Python - один из самых популярных языков программирования. Его используют для веб-разработки, анализа данных, машинного обучения, автоматизации задач и даже в научных исследованиях. Но если вы думаете, что Python - идеальный инструмент для всего, вы ошибаетесь. Он не плох. Он просто не подходит для всех задач. И вот почему.
Python медленный. Очень медленный
Python - интерпретируемый язык. Это значит, что каждый ваш код выполняется построчно, а не превращается в машинный код, как в C++ или Rust. Если вы напишете цикл, который обрабатывает миллионы чисел, Python будет работать в десятки раз медленнее, чем тот же код на C# или Go. Это не теория - это реальность. В 2023 году исследование от University of Cambridge показало, что Python в среднем работает в 37 раз медленнее, чем C++, при обработке больших массивов данных. Для веб-приложений это не критично. Но для алгоритмов в финансах, симуляций или обработки видео - это смерть. Вы можете обойти это с помощью NumPy или Cython, но тогда вы перестаете писать на чистом Python. Вы пишете на Python-синтаксисе, но используете C-библиотеки. Это как ездить на машине с мотоциклетным двигателем - работает, но не по замыслу.
Python не подходит для мобильной разработки
Вы когда-нибудь видели приложение в App Store или Google Play, написанное на Python? Почти нет. Даже Instagram, который часто называют примером Python в мобильном мире, использует его только на бэкенде. Для iOS и Android Python не имеет нативной поддержки. Есть Kivy и BeeWare - фреймворки, которые позволяют писать мобильные приложения на Python. Но они не конкурируют с Swift или Kotlin. Они медленные, выглядят неестественно, и у них нет доступа к полноценным API платформ. Если вы хотите создать приложение, которое работает плавно, использует камеру, GPS и уведомления - вы не выберете Python. Вы выберете Swift, Kotlin или Flutter. Python здесь - не инструмент, а компромисс.
Python плохо масштабируется
Вы можете написать веб-сайт на Django или Flask за два дня. Но если этот сайт начнет получать миллион запросов в минуту - Python начнет тормозить. Почему? Из-за GIL - Global Interpreter Lock. Это ограничение в интерпретаторе CPython, которое позволяет выполнять только один поток Python-кода за раз. Даже если у вас 16 ядер процессора, Python будет использовать только одно. Вы можете обойти это с помощью мультипроцессинга или асинхронности (async/await), но это усложняет код, увеличивает потребление памяти и делает отладку кошмаром. Для высоконагруженных систем, таких как биржи, транспортные платформы или крупные соцсети, Python не выбирают как основной язык. Twitter, например, начал с Python, но перешел на Scala и Java для основных сервисов. Facebook использует Hack (свою версию PHP) для фронтенда. Google использует Go и Java. Python - это старт. Не финал.
Python не для системного программирования
Представьте, что вы пишете драйвер для видеокарты. Или операционную систему. Или микроконтроллер для робота. Для этого вам нужен контроль над памятью, прямой доступ к регистрам процессора, низкоуровневые операции. Python не дает вам этого. Он абстрагирует всё. Вы не можете выделить память вручную, не можете управлять указателями, не можете напрямую работать с железом. Для этого есть C, Rust, Assembly. Даже C++ подходит лучше. Python - язык для тех, кто хочет быстро сделать что-то работающее. Не для тех, кто хочет понимать, как всё работает внутри. Если вы хотите писать драйверы, прошивки, ядра - Python не ваш выбор. Он не просто не подходит. Он не может подойти.
Python - это язык для быстрого старта, а не для долгой жизни
Python отлично подходит для прототипирования. Вы за полчаса сделаете скрипт, который скачает данные, обработает их и отправит отчет. Но когда этот скрипт превращается в продукт, который используют сотни людей - начинаются проблемы. Типизация в Python слабая. Вы можете передать строку вместо числа - и ничего не произойдет, пока не вызовете ошибку в продакшене. В Java или TypeScript вы бы увидели эту ошибку ещё при компиляции. В Python вы узнаете об этом, когда клиент пожалуется. Код становится хрупким. Сложные проекты на Python быстро превращаются в «спагетти» - непонятные, трудно поддерживаемые, с кучей импортов и глобальных переменных. Компании, которые начинают с Python, часто потом переписывают ключевые части на более строгих языках. Это не редкость. Это стандарт.
Python требует больше ресурсов
Python требует больше памяти и процессора, чем другие языки. Тот же скрипт на Python может занимать 500 МБ оперативной памяти, а на Go - 30 МБ. Это не проблема на вашем ноутбуке. Но в облаке, где вы платите за каждый мегабайт, это становится дорогим. В 2024 году AWS опубликовал сравнение стоимости запуска 1000 веб-запросов в секунду. На Python (Django + Gunicorn) это стоило на 42% дороже, чем на Go (Gin). На Node.js - на 28% дороже. Python - это удобство. Но удобство не бесплатно. Если вы запускаете сервис с тысячами экземпляров - вы платите за это каждый месяц. И это не «дополнительные расходы». Это - основная статья бюджета.
Python не для игр и реального времени
Вы не найдете ни одного популярного 3D-игрового движка, написанного на Python. Даже в простых 2D-играх Python отстает. Почему? Потому что каждая итерация игрового цикла - это задержка. Python не может обрабатывать 60 кадров в секунду, если в цикле есть хоть немного логики. Unity и Unreal используют C# и C++. Pygame - это игрушка для обучения. Он не для коммерческих проектов. Если вы хотите, чтобы персонаж двигался плавно, а анимации не лагали - Python не подойдет. Он не для реального времени. Он для задач, где задержка в 0.5 секунды - это нормально.
Python хорош для новичков. Но это его главный недостаток
Python учат в школах, университетах, курсах. Он простой. Он читается как английский. Это его сила. Но именно это делает его опасным. Новички думают, что Python - это «правильный» язык. Что если он работает - значит, всё правильно. Они не учат основы: как работает память, как устроены потоки, как оптимизировать алгоритмы. Они пишут код, который работает, но не понимают, почему. И когда им нужно перейти на что-то серьезное - они не готовы. Python создает иллюзию прогресса. Он учит писать код. Но не учит программировать. Это как учить человека ездить на велосипеде, а потом отправлять его на гоночный болид. Он может сесть. Но не знает, как управлять.
Когда Python - лучший выбор?
Не думайте, что я говорю: «избегайте Python». Нет. Он отличен для:
- Автоматизации рутинных задач (скачивание файлов, обработка Excel, отправка писем)
- Анализа данных и визуализации (Pandas, Matplotlib)
- Машинного обучения (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch - хотя внутри они всё равно на C++)
- Бэкенда для небольших веб-приложений (до 1000 запросов в секунду)
- Прототипирования и экспериментов
Если вы работаете в стартапе, где нужно быстро проверить идею - Python идеален. Если вы исследователь, который анализирует данные с датчиков - Python ваш лучший друг. Если вы пишете скрипт, который раз в день обновляет базу данных - Python идеален. Но если вы строите систему, которая должна работать 24/7, обрабатывать миллионы операций, быть быстрой и надежной - вы выберете другой язык. И это нормально.
Что выбрать вместо Python?
Зависит от задачи:
- Для высоконагруженного бэкенда - Go, Java, Rust
- Для мобильных приложений - Swift, Kotlin
- Для игр - C#, C++
- Для системного программирования - C, Rust
- Для веб-фронта - TypeScript
- Для анализа данных - Python остаётся лидером, но можно попробовать Julia (она быстрее и строже)
Не надо бояться Python. Но не надо и слепо его копировать. Выбирайте инструмент по задаче, а не по популярности.
Python - это устаревший язык?
Нет, Python не устарел. Он активно развивается. Версия 3.12 вышла в 2023 году, а 3.13 - в 2024. В нём улучшили производительность, добавили новые типы, улучшили ошибки. Но популярность - не то же самое, что пригодность. Python не устарел, но его возможности ограничены. Он не заменит C++ в системном программировании или Go в высоконагруженных сервисах. Это не вопрос возраста - это вопрос назначения.
Почему Python так популярен, если у него столько минусов?
Потому что он прост. Он позволяет новичкам писать работающий код за час. Он имеет огромное количество библиотек - почти для любой задачи есть готовое решение. Он отлично подходит для обучения, стартапов и экспериментов. Популярность - это не про качество, а про доступность. Как велосипед: он не быстрее машины, но его можно купить за 5000 рублей и начать ездить прямо сейчас.
Можно ли использовать Python для создания API?
Да, можно. Django REST Framework и FastAPI - отличные фреймворки для создания API. FastAPI даже быстрее, чем Node.js в некоторых тестах. Но если ваш API должен обрабатывать 10 000 запросов в секунду с низкой задержкой - вы всё равно перейдёте на Go или Rust. Python подходит для API средней нагрузки. Для масштаба - нет.
Python подходит для работы с базами данных?
Да, но не для высоконагруженных сценариев. SQLAlchemy и Django ORM - удобны, но они добавляют накладные расходы. Для сложных запросов, транзакций и больших объёмов данных - лучше использовать прямой SQL или специализированные системы, как ClickHouse или PostgreSQL с оптимизированными запросами. Python здесь - как посредник. Он не заменяет базу данных, он только общается с ней.
Что будет с Python через 5 лет?
Python останется одним из самых популярных языков, особенно в образовании и анализе данных. Но его роль будет ужесточаться. Он будет использоваться там, где важна скорость разработки, а не производительность. Вместо того чтобы заменять другие языки, он будет дополнять их. Как скриптовый язык в экосистемах, построенных на C++, Java или Go. Его будущее - не в замене, а в поддержке.
