为什么很多人不建议学python

很多人不建议学python的原因：1、语言性能差；2、对多处理器支持不好；3、语法混乱；4、市场混乱；5、就业前景一般。尽管Python语言易于学习和使用，其运行速度通常较低，尤其是在需要大量计算的情况下。此外，Python不适用于所有开发场景，如嵌入式系统和高性能游戏开发。初学者也可能因为Python的简单性而忽视了计算机科学的其他重要方面。

1、语言性能差

Python的缺点主要是执行速度还不够快。当然，这并不是一个很严重的问题，一般情况下，我们不会拿Python语言与C/C++这样的语言进行直接比较。在Python语言的执行速度上，一方面，网络或磁盘的延迟会抵消部分Python本身消耗的时间；另一方面，因为Python特别容易和C结合使用，所以我们可以通过分离一部分需要优化速度的应用，将其转换为编译好的扩展，并在整个系统中使用Python脚本将这部分应用连接起来，以提高程序的整体效率。

2、对多处理器支持不好

Python的另一个大问题是，对多处理器支持不好。如果你接触Python的时间比较长，那就一定听说过GIL。GIL是指Python全局解释器锁（Global Interpreter Lock），当Python的默认解释器要执行字节码时，都需要先申请这个锁。这意味着，如果试图通过多线程扩展应用程序，将总是被这个全局解释器锁限制。当然，我们可以使用多进程的架构来提高程序的并发，也可以选择不同的Python实现来运行我们的程序。

3、语法混乱

Python 2与Python 3不兼容，如果一个普通的软件或者库不能够做到向后兼容，它一定会被用户无情地抛弃。在Python中，一个大的槽点就是Python 2与Python 3不兼容，这给所有Python工程师带来了无数烦恼。

4、市场混乱

国内许多所谓的Python培训高薪就业，大部分都是信息失真的。

5、就业前景一般

Python技能岗位需求量约为Java的1/10, Python基本上只有三种职位后端开发，爬虫，数据挖掘/机器学习，以及运维岗位。随着人工智能光环的褪去，业务落地变现困难，人工智能/机器学习工程师的岗位趋近于饱和，工作越来越难找。

常见问答：

1. Python适用于哪些场景？

Python主要适用于数据分析、机器学习、网站开发等领域。

2. Python的性能真的比其他语言低吗？

是的，由于其解释性质，Python的执行速度通常较编译型语言慢。

3. 作为初学者，应如何避免被Python的简单性误导？

初学者应该在学习Python的同时，也着重学习数据结构、算法和其他编程基础，以充实自己的计算机科学知识。