什么是人们对Python不喜欢的事情？

Python是一种简单易学的编程语言，它具有极高的可读性和优秀的开发效率，因此在全球范围内得到了广泛的应用和支持。但是，就像每个语言和框架一样，Python也有着不受人们欢迎的方面。在本文中，我们将深入探讨人们不太喜欢Python的一些事情，并探讨如何克服以及将Python变成优秀的开发工具。

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1. 速度问题

Python通常被描述为一种解释性语言，这也是为什么它很慢的原因。相比于C、C++和Java等语言，Python执行速度较慢。基于Python的Web框架Django的速度大约是比PHP的Laravel慢5-10倍，这也导致许多工程师觉得Python缺乏高性能。

但是，Python的某些库和工具可以带来非常优秀的性能，例如SciPy、NumPy和Pandas等库，它们可以通过使用C语言编写的内置模块来实现有效的高性能计算。此外，Python的JIT编译器可以提高执行速度。为了提高性能，程序员还可以在Python代码中使用C语言编写的扩展，例如Cython。

以下是一个示例”Cython”代码：

def primes_python(int n):
    primes = []
    candidate = 2
    while len(primes) < n:
        candidate_is_prime = True
        for prime in primes:
            if candidate % prime == 0:
                candidate_is_prime = False
                break
        if candidate_is_prime:
            primes.append(candidate)
        candidate += 1
    return primes

上述代码示例是在Python中实现的简单算法，其中”primes_python”函数返回给定数量的质数，但是该实现非常耗时。为了优化，我们使用了Cython，它是一种优秀的Python扩展，你可以使用它来改善Python的执行速度：

# cython: profile=True
# distutils: language=c++
from libcpp.vector cimport vector

cpdef primes_cython(int n):
    cdef int candidate, i
    cdef vector[int] primes
    candidate = 2
    while len(primes) < n:
        for i in primes:
            if candidate % i == 0:
                break
        else:
            primes.push_back(candidate)
        candidate += 1
    return primes

上述代码我们使用了Cython扩展库，它快速的执行速度得到了改善。

2. 兼容性

Python是一种非常普及的语言，但存在着不同的版本和实现，这也导致许多兼容性问题。例如，Python 2和Python 3之间的语法差异很大，这就需要程序员在编写程序时特别注意。此外，不同的Python实现如CPython和Jython也可以导致不同的行为结果。

要克服下述问题，一种简单的解决方法是使用虚拟环境，例如使用Virtualenv或Anaconda等虚拟环境管理器。这些虚拟环境可以使你在同一台机器上管理多个Python版本，因此可以保证你所开发的应用程序在任意环境下均能正常运行。

3. 代码可读性

Python是一种非常易读的语言，但是，随着程序规模的增大，仍有许多程序员在开发中容易出现程序代码过于复杂和冗长的问题。换句话说，不好的编码规范和风格可能会导致代码难以理解和维护。

为了解决这个问题，Python社区制定了一系列的编码规范和指南，例如PEP8，它规定了代码格式、缩进和命名规则等方面的规范，因此程序员应该遵循这些规范来编写清晰易懂的代码。此外，对于Python程序员来说，提高”代码可读性”也应该是持续学习的目标之一。

下面是一个示例Python代码，它符合PEP8的编码规范：

def sum_of_two_numbers(a, b):
    """
    Return the sum of two numbers.
    """
    return a + b

4. GIL

Python的全局解释器锁（GIL）是Python开发者最常提到的问题之一。GIL是Python解释器内置的锁，它保证同一时间只有一个线程可以执行Python字节码。虽然GIL的存在简化了解释器的实现，但它也限制了Python在多核系统中的并发能力，因为无法充分利用CPU的多核特性。

示例代码：

import threading

count = 0

def worker():
    global count
    for i in range(1000000):
        count += 1

threads = [threading.Thread(target=worker) for i in range(10)]
for thread in threads:
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

print(count)

上面的代码是简单的Python多线程示例，但仍然由于GIL的存在，最终的输出结果并不如你所期望的那样。此时可以考虑使用multiprocessing库，一个旨在提供进程级并行化支持的Python库，它提供了在多核CPU中运行代码的解决方案：

import multiprocessing

count = multiprocessing.Value('i', 0)

def worker():
    global count
    for i in range(1000000):
        with count.get_lock():
            count.value += 1

processes = [multiprocessing.Process(target=worker) for i in range(10)]
for process in processes:
    process.start()

for process in processes:
    process.join()

print(count.value)

上述代码示例中，我们使用了multiprocessing库来编写那些并行的任务，并使用了Value锁来确保多个进程之间不会出现冲突。