Tốc độ chạy của Python tương đối chậm, nhưng tại sao nó vẫn là ngôn ngữ lập trình phổ biến?

Được biết, Python được sử dụng cho nhiều loại ứng dụng từ các trò game đơn giản đến các thuật toán tìm kiếm phức tạp. Python luôn nằm trong top 10 ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất ở tất cả các bảng xếp hạng lớn (TIOBE, RedMonk, PYPL). Tuy nhiên, tốc độ chạy của Python lại chậm hơn so với các ngôn ngữ lập trình khác nhưng vẫn được dùng phổ biến?

Vậy ưu điểm gì nổi trội của Python khiến cho nó được dùng rộng rãi, mạnh mẽ như thế?

Từ khóa: ngôn ngữ lập trình, lập trình, Lập trình

mình cũng đã làm 1 dự án bằng python, chạy python rất chậm, gui thì hỗ trợ rất kém.

nếu làm cho nhiều người dùng thì ko nên, thà viết chương trình chỉ lâu 1 chút, trải nghiệm ng dùng tốt còn hơn viết nhanh 1 tý dùng tận vài năm, cả đời mà trải nghiệm kém thì có nên hay ko?.

Trả lời

mình cũng đã làm 1 dự án bằng python, chạy python rất chậm, gui thì hỗ trợ rất kém.

nếu làm cho nhiều người dùng thì ko nên, thà viết chương trình chỉ lâu 1 chút, trải nghiệm ng dùng tốt còn hơn viết nhanh 1 tý dùng tận vài năm, cả đời mà trải nghiệm kém thì có nên hay ko?.

Lý do:

  1. Nhiều thư viện và miễn phí (quan trọng). Đặc biệt trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu và giải thuật.
  2. dễ đọc, dễ học
  3. có thể tích hợp với c/c++, dành cho người dùng chuyên gia
  4. Code Đơn giản và hiệu quả
  5. Linh động khi triển khai


Để phát triển một ứng dụng, có hai tiêu chí để đánh giá :

  1. Performance của ngôn ngữ
  2. Performance của các nhà phát triển dựa trên nền tảng ngôn ngữ đấy

Hiểu một cách đơn giản, dựa vào cái rìu và khả năng đốn củi bằng rìu của người thợ.

Python có thể chậm 200 lần so với C/C++, nhưng python có rất nhiều thư viện tuyệt vời và thực sự đơn giản làm cho các lập trình viên triển khai hệ thống một cách hiệu quả hơn cho kết quả thời gian ngắn hơn rất nhiều.

Vì vậy chúng mang lại cho những lập trình viên hiệu suất tốt hơn trong việc phát triển sản phẩm, dễ bảo trì hơn.

Python có rất nhiều thư viện tuyệt vời dành cho AI, giúp mọi thứ trở nên EASY hơn rất rất nhiều, ví dụ như Numpy cho việc triển khai ma trận, hay Scikit-learning cho Machine learning, Matplotlib cho việc visualization data. NLTK cho việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay BeautifulSoup cho trích xuất nội dụng website.

Một điểm rất đáng lưu tâm, đó là lương của lập trình viên đắt hơn rất nhiều so với việc làm đoạn mã của bạn nhanh hơn 5-10 lần.

Vì vậy, chúng ta có thể rút ngắn thời gian phát triển dự án, điều đó giúp chúng ta tiết kiệm được rất nhiều tiền. Và tốc độ phát triển là rất quan trọng trong ngành công nghiệp phần mềm hiện nay.