Py的很多库似乎已经有很强的不可替代性了

进士
9

如题，本人属业余人员，一直在寻找其他语言的符号计算库便于从py移植出去一些东西，C和C++开发难度比较大所以没有考虑，但是其他语言找到的库基本是玩具级别，根本不能和SymPy相比。
问题来了，为什么Python经常被诟病存在不使用主流的花括号、动态而写法过于随意、性能差、全局锁等问题不利于开发大型工程，但是在很多方向上Python的库却是最全最强大的，而相比之下除了C、C++以外的生态似乎都不能与之相比，像Java、C#、Go等做同样的接口是很困难的事吗？

进士
9

如果说是Python门槛低造成，但是这些热门库的开发者也不能说是半吊子的水准吧，制作一个完整结构的大工程和文档，我觉得还是比较专业的(业余人员角度)，但是其他被认为是“更严谨、更符合大型工程要求”语言怎么就没有那么多开发者去做工具呢

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2025-03-12 15:17广告

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真的应该就是语言简单易用吸引人多即使是小白+社区成长的网络效应。那些偏向企业，工程的语言服务的还是工程，工程就追求严谨和完备。而不是像开源文化浓厚的氛围中，比如大学生，或者爱好者愿意分享代码

c 和 cpp 更贴近硬件，依赖编译器，依赖平台sdk，所以各种库的依赖是五花八门，写个库只能在当前平台下使用，普适性不能得到保证。

python我觉得更像胶水，他能把其他写好的库粘合起来，而其他库的实现就用其他高性能语音。

看做一个功能强大生态丰富的shell

Python的库不仅仅是普通人在维护更新，大型库背后还有专业人员维护，有的还有整套理论支持的那种。比如numpy库团队曾经在nature上发表了论文，重点阐述了numpy的基本数组的设计理由，比如数据类型，形状等等，整个库也是围绕基本数组的拓展来写的，每个函数也不是简单的抽象，许多功能都是精挑细选后进一步抽象和优化。最关键的是为了加快运行速度，numpy核心都是用c来写的。这些都不是普通开发者能做到的，numpy也是和大型科学项目结合后，从实际中成长的。

Java的库一般都是大企业内部用，不外传吧

我怎么没了pytorch和TensorFlow，我可怎么活啊

个人认为，对比解释型语言，python也算是最好用的那个，上限高下限低。
另python这几年也在致力于解决楼主总结的问题，比如很早就有了的类型注解，py3.13实验性的移除了GIL等。

如果你只是需要一个现代化一点的强类型语言，又刚需Sympy，可以看看Rust+PYO3，自己给Sympy写RustAPI在Rust调用。如果觉得Rust太难，Java+JNI可以调python的CAPI，效果也一样，就是流程比PYO3复杂，JAVA-C-Python转了两次

py的缺点就是他的优点，我确认没写错

我是做硬件的，python大部分时候就是用来生成test vector的，结构基本上都是粗制滥造但能用。写起来是真的快啊而且很方便，毕竟只是随写随改的东西，篇幅也不会太长，不太需要担心乱的问题。真的是一个很好的辅助工具

你最后说的这几个科学家是不爱用的，码农才喜欢，而科学家更适合用的Julia出来的晚，python赶上了好时代

你要知道，日常需求哪有那么对大型项目啊，不都是各种小需求的居多，python门槛低，需求大，自然就有大量的专业开发者为其服务了。任何的语言，最终都是为人所服务，看人的需求而量。

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