Python經過了幾十年的努力才得到了編程社區的賞識。自2010年以來，Python得到了蓬勃發展，並最終超越了C、C#、Java和JavaScript。
但是，這種趨勢將持續到什麼時候？何時Python會被其他語言取代？被取代的原因又是什麼呢？
對於Python被淘汰出局的確切日期有很多猜測，它可能會像科幻小說一樣成為過去。在本文中，我將討論促成Python大面積普及的優勢，以及將來導致它隕落的弱點。
促成Python流行的因素
通過Stack Overflow發展趨勢就可以洞悉Python的成功。考慮到StackOverflow的規模，我們可以認為這是衡量編程語言流行度的一個很好的指標。
儘管在過去幾年中，R語言的發展一直處於平穩狀態，很多其他編程語言已開始穩步下降，但Python的增長似乎勢不可擋。在所有StackOverflow的問題中，帶有“python”標籤的佔到了14%，而且這種趨勢還在上升。其中的原因有很多。
Python是一種古老的語言
Python於90年代問世。這不僅意味著Python有足夠的時間成長，而且還擁有了一個龐大的支持社區。
因此，如果你在使用Python進行編程時遇到任何問題，只需上網搜索就可以得到答案。因為總是會有人在這之前就遇到了這個問題，併為此撰寫了一些有用的資料。
對初學者很友好
Python對初學者友好的原因不僅僅是因為它已經存在了數十年，予以程序員足夠的時間編寫出色的教程，而且還因為Python的語法非常易於理解。
首先，無需指定數據類型。你只需聲明一個變量即可，Python會根據上下文判斷這個變量是整數、浮點數、布爾值還是其他類型。對於初學者來說，這是一個巨大的優勢。如果你有過使用C++編程的經歷，那麼就會懂得只因為你錯把浮點數定義成了整數，就導致程序無法通過編譯有多麼難受了。
此外，比較Python和C++代碼，不難發現Python有多麼易於理解。儘管C++在設計時考慮到了英語，但與Python代碼相比，閱讀C++的代碼還是相當坎坷。
用途廣泛
由於Python已經存在了很長時間，因此開發人員為之開發出了各色的軟件包。如今，無論遇到什麼問題，你都可以找到相關的軟件包。
- 想處理數字、向量和矩陣？那麼就來試試 NumPy 吧。
- 想進行技術和工程的計算？那麼就來試試 SciPy 吧。
- 想操作和分析大數據？那麼就來試試 Pandas 吧。
- 想學習人工智能？為什麼不試試 Scikit-Learn 呢。
無論你需要進行哪方面的計算任務，都可以找到相關的Python軟件包。由於過去幾年中機器學習的迅猛發展，Python已經站在了時代發展的最前沿。
Python的缺點，這些缺點是否致命？
通過上述討論，你可以想象在很長一段時間內Python的發展都勢不可擋。然而，Python也逃不開一切技術的命運，它也有自己的弱點。接下來，我將逐個介紹Python的重大缺陷，並評估這些缺陷是否致命。
速度
Python很慢，非常非常慢。平均而言，使用Python完成某個任務所需的時間是使用任何其他語言的2–10倍。
其中的原因有很多。其中之一是因為Python是動態類型的，別忘了你不需要像其他語言一樣指定數據類型。這意味著內存的耗費非常大，因為在任何情況下程序都需要為每個變量保留足夠的空間。而巨大的內存使用量必然需要耗費大量的計算時間。
另一個原因是Python一次只能執行一個任務。這是靈活的數據類型帶來的結果，Python需要確保每個變量只有一個數據類型，而並行進程可能會在這一點上出問題。
相比之下，普通的Web瀏覽器一次可以運行十幾個不同的線程。當然其中還涉及別的因素。
但最終所有的速度問題都不打緊。因為電腦和服務器的價格越來越低，我們談論的也只不過是幾分之一秒的問題。最終用戶並不真正在乎他們的應用加載需要0.001還是0.01秒。
範圍
最初，Python是動態作用域。這基本上意味著，為了評估表達式，編譯器首先需要搜索當前塊，然後依次搜索所有調用函數。
動態作用域的問題在於，每個表達式都需要在所有上下文中進行測試，這很繁瑣。這就是為什麼大多數現代編程語言都使用靜態作用域。
Python曾嘗試過渡到靜態作用域，但搞砸了。通常，內部作用域（例如函數中的函數）能夠查看和更改外部作用域。在Python中，內部作用域只能看到外部作用域，但不能更改。因此引發了很多混亂。
Lambdas
儘管Python非常靈活，但Lambdas的使用還是有一定的侷限性。Lambda只能是Python中的表達式，而不能是語句。
另一方面，變量聲明和語句始終是語句，這意味著它們不能使用Lambda。
在Python中，表達式和語句之間的區別相當隨意，這是其他編程語言都沒有的問題。
空白
在Python中，你需要使用空白和縮進來表示不同級別的代碼。這種格式具有視覺吸引力，而且易於理解。
其他編程語言（例如C++）都需要依賴大括號和分號。儘管這可能在視覺上沒有那麼強的吸引力，而且對初學者不夠友好，但可以提高代碼的可維護性。在大型項目中，這種方式更為妥當。
Haskell等新興的編程語言解決了這個問題：它們依賴空白，但同時也為那些希望不用空白的人提供了另一種語法。
移動開發
我們目睹了從臺式機向智能手機的轉變，很明顯，我們需要強大的語言來構建移動軟件。
然而，使用Python開發的移動應用並不多。這並不意味著Python無法開發移動應用，你可以試試看一個名為 Kivy 的 Python 包。
但是，Python的設計被沒有考慮到移動設備。因此，即使Python可以應付基本的任務，但我們最好還是選擇專門為移動應用程序開發而創建的語言。廣泛用於移動編程的語言包括：React Native、Flutter、Iconic和Cordova。
我們需要明確的是，筆記本電腦和臺式計算機已經存在很多年了。然而，由於移動設備的使用已然超越了桌面設備，因此我們肯定地說，學習Python不足以成為經驗豐富的全方面開發人員。
運行時錯誤
Python不需要首先編譯，然後再執行。相反，它會在每次執行時編譯，因此所有編程上的錯誤都會在運行時顯示出來。這會導致性能下降、浪費時間，而且還需要進行大量測試。
對於初學者來說，這未必是壞事，因為測試可以教會他們很多知識。然而，對於經驗豐富的開發人員而言，必須使用Python調試複雜的程序很令人頭疼。性能欠缺是Python最大的問題。
Python什麼時候會被取代？
如今，編程語言市場上湧現了新的競爭力量：
- Rust提供了與Python相同的安全性——不會意外覆蓋任何變量。但是，它通過所有權和借用的概念解決了效率的問題。根據StackOverflow Insights，Rust是近幾年最受歡迎的編程語言。
- Go 與 Python 一樣非常適合初學者。語言本身非常簡單，維護代碼更加簡單。此外，有趣的是，Go開發人員是市場上收入最高的程序員之一。
- Julia是一種非常新的語言，可與Python正面競爭。Julia填補了大規模技術計算的空白：以前，人們通常都需要使用Python或Matlab編寫代碼，然後再使用C++庫修補整個程序，因為C++庫是大規模必不可少的。如今，人們可以使用Julia，而不必在兩種語言之間掙扎。
儘管市場上還有其他語言，但Rust、Go和Julia 可以彌補Python的弱點。所有這些語言在即將到來的技術中都有出色的表現，最典型的就是人工智能。儘管它們的市場份額仍較小，但根據StackOverflow的數據顯示，這些語言的發展呈現出明顯的上升趨勢。
如今，Python無處不在，我們還需要五年甚至更長的時間，才有可能看到Python被新語言所替代。
就目前而言，我們很難判斷哪種語言有可能替代Python，是Rust、Go、Julia抑或是其他的新語言。但鑑於Python體系結構中最基本的性能問題，其終將難逃被人替代的命運。
