让我直说吧：Python 很烂，但这种烂是在“人们抱怨的编程语言”和“没人用的编程语言”这个层次上的。然而，Python 的库确实非常强大，而且你能够从一个名义上是解释型的语言中得到非常高效的数值计算代码，这令人惊叹。统计学、机器学习、工程、笔记本等，对于这类工作，我不会选择其他任何东西，它就像一个充满强大工具的无限宝箱。但不管你怎么用 Python 做生产代码，把它当作一种奢侈品粘合剂来看待都是错误的，它不会也不会成为一种坚不可摧的语言，因为运行时可能会以太多方式让你感到意外，而且任何 Python 代码库的长期可维护性总是会受到质疑，部分原因是你很可能会依赖一些会悄无声息地消失或在你没注意的时候发生变化的东西。…
源讨论Python 2 从 Debian 中移除原帖 490 条评论 · 导入时统计这难道不说明了这门语言的一些问题吗？人们从2迁移到3这么困难。是的，这是一个主要版本的变更，但这对Python作为一门适合长期、可维护和大规模开发的优秀语言的论点来说并不有利。现在3已经稳定了，但Python还在不断增加新功能。如果连语言版本的迁移都成了社区的障碍，这看起来对这门语言来说并不好。
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
> 我从来没有写过任何代码，能在我刚组装好之后运行超过几年而没有一些破坏性变化。 最佳实践是使用环境变量（以及在可提交的制品中为每个项目固定依赖项）。 （看起来很多人在使用系统Python，这其实并不推荐。）
完整原文很奇怪，关于空格。我大部分时间都在写C++，我喜欢有意义的空格。我喜欢这门语言的力量和（如今，相对而言）的简洁性，适用于各种辅助工具。可能不会用它来编写大型的或需要快速运行的程序。
完整原文有趣的是，对于每一个观点，我的看法都和你相反:-)。Python是一门优雅的语言，它正好处于一个很好的平衡点，它非常具有表现力，而且很容易实现你想要做的事情，同时又有足够的结构，让你不会总是产生一团糟。 这些库非常强大，但其中很多都是权宜之计。Numpy和Pandas完全依赖于魔法和重载数组索引运算符。你不能以自然的方式表达问题，否则会很慢，你必须以Numpy的方式思考。我发现如果用Numpy数组创建表达式时尤其令人困惑。我是对它们逐元素操作，还是创建了一个“交叉乘积”，或者我是不是创建了某种魔法索引对象？Matplotlib也很烦人，有很多方法可以做事情，其中一半是面向对象的，而另一半则使用全局状态。 我喜欢Python的一点是它的网络框架（Django、Flask）…
完整原文我使用Python最大的痛点是C / Rust依赖。所以，这其实并不完全是Python的问题，我认为任何依赖C ABIs的语言都会遇到同样的问题。
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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