在1990年代，Python作为通用编程语言诞生。尽管它很简洁，但Python在使用的??第一个十年并不乐观，它也没有真正成为一种面向开发人员的编程语言。当时，Perl是首选的编程语言，而Java已经在面向对象编程领域确立了自己的地位。当然，任何编程语言都需要一定的时间才能成熟，只有比现有工具更适合编程，才会被广泛使用。Python在2000年代初期的第一个机会是意识到Python的学习曲线比Perl更简单，并且可以与其他语言互操作。这个特性让大量的开发者可以使用Python编程。Django的出现终结了Perl，Python势头强劲，但仍无法与其“后裔”Java和JavaScript相提并论。快进到现在，2019年StackOverflow年度开发者调查报告显示，Python已经超越Java成为第二受欢迎的语言。Python也是10年来增长最快的编程语言。Python的流行很大程度上得益于2010年大数据的出现以及机器学习和人工智能的发展。企业迫切需要一种开发速度快、门槛低的编程语言来管理大规模数据和科学计算任务，而Python可以完美解决这些问题。除了以上优点外，Python还是一种动态类型的解释型语言。更重要的是，它得到了谷歌的支持，谷歌为Tensorflow购买了Python，使其成为数据分析、可视化和机器学习的首选语言。不过，虽然新的十年对机器学习和人工智能的需求也会增加，但Python的好景不长。与其他编程语言一样，Python本身也有其缺陷。这些缺陷使它很容易被其他更适合日常企业任务的语言所取代。即使有R语言掌舵，Swift、Julia和Rust等新编程语言的出现也对当前的数据科学之王构成了严重威胁。Rust仍在尝试适应机器学习，因此我认为Swift和Julia是将取代Python并最终统治数据科学的语言。让我们来看看Python面临的困境。Python缺乏类型安全并且运行速度非常慢来源：unsplash所有美好的事物都是有代价的，Python的动态类型也不例外。动态类型使得无需定义类型就可以轻松快速地编写代码。但是，尤其是当代码库变大时，代码更容易出现问题，开发人员在生产环境中运行代码的难度更大。编译器容易发现的BUG在Python中无法识别，这会造成开发障碍并最终减慢大型应用程序的开发速度。更糟糕的是，与编译后的代码不同，Python的解释器会在每次执行代码时分析每一行代码。与其他语言相比，Python的开销更大，程序性能也低得多。而Julia可以避免上述问题。虽然Julia是一种动态类型语言，但它有一个实时编译器。它的JIF编译器要么在执行前生成正确的机器代码，要么使用先前存储的缓存编译，这使其具有与静态类型语言相同的性能。更重要的是，Julia有一个称为multi-dispatch的关键特性，它类似于OOPs函数重载（尽管仅适用于运行程序）。多重分派的强大之处在于它能够处理不同的参数类型，而无需创建单独的函数名称或嵌套的if语句。这有助于编写更紧凑的代码，并且是数值计算的一大胜利，这使得扩展解决方案以处理所有类型的参数变得容易。斯威夫特甚至更好。Swift是一种静态类型语言，由LLVM编译器（低级虚拟机）高度优化。它快速编译成汇编代码，这使得Swift超级高效，堪比C语言的速度。此外，Swift还有更好的内存安全和管理工具，即自动引用计数（AutomaticReferenceCounting）。与垃圾收集器不同，ARC在引用计数为零时回收内存，因此更准确。作为提供类型注解的编译型语言，Swift和Julia比Python更快更强大。仅此一点，就足以让开发人员推荐它们。Python在并行性方面存在局限性。Python最大的缺点不是速度慢，而是并行计算的局限性。简单地说，Python使用GIL（全局解释器锁）——它通过防止多个线程同时执行来提高单个线程的性能。这一过程有一个很大的障碍：开发人员不能使用多个CPU内核进行密集计算。我们已经很好地利用了Python与C/C++库（如Tensorflow、PyTorch等）的互操作性。这是众所周知的，我同意这一点。但是Pythonwrappers并不能解决所有的调试问题，最后还得依赖C和C++来检查底层代码。从根本上说，Python的优势在下层就失效了，这就足以让Python出局了。这个因素将很快决定Python的衰落以及Julia和Swift的崛起。Julia是专门为解决Python的缺点而设计的。它具有三个主要特性：协程（异步任务）、多线程和分布式计算。这些特性展示了并发和并行编程的无限可能性。更快地执行科学计算并解决大数据问题。另一方面，Swift拥有开发移动应用程序所需的所有工具，并且能够进行并行计算。来源：unsplashSwift和Julia都具有Python的互操作性和强大的支持。尽管在速度、多线程和类型安全方面存在不足，但Python拥有庞大的生态系统，拥有大量的库和包。在Python面前，Swift和Julia仍然是机器学习领域的“小弟”，库数量非常有限。但是，Julia和Swift比Python更强的互操作性，极大地弥补了两者之间缺乏库支持的缺点。Julia不仅允许程序员使用Python代码（反之亦然），还可以与C、R、Java以及几乎所有主要编程语言进行互操作。这种多功能性是该语言的强大动力，增加了它被数据科学家快速采用的机会。另一方面，Swift通过PythonKi库提供与Python的互操作性。Swift（源自苹果）最大的卖点是它得到了谷歌的大力支持。十几年前从全面支持中崛起的是Python，真是风云变幻。此外，Swift的创造者ChrisLattner正在谷歌的AI大脑团队工作，这表明Swift正在被培养以在机器学习领域取代Python。Tensorflow团队通过S4TF项目投资了Swift，进一步证明了这门语言不仅仅是Python的打磨版本。相反，Swift凭借其差异化的编程支持和类似于C的低级工作能力，很可能会被用来取代支撑深度学习的工具。来源：unsplash随着数据量的不断增加，Python的致命弱点即将显现。专注于易用性和快速编码能力的日子已经一去不复返了，速度和并行计算是游戏的明星。Python作为一种通用语言，将不再解决这些问题。Python终将消亡，Julia和Swift似乎是接班人。不过，我并不是说Python作为一种编程语言会立即消失，它会逐渐淡出人们的视线。Python在数据科学中的地位会逐渐降低，专为深度学习设计的语言将成为未来的主流。
