1. - 运行速度慢,因为Python是解释型语言,是一种高级语言,代码会在执行的时候,一行一行的使用解释器翻译成底层代码,翻译成机器码,而这个过程非常耗时,所以他运行过程中,比很多语言的代码都慢了很多。
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- 线程不能利用多CPU,这是Python最大的确定,GIL即全局解释器锁(Global Interpreter Lock),是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具,使得任何时刻仅有一个线程在执行,Python的线程是操作系统的原生线程。在Linux上为pthread,在Windows上为Win thread,完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程,以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上,由于GIL的存在,所以禁止多线程的并行执行。
Python的优缺点可以看看传智播客的社区,里面很多技术老师写的相关文章。并且有学习线路图适合小白学习,每个板块下面都有配套视频。
python的整个系统,我其实有非常多的不满。但是用任何一门语言都是取舍问题,如果有一门语言,库够多,已读,易用,性能高,我毫不犹豫立刻转过去。python的强处在于庞大的库,还有非常好的易读和易用性。但是相比来说,性能一直是个问题。python的实现性能大约和C相差五倍上下。如果是大规模计算问题,大约能差10倍以上。当然,我们可以写C扩展,但是这就不是使用python了。我们也可以说,很多时候我们不需要这么快的速度。这是个事实,但是不改变python性能差的事实。 python不但性能差,还有GIL这个玩意。以至于我现在对高并发计算都采取多进程的模式。多进程模式的通讯效率肯定比多线程低,而且麻烦。
另外,python在底层设计上,也表现出很强的实用主义倾向。这是比较外交术语的词汇,更加直白的说法应当是,混乱,不知所谓。在闭包设计上采用free variable设计,而不是lisp中的environs设计。区别?你试试看在外层闭包中from lib import *。由于引入不定个数名称,free variable无法处理。类似的问题还有LEGB规则,新手往往要花很长时间研究这个例子究竟是怎么错的: a = 1 def f(): print a a = 2 我勒个去,这种反直观反人类的事情都有,还敢说自己易读。
还有坑爹的元编程,这东西根本是坑爹中的坑爹货。如果你用过多重继承,大概就知道python的整个OO系统看起来根本是大型的仿真,到处都是乱糟糟的。C++怎么解决多重继承的?你最好别用(真心说,这可比python更加坑爹)。java怎么解决多重继承的,只能继承Interface。其实这是变相的变成了Interface-Implement模式。python怎么解决的?MRO!为什麽一个类加个__metaclass__就会改变性质啊,为什麽一个类去生成另一个类的写法是——我基本不记得了,反正web.py里面有用到,需要的话去炒栗子吧。为什麽方法要隐藏居然要改名字加__啊。你到底是在做OO还是在看起来像OO的东西上狂打补丁啊魂淡。
lambda表达式弱智。我和人讨论过,lambda是否是图灵完备的。结论还是完备的,不过需要借助Y combinator。何必呢?由于强调lambda的快速特性,因此将lambda强制在一行以内(没有结束标记),导致python其实是没有匿名函数的。一个callback数组写的难过死。
语法糖太多了点,当然,这是纯粹的个人感觉。语法糖是把双刃剑,用的好,可以简化编写和阅读,但是太多,往往容易引入语法混乱和额外的约束。
另外,语言的自构建特性混乱。虽说不是每门语言都强调自构建特性,但是通常而言,都是使用C实现一个内核,由内核实现一些基础操作。再由基础操作实现更复杂的操作。每层的边界都是比较清晰的。谁来告诉我,python中有多少库在移植时是由纯python实现的?库的相互依赖层级是?
python的沙盒化也是个问题,如果沙盒做的够好,我完全可以把python作为一个客户级别的平台。用C写一个很简单的类似浏览器的东西,下载一个URL的python包回去运行(或者仅仅检查更新)。从而保证本地效果/跨平台/安全性。现在?一个都保证不了。我连把一个python包转移到另一台同构设备上都很麻烦(如果两者不是严格匹配,例如系统差异,系统版本差异)无论是web开发还是移动终端开发都必须走传统模式。
lambda就是匿名函数,就是没有名字的函数,来自于于函数式编程的概念。
函数如下:
def f(x):
return x+1
print f(4)
用lambda的话,写成这样:
g = lambda x : x+1
print g(4)
简介
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。
Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。