Pythonの欠点は何ですか？[閉まっている]

Pythonは最近大流行しているように見えますが、それは当然のことです。なぜなら、Pythonは本当に解決すべき新しい問題を与えられることを楽しんでいる言語だからです。しかし、賢者がかつて言ったように（実際に誰がそれを言ったのかわからないので、彼を賢者と呼ぶ;彼がその賢者であったかどうかはまったくわからない）、本当に言語を知ることはそのことを知っているだけではない構文、設計など、利点だけでなく、欠点もあります。完璧な言語はありません。一部の言語は他の言語よりも優れています。

だから、あなたの意見では、Pythonの客観的な欠点になります。

注：ここで言語比較を求めているわけではありません（つまり、C＃はPythonよりも優れています... yadda yadda yadda）-より多くの客観的（ある程度）の言語機能は、適切に設計されているかどうか、あなたがそれに欠けているものなど。比較として別の言語を使用する必要がある場合、ただし他の言語では詳しく説明するのが難しい点を説明するためにのみ使用します（つまり、理解を容易にするため）

私はPythonを定期的に使用していますが、全体的にはPythonは非常に優れた言語であると考えています。それにもかかわらず、完璧な言語はありません。私にとって個人的に重要な順に欠点を以下に示します。

1. 遅いです。本当に遅いということです。多くの場合、これは重要ではありませんが、それは間違いなく、これらのパフォーマンスクリティカルなビットのために別の言語が必要になることを意味します。

2. ネストされた関数は、外側のスコープの変数を変更できないという点で劣悪です。 編集： 私はまだライブラリのサポートのためにPython 2を使用しており、この設計上の欠陥は私をイライラさせますが、明らかに非ローカルステートメントのためにPython 3で修正されています。私が使用するライブラリが移植されるのを待つことができないので、この欠陥は永久に歴史の灰の山に送ることができます。

3. ライブラリ/ジェネリックコードに役立ついくつかの機能が欠けているため、IMHOは不健全な極限まで単純化されています。私が考えることができる最も重要なものは、ユーザー定義の値型（これらはメタクラスの魔法で作成できると思いますが、試したことはありません）とref関数パラメーターです。

4. 金属とは程遠い。スレッドプリミティブやカーネルコードなどを記述する必要がありますか？幸運を。

5. Pythonが提供するダイナミズムのトレードオフとして、前もってセマンティックエラーをキャッチする能力の欠如は気にしませんが、実際にコードを実行することなく、構文エラーや変数名のタイプミスなどの愚かなことをキャッチする方法があればいいのにと思います。

6. ドキュメントは、PHPやJavaのような強力な企業支援がある言語ほど優れていません。

Pythonが変数の宣言と使用を区別できないことは嫌いです。それを実現するために静的型付けは必要ありません。「これは、私が意図的に宣言する変数であり、新しい名前を導入するつもりです。これはタイプミスではありません」と言う方法があると便利です。

さらに、私は通常、Python変数をライトワンススタイルで使用します。つまり、変数を不変として扱い、最初の割り当て後に変数を変更しません。リストの理解などの機能のおかげで、これは実際には非常に簡単であり、コードの流れを理解しやすくします。

ただし、その事実を文書化することはできません。Pythonには、フォームの上書きや変数の再利用を妨げるものは何もありません。

要約すると、言語に2つのキーワードがあります：varとlet。どちらにも宣言されていない変数に書き込みを行うと、Pythonはエラーを発生させるはずです。さらに、let変数は読み取り専用として宣言しvarますが、変数は「通常」です。

この例を考えてみましょう：

x = 42    # Error: Variable `x` undeclared

var x = 1 # OK: Declares `x` and assigns a value.
x = 42    # OK: `x` is declared and mutable.

var x = 2 # Error: Redeclaration of existing variable `x`

let y     # Error: Declaration of read-only variable `y` without value
let y = 5 # OK: Declares `y` as read-only and assigns a value.

y = 23    # Error: Variable `y` is read-only

型はまだ暗黙的であることに注意してください（ただし、let変数は新しい値に再バインドできないため、変数はすべての意図と目的のために静的に型付けされますが、var変数は動的に型付けされます）。

最後に、すべてのメソッド引数は自動的にになりますlet。つまり、読み取り専用になります。一般的に、次のイディオムを除き、パラメーターを変更する正当な理由はありません。

def foo(bar = None):
    if bar == None: bar = [1, 2, 3]

これは、わずかに異なるイディオムに置き換えることができます。

def foo(bar = None):
    let mybar = bar or [1, 2, 3]

私の主な不満はスレッドです。これは、グローバルなインタープリターロックのために、多くの状況で（Java、Cなどと比較して）パフォーマンスが低下します（「Python GILの内部」（PDFリンク）トークを参照）

ただし、非常に使いやすいマルチプロセスインターフェイスがありますが、同じ数のプロセスとスレッドのメモリ使用量が重くなったり、多くの共有データがある場合は難しくなります。ただし、利点は、複数のプロセスで動作するプログラムを作成すると、スレッド化されたプログラムでは不可能な複数のマシンにまたがって拡張できることです。

私はドキュメントの批評に本当に反対します。それは、すべての主要言語ではないにしても、ほとんどの言語よりも優れており、優れていると思います。

また、pylintを実行しているランタイムバグの多くをキャッチできます。

おそらく、特定のクラスのランタイムエラーを引き起こす可能性がある静的型付けの欠如は、アヒル型付けが提供する追加の柔軟性に値しません。

Pythonのオブジェクト指向の部分は、「ボルトオン」のように感じます。すべてのメソッドに明示的に「自己」を渡す必要性全体は、OOPコンポーネントが明示的に計画されていなかったという症状です。また、別の答えで批判されたPythonの時々いぼなスコープルールも示しています。

編集：

Pythonのオブジェクト指向の部分が「ボルトで締められている」と感じるとき、私は時々、OOP側がかなり矛盾していると感じることを意味します。たとえば、Rubyの場合：Rubyでは、すべてがオブジェクトであり、使い慣れたobj.method構文を使用してメソッドを呼び出します（もちろん、オーバーロードされた演算子を除きます）。Pythonでは、すべてがオブジェクトでもありますが、関数として呼び出すメソッドもあります。すなわち、__len__長さを返すためにオーバーロードしますが、他の言語でよくlen(obj)知られている（一貫した）obj.length一般的な方法の代わりにそれを使用して呼び出します。この設計決定の背後には理由があることは知っていますが、私はそれらが好きではありません。

さらに、PythonのOOPモデルには、いかなる種類のデータ保護もありません。つまり、プライベートメンバー、保護メンバー、パブリックメンバーはありません。メソッドを使用_し__て、メソッドの前でそれらを模倣することができますが、それはちょっといです。同様に、Pythonはありません、かなりのいずれか、右OOPのメッセージパッシング様相を得ます。

Pythonが気に入らないこと：

1. スレッド化（既に言及されていることは知っていますが、すべての投稿で言及する価値があります）。
2. 複数行の匿名関数はサポートされていません（lambda式を1つだけ含めることができます）。
3. シンプルだが強力な入力読み取り機能/クラスの欠如（C ++およびCまたはJavaのようなcinまたは）。scanfScanner
4. デフォルトでは、すべての文字列はUnicodeではありません（ただし、Python 3で修正されています）。

可変データ型のデフォルト引数。

def foo(a, L = []):
    L.append(a)
    print L

>>> foo(1)
[1]
>>> foo(2)
[1, 2]

これは通常、いくつかの微妙なバグの結果です。（すべての関数呼び出しに使用する単一のオブジェクトを作成するよりも）デフォルトの引数が必要な場合は常に新しいリストオブジェクトを作成する方が良いと思います。

編集：それは大きな問題ではありませんが、ドキュメントで何かを参照する必要がある場合、それは一般に問題であることを意味します。これは必須ではありません。

def foo(a, L = None):
    if L is None:
        L = []
    ...

特に、それがデフォルトである必要があった場合。これは単に予期しない動作であり、多くの状況では役に立たない奇妙な動作です。

開発言語として非常に柔軟にするPythonの機能のいくつかは、C ++やJavaなどの言語でコンパイルおよびリンクプロセスによって実行される「プログラム全体」の静的分析に使用されるものによっても大きな欠点と見なされます。

• ローカル変数の暗黙的な宣言

ローカル変数は、通常の割り当てステートメントを使用して宣言されます。つまり、他のスコープの変数バインディングでは、コンパイラーが明示的な注釈を取得する必要があります（外部スコープのグローバルおよび非ローカル宣言、インスタンススコープの属性アクセス表記）。これにより、プログラミング時に必要なボイラープレートの量が大幅に削減されますが、明示的な変数宣言を必要とする言語でコンパイラーによって処理されるチェックを実行するには、サードパーティの静的解析ツール（pyflakesなど）が必要です。

• 「モンキーパッチ」がサポートされています

モジュール、クラスオブジェクト、さらには組み込みの名前空間の内容も、実行時に変更できます。これは非常に強力であり、非常に有用な多くのテクニックを使用できます。ただし、この柔軟性は、Pythonが静的に型指定されたOO言語に共通の機能を提供しないことを意味します。最も注目すべきは、インスタンスメソッドの「self」パラメータは暗黙的ではなく明示的であることです（「メソッド」はクラス内で定義する必要がないため、後でクラスを変更して追加できるため、特に実用的ではありません）インスタンス参照を暗黙的に渡す）および属性アクセス制御は、コードがクラスの「内部」または「外部」であるかどうかに基づいて容易に実施できません（その区別はクラス定義の実行中にのみ存在するため）。

• 金属から遠い

これは他の多くの高レベル言語にも当てはまりますが、Pythonはほとんどのハードウェアの詳細を抽象化する傾向があります。CやC ++などのシステムプログラミング言語は、直接ハードウェアアクセスを処理するのに適しています（ただし、PythonはCPython拡張モジュールを介して、またはより移植性の高い、ctypesライブラリを介して）

1. {} / begin-endの代わりに、コードブロックにインデントを使用します。
2. 最新のすべての言語には、適切な字句スコープがありますが、Pythonはありません（以下を参照）。
3. 混oticとしたドキュメント（Perl5のドキュメントと比較してください）
4. 海峡ジャケット（それを行う唯一の方法があります）。

スコープの破損の例。通訳セッションからのトランスクリプト：

>>> x=0
>>> def f():
...     x+=3
...     print x
... 
>>> f()
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in ?
  File "", line 2, in f
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

globalそしてnonlocalキーワードは、この設計の愚かさにパッチを適用するために導入されています。

私は、Pythonのオブジェクト指向構文this.method()と手続き型/関数型method(this)構文の組み合わせが非常に不安定だと感じています。

x = [0, 1, 2, 3, 4]
x.count(1)
len(x)
any(x)
x.reverse()
reversed(x)
x.sort()
sorted(x)

（メソッドではなく）多数の関数がグローバル名前空間に単にダンプされるため、これは特に悪いです：リスト、文字列、数値、コンストラクター、メタプログラミングに関連するメソッドは、すべてアルファベット順に並べられた1つの大きなリストに混在しています。

少なくとも、F＃のような関数型言語には、すべての機能がモジュールで適切に名前空間付けされています。

List.map(x)
List.reversed(x)
List.any(x)

だから、彼らはすべて一緒ではありません。さらに、これはライブラリ全体で採用されている標準であるため、少なくとも一貫性があります。

関数対メソッドの事をする理由は理解していますが、それをこのように混ぜることはいまだに悪い考えだと思います。少なくとも一般的な操作については、method-syntaxが守られていれば、私はずっと幸せです。

x.count(1)
x.len()
x.any()
x.reverse()
x.reversed()
x.sort()
x.sorted()

メソッドが変化しているかどうかに関係なく、オブジェクトのメソッドとして持つことにはいくつかの利点があります。

• データ型の「一般的な」操作を検索する単一の場所：他のライブラリ/など。データ型に対してできる他の凝ったものがあるかもしれませんが、「デフォルト」操作はすべてオブジェクトのメソッドにあります。
• をModule呼び出すときにを繰り返し続ける必要はありませんModule.method(x)。上記の機能リストを例にとると、なぜList繰り返し声をかけ続けなければならないのですか？それがaであることを知っている必要があり、ListそのNavigation.map()関数を呼び出したくありません！x.map()構文を使用すると、DRYのままで、明確になります。

そしてもちろん、それは、グローバル名前空間にすべてを置く方法よりも優れています。現在の方法では物事を成し遂げることができないわけではありません。len(lst)名前空間がないため、かなり簡潔（）です！メソッドよりも関数を使用する利点（デフォルトの動作など）を理解していますが、それでも好きではありません。

面倒です。そして、大きなプロジェクトでは、混乱があなたの最悪の敵です。

同質性の欠如。

Pythonは3.xで「with」キーワードが追加されるのを待たなければなりませんでした。どんなホモイコニック言語でも、ライブラリに簡単に追加できたはずです。

私が答えで見た他のほとんどの問題は、次の3つのタイプのいずれかです。

1）ツーリングで修正できるもの（pyflakesなど）2）実装の詳細（GIL、パフォーマンス）3）コーディング標準で修正できるもの（つまり、人々が望んでいない機能）

＃2は言語の問題ではなく、IMO＃1と＃3は深刻な問題ではありません。

Pythonは非常に表現力に富んでいるので、私のお気に入りの言語ですが、それでも多くの間違いを犯さないようにします。私にはいらいらさせるものがまだいくつかあります。

• 実際の匿名関数はありません。Lambdaは単一ステートメント関数にwith使用でき、ステートメントはRubyでコードブロックを使用する多くの場合に使用できます。しかし、状況によっては、物事が必要以上に不器用になります。（Javaの場合と同じくらい不器用ですが、それでも...）

• モジュールとファイルの関係に多少の混乱があります。コマンドラインから「python foo.py」を実行することは、「import foo」とは異なります。Python 2.xでの相対的なインポートも問題を引き起こす可能性があります。それでも、Pythonのモジュールは、C、C ++、Rubyの対応する機能よりもはるかに優れています。

• 明示的self。その理由のいくつかは理解していますが、Pythonを毎日使用していますが、忘れてしまうという間違いを犯しがちです。別の問題は、モジュールからクラスを作成するのが少し面倒になることです。明示的な自己は、他の人が不平を言っている限られた範囲に関連しています。Pythonの最小スコープは関数スコープです。必要に応じて関数を小さくしておけば、それ自体は問題ではなく、IMOは多くの場合よりクリーンなコードを提供します。

• lenメソッドなど、いくつかのグローバル関数（これは実際には背後にあります）。

• 重要なインデント。私は素晴らしいと思うアイデア自体ではありませんが、これは非常に多くの人々がPythonを試すことを妨げる唯一のものであるため、おそらくPythonはいくつかの（オプションの）開始/終了記号を使用する方が良いでしょう。それらの人々を無視して、私は完全にインデントの強制サイズで生きることができました。

• JavaScriptではなく、Webブラウザの組み込み言語ではないこと。

これらの苦情の中で、私はそれが言語に追加されるべきだと思うので、私が十分に気をつけた最初の苦情だけです。最後のものを除いて、他のものはかなりマイナーです、それが起こったら素晴らしいでしょう！

Pythonは完全には成熟していません。現時点でのPython 3.2言語には、現在配布されているほとんどのパッケージとの互換性の問題があります（通常、Python 2.5と互換性があります）。これは現在、より多くの開発努力を必要とする大きな欠点です（必要なパッケージを見つける、互換性を検証する、互換性がある可能性のある不適切なパッケージの選択を検討する、最適なバージョンを取得し、3.2に更新するのに数日かかることがあります）何か役に立つことを始めてください）。

おそらく2012年半ばには、これはそれほど大きな欠点にはなりません。

ファンボーイに投票されたと思うことに注意してください。しかし、開発者の議論の中で、高レベルの開発者チームは同じ結論に達しました。

ある意味での成熟とは、チームがテクノロジーを使用して、隠れたリスク（互換性の問題を含む）を発生させずに非常に迅速に稼働できることを意味します。サードパーティのpythonパッケージと多くのアプリは、今日のほとんどのパッケージで3.2で動作しません。これにより、目の前の問題を解決する代わりに、技術自体を再実装、テスト、統合する作業が増えます==成熟度の低い技術。

2013年6月の更新：Python 3にはまだ成熟度の問題があります。チームメンバーは、必要なパッケージについて言及し、「2.6専用です」と言います（これらのケースのいくつかでは、ローカルソケットを介して、2.6で2.6のみのパッケージを使用する回避策を実装しました。ツールは3.2のままです。Python 3で書かれたpure-python wikiであるMoinMoinでさえありません。

Pythonのスコープはひどく壊れているため、Pythonでのオブジェクト指向プログラミングは非常に厄介です。

Pythonについての不満：

• ボルトオンOOP（これに関する詳細については、@ mipadiの回答を参照してください）
• ラムダの壊れた実装
• スコープの問題
• 標準ライブラリに永続的なコレクションはありません
• 組み込みDSLの快適性が低い

Pythonのアクセス修飾子は強制的ではありません。適切に構造化され、モジュール化されたコードを書くのが難しくなります。

これは@Masonの壊れたスコープの一部だと思います-この言語の一般的な大きな問題です。読みやすいはずのコードの場合、スコープ内にあるものとする必要があるもの、値をいつでも特定するのは非常に難しいようです-私は現在、これらの欠点のためにPython言語から移行することを考えています。

「全員が大人に同意している」からといって、特に複雑なプロジェクトで作業している場合、間違いを犯さず、強力な構造内でうまく機能しないという意味ではありません。インデントや意味のないアンダースコアでは十分ではないようです。

1. パフォーマンスは良くありませんが、pypyで改善しています。
2. GILは、スレッド化を使用してコードを高速化することを防ぎます（ただし、これは通常、時期尚早な最適化です）。
3. これは、アプリケーションプログラミングにのみ有用です。

しかし、それはいくつかの素晴らしい償還機能があります：

1. RADに最適です。
2. Cとのインターフェースが簡単です（CがPythonインタープリターを組み込むため）。
3. とても読みやすく、
4. 学ぶのは簡単です、
5. 十分に文書化されており、
6. バッテリーは実際に含まれています。標準ライブラリは巨大で、pypiには実質的にすべてのモジュールが含まれています。
7. 健全なコミュニティがあります。

私はpythonを好みますが、頭に浮かぶ最初の欠点は、そのようなステートメントをコメントアウトすると、if myTest():CまたはJavaで行う必要のない実行済みブロック全体のインデントを変更する必要があることです。実際、Pythonではif節をコメントアウトする代わりに、次のようにコメントアウトし始めました： `if True：#myTest（）したがって、次のコードブロックを変更する必要もありません。JavaとCはインデントに依存しないため、CとJavaでステートメントをコメントアウトしやすくなります。

複数のディスパッチは、確立された単一ディスパッチタイプのシステムとうまく統合されず、あまりパフォーマンスがありません。

動的ロードは、POSIXのようなセマンティクスがメタデータ集約型の操作の致命的なスローダウンを引き起こす並列ファイルシステムでの大きな問題です。Python（numpy、mpi4py、petsc4py、およびその他の拡張モジュール）を65kコアにロードするだけで、25万コア時間を費やした同僚がいます。（シミュレーションは新しい科学的結果をもたらしたので、それだけの価値はありましたが、1バレル以上のオイルを燃やしてPythonを1回読み込むと問題になります。）静的にリンクできないため、dlopen一括ファイルシステムアクセスを実行するためにlibc-rtldにパッチを適用するなど、大規模な合理的なロード時間。

• 広く使用されている非常に多くの非常に主流のサードパーティのライブラリとソフトウェアは、まったくPythonicではありません。いくつかの例：soaplib、openerp、reportlab。Critiqueは範囲外であり、広く使用されていますが、Pythonの文化を混乱させます（「1つあるべきです-できれば1つだけ-明白な方法」というモットーを傷つけます）。既知のpythonicの成功（djangoやtracなど）は例外のようです。
• インスタンス、クラス、メタクラスの潜在的に無限の抽象化の深さは、概念的に美しくユニークです。しかし、それをマスターするには、インタープリター（Pythonコードが解釈される順序など）を深く知る必要があります。C＃ジェネリックなど概念的により複雑な（IMHO）同様の黒魔術は、比例して広く知られ使用されているようですが、広く知られ使用されていません（または正しく使用されています）。
• メモリとスレッドモデルを十分に把握するには、包括的な仕様がないため、Pythonを十分に経験する必要があります。通訳者のソースや経験のある癖を読んで、それらを修正する方法を発見したからかもしれません。たとえば、Javaのソフト参照およびファントム参照ではなく、強参照または弱参照のみがあります。Javaにはガベージコレクション用のスレッドがありますが、Pythonでガベージコレクションが行われるタイミングについての正式な回答はありません。Pythonコードが実行されていない場合、ガベージコレクションが発生しないことを確認できます。メモリを割り当てようとすると、おそらくガベージコレクションが発生する可能性があります。ロックされたリソースがリリースされなかった理由がわからない場合は注意が必要です（それについての私の経験はfreeswitchのmod_pythonでした）。

とにかく、Pythonは4年間私の主な言語です。ファンボーイ、エリート主義者、偏執狂者であることは、パイソン文化の一部ではありません。

• 奇妙なOOP：
  • len(s)スルー__len__(self)およびその他の「特別な方法」
  • 他の特別なメソッド（__add__および__iadd__for +および+=）から派生できる特別な特別なメソッド
  • self 最初のメソッドパラメータとして
  • あなたは基本クラスのコンストラクタを呼び出すことを忘れることができます
  • アクセス修飾子なし（プライベート、保護...）
• 定数定義なし
• カスタム型には不変性がない
• ギル
• PythonとCが混在し、ビルドで問題が発生するパフォーマンスの低下（Cライブラリ、プラットフォームの依存関係の検索...）
• 特にサードパーティのライブラリでの悪いドキュメント
• Python 2.xと3.xの間の非互換性
• 貧弱なコード分析ツール（JavaやC＃などの静的に型付けされた言語に提供されるものと比較して）

「不変性」は、まさにそれが長所ではありません。私の知る限り、数字、タプル、文字列は不変であり、他のすべて（オブジェクト）は可変です。それを、すべてが不変（少なくともデフォルトでは）であるErlangやHaskellのような関数型言語と比較してください。

ただし、Immutabilityは同時実行性*で本当に輝いています。これはPythonの長所でもないため、少なくとも結果はそうです。

（* = nitpickersの場合：少なくとも部分的に並行する並行性を意味します。Pythonは「シングルスレッド」並行性では大丈夫だと思います。この場合、不変性はそれほど重要ではありません。並行性がなくても素晴らしい。））

明示的に並列構造が必要です。たいていの場合、次のようなリストの理解を書くとき

[ f(x) for x in lots_of_sx ]

要素が処理される順序は気にしません。時々、返される順序を気にしないこともあります。

私のfが純粋なPythonのときにCPythonがうまくいかなくても、このような動作は他の実装で使用するために定義できます。

Pythonには、主に哲学的な理由により、末尾呼び出しの最適化はありません。これは、大きな構造での末尾再帰がO（n）メモリを消費する可能性があることを意味し（不要なスタックが保持されるため）、O（1）メモリを取得するループとして再帰を書き換える必要があります。