動開發(fā)

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ReactNative、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(xué)會Python并不足以成為經(jīng)驗豐富的全能開發(fā)人員。

運行時錯誤

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(dǎo)致性能差、耗時長，并且需要進行大量測試。比如，很多很千鋒試。

這特別適合初學(xué)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。

以上內(nèi)容為大家介紹了Python的缺點以及這些缺點是否會致命，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓(xùn)機構(gòu):千鋒教育。http://www.dietsnews.net/