Python問世至今已經(jīng)三十年左右了，但其僅在過去幾年人氣迅速飆升超過了除java和C以外的其他語言?？偟膩碚f，Python已經(jīng)成為教學、學習編程和軟件開發(fā)的優(yōu)秀起點，而且其可以成為任何技術棧中有價值的一部分。

不幸的是，這樣的流行程度也會暴露Python的缺點，最顯著且眾所周知的缺點是這三個：運算性能、打包及可執(zhí)行程序的生成、項目管理

雖然這三個缺點都不是非常致命，但是和其他處于上升通道的語言如Julia、Nim、Rust和Go相比，Python的劣勢將越來越明顯。

下面給大家講講Python程序員面臨的這三個缺點，以及Python與其第三方工具開發(fā)人員提出的解決這些缺點的方法。

缺點一：Python 多線程和速度

Python 整體性能緩慢，有限的線程和多處理能力是其未來發(fā)展的主要障礙。

Python長期以來一直重視編程的易用性而不是運行時的速度。當通過使用C或C++編寫的高速外部庫（如Numpy和Numba）在Python中完成如此多的性能密集型任務時，你會發(fā)現(xiàn)Python重視編程的易用性也是一種不錯的選擇。但是盡管如此，Python的開箱即用的性能速度依然落后于其他語言，比如說具有同樣簡單語法的Nim和Julia，卻可以被編譯為機器代碼，具有更高的性能優(yōu)勢。

Python無法全面利用多核處理器是其長久以來的問題，它確實具有線程功能，但它的線程功能是局限于單個核心的。雖然Python可以使用多進程，但是調(diào)度和同步這些子進程的結果并不總是有效的

解決方案

目前沒有單一，自上而下的整體解決方案來解決Python的性能問題，不過我們有一系列加速Python的舉措。比如說：

使用PyPy解釋器替代官方解釋器，PyPy能夠將Python代碼編譯成機器代碼，它在僅僅使用Python自帶的模塊的代碼中效果最好，不過現(xiàn)在也可以適用于如numpy這樣的流行的庫，但是其始終只適合于長期運行的服務，而不是能打包帶走的應用程序。Cython，Cython能將Python+C混合編碼的.pyx腳本轉化為C代碼。該項目最初是為科學和數(shù)值計算而設計的，但它可以在大多數(shù)情況下使用。Numba，Numba和Cython類似，主要用于科學計算。Mypyc，是現(xiàn)在仍在開發(fā)的項目，它會將用mypyc類型裝飾器裝飾的代碼轉化為C.優(yōu)化的Python發(fā)行版，比如英特爾針對特殊的處理器和其特殊的數(shù)學運算所開發(fā)的專門編譯版本。不過盡管它能夠顯著加快部分運算速度，但不能加快整體的運算速度。

如果你是高手，你還能嘗試擺脫一下GIL（全局解釋器鎖），之所以Python的多線程是假的，就是因為GIL的存在：它用來保證Python同時只能有一個線程運行。因此從理論上來講，如果你擺脫了GIL，就能進行多線程運算，可以提高性能。

還有一個正在進行的項目能夠解決許多速度提升的問題，即重構Python內(nèi)部C接口的實現(xiàn)，一個不混亂的接口可以使得許多性能的改進成為可能。

缺點二：Python 打包和可執(zhí)行文件

即使在Python誕生30年后，Python依然沒有很好的方法來生成可執(zhí)行文件（exe程序等）

我們只能通過第三方工具解決。而且用起來比較麻煩。

解決方案

pyinstaller 可以打包使用許多如numpy這樣的庫，但是它必須和這些庫保持版本一致，這可太難受了。而且它生成的程序比較大，因為把import語句里所有的內(nèi)容都封裝在一起了。還有種方法也是正在研究中，那就是PyOxidizer項目使用Rust語言生成嵌入Python的二進制文件，不過距離成為真正的解決方案還有一段發(fā)展路程要走。

缺點三：Python 包管理、項目管理

當你想將一個本地比較復雜的Python工程移植到服務器上的時候，你就知道Python項目管理是有多蛋疼了

你需要不斷地安裝項目依賴，依賴的依賴可能還有依賴，就像俄羅斯俄羅斯套娃一樣，恨不得直接把鍵盤吃了。

解決方案

這種問題，當然需要Python的開發(fā)團隊出手了，需要他們提供一套優(yōu)雅的遷移工具。不過他們已經(jīng)朝這個方向前進幾步了, 根據(jù)PEP 518，Python的構建依賴項被合并為pyproject.toml文件格式（取代了setup.py, requirements.txt, setup.cfg, MANIFEST.in 以及最新加入的Pipfile）當然也不是沒有辦法，使用poetry依賴管理工具，它能夠很方便地將你所需要的依賴打包在一起。

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