以下是译文：

Python经过了几十年的努力才得到了编程社区的赏识。自2010年以来，Python得到了蓬勃发展，并最终超越了C、C#、Java和JavaScript。

但是，这种趋势将持续到什么时候？何时Python会被其他语言取代？被取代的原因又是什么呢？

对于Python被淘汰出局的确切日期有很多猜测，它可能会像科幻小说一样成为过去。在本文中，我将讨论促成Python大面积普及的优势，以及将来导致它陨落的弱点。

促成Python流行的因素

通过Stack Overflow发展趋势就可以洞悉Python的成功。考虑到StackOverflow的规模，我们可以认为这是衡量编程语言流行度的一个很好的指标。

尽管在过去几年中，R语言的发展一直处于平稳状态，很多其他编程语言已开始稳步下降，但Python的增长似乎势不可挡。在所有StackOverflow的问题中，带有“python”标签的占到了14%，而且这种趋势还在上升。其中的原因有很多。

Python是一种古老的语言

Python于90年代问世。这不仅意味着Python有足够的时间成长，而且还拥有了一个庞大的支持社区。

因此，如果你在使用Python进行编程时遇到任何问题，只需上网搜索就可以得到答案。因为总是会有人在这之前就遇到了这个问题，并为此撰写了一些有用的资料。

对初学者很友好

Python对初学者友好的原因不仅仅是因为它已经存在了数十年，予以程序员足够的时间编写出色的教程，而且还因为Python的语法非常易于理解。

首先，无需指定数据类型。你只需声明一个变量即可，Python会根据上下文判断这个变量是整数、浮点数、布尔值还是其他类型。对于初学者来说，这是一个巨大的优势。如果你有过使用C++编程的经历，那么就会懂得只因为你错把浮点数定义成了整数，就导致程序无法通过编译有多么难受了。

此外，比较Python和C++代码，不难发现Python有多么易于理解。尽管C++在设计时考虑到了英语，但与Python代码相比，阅读C++的代码还是相当坎坷。

用途广泛

由于Python已经存在了很长时间，因此开发人员为之开发出了各色的软件包。如今，无论遇到什么问题，你都可以找到相关的软件包。

想处理数字、向量和矩阵？那么就来试试 NumPy 吧。

想进行技术和工程的计算？那么就来试试 SciPy 吧。

想操作和分析大数据？那么就来试试 Pandas 吧。

想学习人工智能？为什么不试试 Scikit-Learn 呢。

无论你需要进行哪方面的计算任务，都可以找到相关的Python软件包。由于过去几年中机器学习的迅猛发展，Python已经站在了时代发展的最前沿。

Python的缺点，这些缺点是否致命？

通过上述讨论，你可以想象在很长一段时间内Python的发展都势不可挡。然而，Python也逃不开一切技术的命运，它也有自己的弱点。接下来，我将逐个介绍Python的重大缺陷，并评估这些缺陷是否致命。

速度

Python很慢，非常非常慢。平均而言，使用Python完成某个任务所需的时间是使用任何其他语言的2–10倍。

其中的原因有很多。其中之一是因为Python是动态类型的，别忘了你不需要像其他语言一样指定数据类型。这意味着内存的耗费非常大，因为在任何情况下程序都需要为每个变量保留足够的空间。而巨大的内存使用量必然需要耗费大量的计算时间。

另一个原因是Python一次只能执行一个任务。这是灵活的数据类型带来的结果，Python需要确保每个变量只有一个数据类型，而并行进程可能会在这一点上出问题。

相比之下，普通的Web浏览器一次可以运行十几个不同的线程。当然其中还涉及别的因素。

但最终所有的速度问题都不打紧。因为电脑和服务器的价格越来越低，我们谈论的也只不过是几分之一秒的问题。最终用户并不真正在乎他们的应用加载需要0.001还是0.01秒。

范围

最初，Python是动态作用域。这基本上意味着，为了评估表达式，编译器首先需要搜索当前块，然后依次搜索所有调用函数。

动态作用域的问题在于，每个表达式都需要在所有上下文中进行测试，这很繁琐。这就是为什么大多数现代编程语言都使用静态作用域。

Python曾尝试过渡到静态作用域，但搞砸了。通常，内部作用域(例如函数中的函数)能够查看和更改外部作用域。在Python中，内部作用域只能看到外部作用域，但不能更改。因此引发了很多混乱。

Lambdas

尽管Python非常灵活，但Lambdas的使用还是有一定的局限性。Lambda只能是Python中的表达式，而不能是语句。

另一方面，变量声明和语句始终是语句，这意味着它们不能使用Lambda。

在Python中，表达式和语句之间的区别相当随意，这是其他编程语言都没有的问题。

空白

在Python中，你需要使用空白和缩进来表示不同级别的代码。这种格式具有视觉吸引力，而且易于理解。

其他编程语言(例如C++)都需要依赖大括号和分号。尽管这可能在视觉上没有那么强的吸引力，而且对初学者不够友好，但可以提高代码的可维护性。在大型项目中，这种方式更为妥当。

Haskell等新兴的编程语言解决了这个问题：它们依赖空白，但同时也为那些希望不用空白的人提供了另一种语法。

移动开发

我们目睹了从台式机向智能手机的转变，很明显，我们需要强大的语言来构建移动软件。

然而，使用Python开发的移动应用并不多。这并不意味着Python无法开发移动应用，你可以试试看一个名为 Kivy 的 Python 包。

但是，Python的设计被没有考虑到移动设备。因此，即使Python可以应付基本的任务，但我们最好还是选择专门为移动应用程序开发而创建的语言。广泛用于移动编程的语言包括：React Native、Flutter、Iconic和Cordova。

我们需要明确的是，笔记本电脑和台式计算机已经存在很多年了。然而，由于移动设备的使用已然超越了桌面设备，因此我们肯定地说，学习Python不足以成为经验丰富的全方面开发人员。

运行时错误

Python不需要首先编译，然后再执行。相反，它会在每次执行时编译，因此所有编程上的错误都会在运行时显示出来。这会导致性能下降、浪费时间，而且还需要进行大量测试。

对于初学者来说，这未必是坏事，因为测试可以教会他们很多知识。然而，对于经验丰富的开发人员而言，必须使用Python调试复杂的程序很令人头疼。性能欠缺是Python最大的问题。

Python什么时候会被取代？

如今，编程语言市场上涌现了新的竞争力量：

Rust提供了与Python相同的安全性——不会意外覆盖任何变量。但是，它通过所有权和借用的概念解决了效率的问题。根据StackOverflow Insights，Rust是近几年最受欢迎的编程语言。

Go 与 Python 一样非常适合初学者。语言本身非常简单，维护代码更加简单。此外，有趣的是，Go开发人员是市场上收入最高的程序员之一。

Julia是一种非常新的语言，可与Python正面竞争。Julia填补了大规模技术计算的空白：以前，人们通常都需要使用Python或Matlab编写代码，然后再使用C++库修补整个程序，因为C++库是大规模必不可少的。如今，人们可以使用Julia，而不必在两种语言之间挣扎。

尽管市场上还有其他语言，但Rust、Go和Julia 可以弥补Python的弱点。所有这些语言在即将到来的技术中都有出色的表现，最典型的就是人工智能。尽管它们的市场份额仍较小，但根据StackOverflow的数据显示，这些语言的发展呈现出明显的上升趋势。

如今，Python无处不在，我们还需要五年甚至更长的时间，才有可能看到Python被新语言所替代。

就目前而言，我们很难判断哪种语言有可能替代Python，是Rust、Go、Julia抑或是其他的新语言。但鉴于Python体系结构中最基本的性能问题，其终将难逃被人替代的命运。