Топ-5 мифов о Python, в которые давно пора перестать верить

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. enamored_poc 6 минут назад Топ-5 мифов о Python, в которые давно пора перестать верить Уровень сложности Простой Время на прочтение 10 мин Охват и читатели 275 Python * Обзор Введение. Открываешь свежий рейтинг TIOBE или статистику GitHub — Python снова гордо сидит в топе, обгоняя старичков и дерзких новичков. Открываешь комментарии к любой статье про архитектуру или бэкенд — и начинается: «медленный», «игрушечный», «жрет память», «напишите это на нормальном языке вроде Go или джавы».

Спорить с адептами строгих компилируемых языков — занятие неблагодарное, но есть одна большая проблема. Большая часть аргументов, которыми до сих пор оперируют в холиварах, застряла где-то в эпохе Python 2. Вокруг языка сформировался такой плотный слой стереотипов десятилетней давности, что за ним часто вообще не видно реального положения вещей.

Технические детали

Python давно оброс мощными инструментами типизации, уверенно шагает в сторону жизни без GIL и тянет на себе огромные энтерпрайз-проекты, а не только скрипты для парсинга сайтов. В этой статье я предлагаю выдохнуть и трезво взглянуть на язык в его текущем состоянии. Давайте отделим мух от котлет и разберем топ-5 самых живучих мифов о Python, чтобы понять: где ограничения языка действительно могут выстрелить вам в ногу, а где это — просто устаревшие байки, в которые давно пора перестать верить.

Миф 1: «Python невыносимо медленный» Если вы зайдете в комментарии к любому бенчмарку языков программирования, то обязательно увидите там грустного питониста. На синтетических тестах, где нужно в цикле перебрать миллиард чисел или высчитать числа Фибоначчи, чистый CPython действительно будет плестись в хвосте, уступая C++, Rust и Go в десятки раз. Откуда растут ноги: Python — это интерпретируемый язык с динамической типизацией.

Интерпретатору приходится на лету понимать, какой тип данных перед ним, выделять память, проверять ссылки и только потом выполнять операцию. Никакой магии предкомпиляции в машинный код (в классическом CPython) нет. Отсюда и родилась мантра: «Питон тормозит».

Отраслевые последствия

Реальность: Правда в том, что «голая» скорость вычислений языка имеет значение только в одном случае — если ваша задача CPU-bound (упирается в процессор). Но давайте будем честны: как часто рядовой бэкендер пишет сложные математические алгоритмы с нуля? Узкое место — это не язык, а сеть и база данных (I/O-bound).

Большинство современных веб-приложений занимаются тем, что перекладывают JSON-ы из одного места в другое. Ваш код 99% времени ждет ответа от PostgreSQL, стучится во внешний API или читает данные из Redis. Если база данных выполняет сложный JOIN за 100 миллисекунд, пользователю абсолютно всё равно, за 1 миллисекунду ваш язык обработал этот ответ (как Go) или за 10 миллисекунд (как Python).

Разница растворяется в сетевых задержках. Python — это клей для C++ (Магия под капотом).

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.