Python недостатки: почему язык не идеален и когда он не подходит

Если вы только начинаете в программировании, вам скажут: Python, язык программирования с простым синтаксисом, используемый для веб-разработки, анализа данных и автоматизации. Также известен как интерпретируемый язык, он легко осваивается и быстро даёт результат. Но правда в том, что Python — не волшебная палочка. Он не всегда лучший выбор, даже если его все хвалят.

Один из главных недостатков Python, его низкая скорость выполнения по сравнению с компилируемыми языками вроде C++ или Rust. Если вы пишете игру, систему реального времени или высоконагруженный сервис — Python может просто не справиться. Он не для тех, кто ждёт мгновенных ответов. Даже в задачах анализа данных, где он популярен, его медленная работа требует дополнительных библиотек вроде NumPy, чтобы хоть как-то компенсировать слабость.

Ещё один недостаток Python, плохая поддержка мобильной разработки. Вы не найдёте нормальных инструментов для создания приложений под Android или iOS на чистом Python. Да, есть Kivy или BeeWare, но они не конкурируют с Swift или Kotlin. Если ваша цель — мобильный софт, вы потратите больше времени на обходные пути, чем на реальную разработку.

И ещё — динамическая типизация, особенность Python, при которой ошибки в типах данных обнаруживаются только во время выполнения. Для новичка это удобно: не нужно объявлять типы. Но в крупных проектах это превращается в ловушку. Один опечатанный параметр — и ваша система упадёт в продакшене. Команды, которые пишут сложный код, часто переходят на TypeScript или Go, где ошибки ловятся на этапе написания, а не в момент запуска.

Не говоря уже о GIL, глобальной блокировке интерпретатора, которая мешает Python эффективно использовать несколько ядер процессора. Если вы хотите параллельно обрабатывать задачи — вам придётся использовать процессы вместо потоков, что усложняет код и требует больше памяти. В C++ или Java вы просто запускаете потоки — и всё работает. В Python — вы боретесь с архитектурой самого языка.

И да, Python не самый безопасный язык. Легко написать уязвимый код, особенно если вы не разбираетесь в веб-безопасности. SQL-инъекции, XSS, неправильная обработка файлов — всё это легко случается, если вы не следите за деталями. Python не защищает вас от собственных ошибок — он просто позволяет писать их быстрее.

Это не значит, что Python плох. Он отличен для обучения, прототипирования, скриптов и анализа данных. Но если вы думаете, что он подойдёт для всего — вы ошибаетесь. Иногда лучше выбрать язык, который не так дружелюбен, но надёжнее, быстрее или точнее. И знать эти недостатки — значит не тратить время на то, что не работает.

В подборке ниже вы найдёте статьи, которые помогут понять, где Python действительно полезен, а где лучше взять что-то другое. От сравнений с JavaScript и C++ до реальных примеров, где Python ломается — всё, что нужно, чтобы выбрать правильный инструмент для вашей задачи.