作者对每一项“缺点”都进行了分析，全文洋洋洒洒，概括起来 8 个原因分别是：

Python 3 与 Python 2 不完全兼容。作者以 Perl 语言和创造了世界上早期个人电脑的 Commodore 为例，分析了缺乏向后兼容性和分离版本是如何导致失败的。

运行 apt、yum 与 rpm 等工具可以获取并安装大多数软件包的最新代码，但是在使用 apt-get install python 或者 pip install python 安装 Python 的时候你不知道实际被安装的是哪个版本，而这可能与你所需要的代码不兼容。安装时需要指定 Python 版本。

乍一看，Python 代码似乎非常易读，但是在大型代码库中并不是这样。Pyhon 的四格缩进允许深度嵌套，但是嵌套太多层的话会导致代码在文本编辑器中换行，变得混乱。而长函数和长条件操作可能使得难以匹配语法的开始与结束。给调试带来了很大的困难。

Python 的导入方式 import 允许引入整个模块、模块的一部分或模块中的特定函数。作者认为 Python 这种导入规则使得查找可导入的列表并不直观。C 中可以直接查看 .h 头文件，但是 Python 需要使用 python -v 列出引用所在位置，之后搜索该列表中每个目录和子目录中的每个文件。

此外，Python 的导入机制还允许用户重命名导入的代码，作者认为重命名模块非常适合小，但是对于长程序来说真的很糟糕，因为它会影响代码的可读性和长期支持。

而更糟糕的地方在于，对于大多数语言来说，导入代码就只是导入代码，如果存在带有构造函数的全局对象，那么一些语言会执行代码，但这通常被认为是一种不好的做法。而许多 Python 模块在导入期间就运行初始化函数，这导致你不清楚什么正在运行，不知道它在做什么，需要花很多时间来追踪。

作者认为 Python 没有使用通用并且专业的术语描述语言本身。比如在其它所有语言中，数组都称为 arrays，但是在 Python 中，它被称为 lists；关联数组有时称为 hash（Perl），但 Python 称之为 dictionary。代码库命名方法也是这样，像 PyPy、PyPi、NumPy、SciPy、SymPy、PyGtk、Pyglet 与 PyGame 这些库，它们名称中的“Py”有时放在开头，有时又放在后边，没有统一。而类似 matplotlib、nose、Pillow 和 SQLAlchemy 的一些常见库甚至直接放弃了“Py”这种命名约定。

作者将 Python 描述为“具有可怕且不一致的命名约定的库的集合”。

每种语言或多或少都有自己的怪癖，但是 Python 比其它语言都多。以字符串的操作为例，在 Python 中，单引号和双引号之间没有区别。但是，如果想要字符串跨行，则需要使用三引号 """string""" 或 ```string```；如果想使用二进制文件，那么需要使用 b'binary' 或 r'raw'；有时需要使用 str(string) 将字符串转换为字符串，或使用 string.encode('utf-8') 将其转换为 utf8。

大多数编程语言都按值传递函数参数，但是 Python 默认使用 pass-by-object-reference 参数执行函数，这意味着更改源变量可能会使引用值改变。这是程序、函数和和面向对象编程语言之间的重大差异之一，如果每个变量都是通过对象引用传递的，并且对变量的任何更改都会在任何地方更改引用，那么可以直接使用全局变量来处理所有变量。但是全局变量的弊端是有目共睹的。

gcc -o screencapture.exe screencapture.c -lscreencapture
假如在使用名为“libscreencapture.so”的 C 库测试截屏程序，可以调用自己的程序“screencapture.c”并编译成“screencapture.exe”。

但是在 Python 中这么做是不行的。Python 假定你首先要导入的是本地代码，那么如果你有一个名为“screencapture.py”的程序使用“import screencapture”，它将导入自己而不是系统库。

作者最后还表示，通常他会辩证地去评论一个东西，他觉得 Python 确实有一些不错的库，比如 BeautifulSoup、NumPy 和 TensorFlow，但是他真的没法列出关于 Python 其它好的方面，因为他真的认为 Python 很糟糕。

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