为什么会有程序员不喜欢 Python？
作为一名资深的开发者，我见过形形色色的技术栈，也听过不少关于各种语言的爱憎分明的故事。Python，这门曾经被我奉为圭臬的语言，如今也确实听到了一些“不爱”的声音。为什么会有程序员不喜欢 Python？这事儿，还真得好好掰扯掰扯。
别误会，我本人对 Python 依然是褒多于贬，毕竟它的易学易用、生态强大，在很多领域都是无可替代的选择。但“不喜欢”这个词，往往不是空穴来风，而是源于一些现实的痛点和开发者在特定场景下的无奈。
1. 性能上的天花板：那是压在某些开发者心头的一块石头
这是最常被提及也最难以回避的一点。Python 核心是用 C 语言实现的，解释执行的特性注定了它在执行速度上，很难与 C++、Java 这样的编译型语言匹敌。
GIL (Global Interpreter Lock)： 这是 Python 社区里一个绕不开的话题。在 CPython（最主流的 Python 实现）中，GIL 限制了同一时间只有一个线程能执行 Python 字节码。这意味着，即使你的机器有 N 个 CPU 核心，你的多线程 Python 程序在 CPU 密集型任务上也可能无法真正实现并行，只能在多个线程间切换，速度提升非常有限，甚至会因为线程切换的开销而变慢。对于需要极致并发和计算效率的场景，比如高性能计算、高并发的交易系统、底层的游戏引擎开发，GIL 就成了一个巨大的障碍。很多追求极致性能的程序员会因此选择其他语言。
动态类型带来的开销： Python 的动态类型让编写代码更灵活，但同时也意味着类型检查和类型推断需要放在运行时进行，这比静态类型语言在编译时就确定类型要消耗更多的计算资源。虽然有 PyPy 这样的 JIT 编译器项目在努力提升性能，但距离原生编译语言的效率仍有差距。
内存管理： Python 的自动垃圾回收机制虽然方便，但在某些情况下可能带来不可预测的暂停（GC Pause），并且内存占用相比 C++ 等手动管理的语言可能会更高。这对于资源受限的嵌入式系统或对内存精细控制的场景，也是一个考虑因素。
2. 工程化和可维护性上的挑战：当项目变大，烦恼也随之而来
Python 的易学易用，在小型项目和原型开发中是优点，但一旦项目规模上去，或者团队成员众多时，一些问题就会暴露出来。
类型不明确带来的困扰： 动态类型在开发初期可以让你“飞起来”，但当代码库越来越庞大，或者有新人加入时，理解函数的输入输出类型就会变得困难。你可能需要花费大量时间去阅读代码、猜测类型，甚至通过运行时调试来确认。虽然有类型提示（Type Hinting）的出现，并且在逐渐完善，但它并非强制，很多旧代码和库依然没有完整的类型信息，而且类型检查工具（如 MyPy）需要额外运行。这对于习惯了静态类型语言的程序员来说，是一种“不安”的感觉。
依赖管理和环境隔离： 虽然 `venv`、`conda`、`poetry` 等工具提供了解决方案，但 Python 的依赖管理历史比较复杂，不同工具之间存在兼容性问题。在一个复杂的项目中，管理不同版本的依赖和确保环境的独立性，有时会变得相当棘手。尤其是在需要复现特定实验环境或部署到不同服务器时，环境的配置和同步容易出错。
模块和包的组织： Python 的灵活命名空间和导入机制有时也会带来混乱。例如，`__init__.py` 的作用，相对导入的限制，以及循环导入的问题，都可能让一些开发者感到困惑。在大项目中，如何合理地组织模块和包，使其易于理解和维护，需要开发者有较高的工程素养和约定。
3. 特定领域的不足和“不搭”感：不是万能钥匙
Python 虽然被称为“胶水语言”，能粘合各种东西，但在某些领域，它并不是最适合的工具，或者说它带来的“摩擦力”更大。
移动端开发： 虽然有 Kivy、BeeWare 等框架尝试让 Python 用于移动端开发，但与 Swift/ObjectiveC (iOS) 和 Kotlin/Java (Android) 相比，Python 在原生性能、UI 响应速度、对平台特性的支持以及生态成熟度上，都存在明显的差距。绝大多数商业级的移动应用开发都不会选择 Python。
前端开发： 这是显而易见的。Python 在后端服务器端发挥着巨大作用，但在浏览器端的 JavaScript 生态系统过于成熟和强大。虽然有 Pyodide 等将 Python 移植到浏览器中的尝试，但这仍然是一个小众领域，并且在性能和兼容性上与原生 JavaScript 有差距。
操作系统底层或嵌入式开发： 对于需要直接操作内存、控制硬件细节、或者在资源极度受限的环境中运行的程序，Python 的抽象层就显得过于厚重了。C、C++、Rust 这些语言在这些领域拥有绝对的优势。
游戏开发 (大型)： 尽管有 Pygame 等库，但 Python 通常只被用在游戏开发的一些辅助脚本或工具链中。制作 AAA 级别的游戏引擎或对性能要求极高的游戏，会选择 C++。
4. 社区文化和一些“不那么优雅”的设计：个人感受的差异
有时候，不喜欢一个语言，也可能是一些更主观的感受，或者社区文化带来的影响。
大量的“最佳实践”和争论： Python 的社区非常活跃，但这也意味着各种“最佳实践”层出不穷，有时甚至互相矛盾。比如，关于如何组织项目结构、如何进行测试、如何命名函数和变量等等，都会有很多讨论，对于初学者来说，可能会觉得眼花缭乱，不知道该遵循哪种“标准”。
语言设计的历史包袱： 任何一门有生命力的语言都会有历史包袱，Python 也不例外。一些早期设计的妥协或者不那么一致的地方，随着时间推移成为了语言的一部分。例如，`print` 从语句变成了函数，字符串格式化方法的多样性（%s, .format(), fstrings），以及一些命名上的不一致，都可能让一些追求极致简洁和一致性的开发者感到不满。
“Pythonic” 的概念： 虽然“Pythonic”是一种美好的追求，但有时它也变成了一种“精神枷锁”。一些开发者认为，当他们不得不花费额外的精力去“写得 Pythonic”时，就失去了语言原有的灵活和直接。
总结一下，为什么会有程序员不喜欢 Python？
性能瓶颈： 特别是 GIL 对 CPU 密集型多线程任务的影响，让追求极致性能的开发者望而却步。
工程化挑战： 动态类型在大型项目中的可维护性和可读性问题，以及复杂的依赖管理。
适用范围限制： 在移动端、前端、底层开发等领域，Python 并非最佳选择。
主观感受和社区影响： 对某些设计选择的不认同，以及社区文化带来的困扰。
当然，这并不代表 Python 就不好。它依然是很多场景下的“瑞士军刀”，而且社区也在不断进步，像类型提示、异步编程（asyncio）等都在努力解决一些老问题。但对于每一位开发者来说，选择最适合自己当前场景和团队的技术栈，才是最重要的。而“不喜欢”某个语言，往往是基于这些具体痛点和权衡后的结果。
别误会，我本人对 Python 依然是褒多于贬，毕竟它的易学易用、生态强大，在很多领域都是无可替代的选择。但“不喜欢”这个词，往往不是空穴来风，而是源于一些现实的痛点和开发者在特定场景下的无奈。
1. 性能上的天花板：那是压在某些开发者心头的一块石头
这是最常被提及也最难以回避的一点。Python 核心是用 C 语言实现的，解释执行的特性注定了它在执行速度上，很难与 C++、Java 这样的编译型语言匹敌。
GIL (Global Interpreter Lock)： 这是 Python 社区里一个绕不开的话题。在 CPython（最主流的 Python 实现）中，GIL 限制了同一时间只有一个线程能执行 Python 字节码。这意味着，即使你的机器有 N 个 CPU 核心，你的多线程 Python 程序在 CPU 密集型任务上也可能无法真正实现并行，只能在多个线程间切换，速度提升非常有限，甚至会因为线程切换的开销而变慢。对于需要极致并发和计算效率的场景，比如高性能计算、高并发的交易系统、底层的游戏引擎开发，GIL 就成了一个巨大的障碍。很多追求极致性能的程序员会因此选择其他语言。
动态类型带来的开销： Python 的动态类型让编写代码更灵活，但同时也意味着类型检查和类型推断需要放在运行时进行，这比静态类型语言在编译时就确定类型要消耗更多的计算资源。虽然有 PyPy 这样的 JIT 编译器项目在努力提升性能，但距离原生编译语言的效率仍有差距。
内存管理： Python 的自动垃圾回收机制虽然方便，但在某些情况下可能带来不可预测的暂停（GC Pause），并且内存占用相比 C++ 等手动管理的语言可能会更高。这对于资源受限的嵌入式系统或对内存精细控制的场景，也是一个考虑因素。
2. 工程化和可维护性上的挑战：当项目变大，烦恼也随之而来
Python 的易学易用，在小型项目和原型开发中是优点，但一旦项目规模上去，或者团队成员众多时，一些问题就会暴露出来。
类型不明确带来的困扰： 动态类型在开发初期可以让你“飞起来”，但当代码库越来越庞大，或者有新人加入时，理解函数的输入输出类型就会变得困难。你可能需要花费大量时间去阅读代码、猜测类型，甚至通过运行时调试来确认。虽然有类型提示（Type Hinting）的出现，并且在逐渐完善，但它并非强制，很多旧代码和库依然没有完整的类型信息，而且类型检查工具（如 MyPy）需要额外运行。这对于习惯了静态类型语言的程序员来说，是一种“不安”的感觉。
依赖管理和环境隔离： 虽然 `venv`、`conda`、`poetry` 等工具提供了解决方案，但 Python 的依赖管理历史比较复杂，不同工具之间存在兼容性问题。在一个复杂的项目中，管理不同版本的依赖和确保环境的独立性，有时会变得相当棘手。尤其是在需要复现特定实验环境或部署到不同服务器时，环境的配置和同步容易出错。
模块和包的组织： Python 的灵活命名空间和导入机制有时也会带来混乱。例如，`__init__.py` 的作用，相对导入的限制，以及循环导入的问题，都可能让一些开发者感到困惑。在大项目中，如何合理地组织模块和包，使其易于理解和维护，需要开发者有较高的工程素养和约定。
3. 特定领域的不足和“不搭”感：不是万能钥匙
Python 虽然被称为“胶水语言”，能粘合各种东西，但在某些领域，它并不是最适合的工具，或者说它带来的“摩擦力”更大。
移动端开发： 虽然有 Kivy、BeeWare 等框架尝试让 Python 用于移动端开发，但与 Swift/ObjectiveC (iOS) 和 Kotlin/Java (Android) 相比，Python 在原生性能、UI 响应速度、对平台特性的支持以及生态成熟度上，都存在明显的差距。绝大多数商业级的移动应用开发都不会选择 Python。
前端开发： 这是显而易见的。Python 在后端服务器端发挥着巨大作用，但在浏览器端的 JavaScript 生态系统过于成熟和强大。虽然有 Pyodide 等将 Python 移植到浏览器中的尝试，但这仍然是一个小众领域，并且在性能和兼容性上与原生 JavaScript 有差距。
操作系统底层或嵌入式开发： 对于需要直接操作内存、控制硬件细节、或者在资源极度受限的环境中运行的程序，Python 的抽象层就显得过于厚重了。C、C++、Rust 这些语言在这些领域拥有绝对的优势。
游戏开发 (大型)： 尽管有 Pygame 等库，但 Python 通常只被用在游戏开发的一些辅助脚本或工具链中。制作 AAA 级别的游戏引擎或对性能要求极高的游戏，会选择 C++。
4. 社区文化和一些“不那么优雅”的设计：个人感受的差异
有时候，不喜欢一个语言，也可能是一些更主观的感受，或者社区文化带来的影响。
大量的“最佳实践”和争论： Python 的社区非常活跃，但这也意味着各种“最佳实践”层出不穷，有时甚至互相矛盾。比如，关于如何组织项目结构、如何进行测试、如何命名函数和变量等等，都会有很多讨论，对于初学者来说，可能会觉得眼花缭乱，不知道该遵循哪种“标准”。
语言设计的历史包袱： 任何一门有生命力的语言都会有历史包袱，Python 也不例外。一些早期设计的妥协或者不那么一致的地方，随着时间推移成为了语言的一部分。例如，`print` 从语句变成了函数，字符串格式化方法的多样性（%s, .format(), fstrings），以及一些命名上的不一致，都可能让一些追求极致简洁和一致性的开发者感到不满。
“Pythonic” 的概念： 虽然“Pythonic”是一种美好的追求，但有时它也变成了一种“精神枷锁”。一些开发者认为，当他们不得不花费额外的精力去“写得 Pythonic”时，就失去了语言原有的灵活和直接。
总结一下，为什么会有程序员不喜欢 Python？
性能瓶颈： 特别是 GIL 对 CPU 密集型多线程任务的影响，让追求极致性能的开发者望而却步。
工程化挑战： 动态类型在大型项目中的可维护性和可读性问题，以及复杂的依赖管理。
适用范围限制： 在移动端、前端、底层开发等领域，Python 并非最佳选择。
主观感受和社区影响： 对某些设计选择的不认同，以及社区文化带来的困扰。
当然，这并不代表 Python 就不好。它依然是很多场景下的“瑞士军刀”，而且社区也在不断进步，像类型提示、异步编程（asyncio）等都在努力解决一些老问题。但对于每一位开发者来说，选择最适合自己当前场景和团队的技术栈，才是最重要的。而“不喜欢”某个语言，往往是基于这些具体痛点和权衡后的结果。
网友意见
python是开发一时爽，调试火葬场。
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