Python已不再是數據科學的王者？揭開Python逐漸失去王冠的5大原因
本篇文章改寫自Abdur Rahman於2024年10月23日發表在Stackademic的內容，題為「Python is No More The King of Data Science」。
圖靈學院
科楠
2024-11-06
當提到數據科學，Python通常是許多人的首選語言，這點幾乎毋庸置疑。Python能夠在數據科學領域一枝獨秀，主要歸功於其卓越的函式庫，如Numpy、Pandas和scikit-learn。然而，曾經的霸主地位並不代表能永遠穩固，隨著新興語言的崛起，Python的「王位」似乎正逐漸動搖。
在這篇文章中，我們將深入探討Python面臨的五大挑戰，並分析它是否能保持在數據科學領域的領導地位。
1. 性能瓶頸：Python的阿基里斯之踵
首先，我們不得不面對的問題是Python的速度問題。Python是一種直譯語言，因此在執行效率上遠遜於像C++或Java這類編譯語言。雖然Python擁有像NumPy和Cython這樣的庫來提升效率，但當數據集的規模急劇增長，尤其是面對數TB級別的即時數據流時，Python的性能劣勢便顯得難以忽視。
因此，許多開發者開始轉向像Julia這樣針對數值計算優化的語言，這些語言在速度和計算效率上遠超Python。當數據科學的領域要求愈加高效，Python的「速度瓶頸」似乎成為阻礙它領導地位的隱患。
2. 記憶體需求：Python的隱形短板
Python的內存使用效率一直是業界少有提及的問題，然而當處理龐大的數據集時，Python對內存的高消耗卻成為不少數據科學家的難題。雖然像Dask這樣的工具可以幫助平行處理數據以減少內存壓力，但這些方法僅僅是「權宜之計」，並未從根本上解決問題。
例如，Rust在數據科學界雖尚未普及，但其內存管理效率卻受到廣泛關注。隨著物聯網（IoT）和邊緣計算的興起，資源受限的環境對內存的需求將愈加嚴格，而Python在這方面的劣勢可能成為它被取代的另一推力。
想像一下，當你在Raspberry Pi上運行Python機器學習模型時，因為內存不足而崩潰的場景，這種情況對於資源有限的應用場景將會愈加頻繁。
3. 領域專用語言（DSL）的崛起
隨著數據科學各行業逐漸成熟，針對特定領域的專用語言正在崛起並逐漸侵蝕Python的優勢。舉例來說，R語言在統計分析領域依然保持著不可動搖的地位，SQL在數據庫查詢方面亦難以取代，這些領域專用語言在其各自的應用範疇內具有Python難以媲美的優勢。
此外，像Mathematica在數學分析和符號計算方面的強大功能，也是Python的SymPy無法完全追趕的。這些專業化工具在特定場景下擁有更高的效率和精確度，而Python在這些專業領域中，逐漸顯得「樣樣通，樣樣鬆」。
4. 學習曲線的悖論：Python或許「太過簡單」
Python之所以被廣泛接受，部分原因在於其簡潔的語法，對於初學者相對友好。然而，這種「簡單易學」卻可能導致開發人員產生懶惰心態，未能深入了解底層運作或算法原理。相反，像Julia這樣的語言，專為科學計算而設計，其語法和結構更有助於數學建模和高階計算。
雖然Python的簡易性在快速原型開發中極具優勢，但過於依賴Python的開發者可能無法全面掌握更深層的計算知識。換句話說，Python的「簡單性」在某些程度上可能阻礙了開發者的進步，特別是在需深入理解計算理論的專案中。
5. AI專用框架的競爭加劇
在人工智慧和機器學習領域，Python憑藉TensorFlow、PyTorch和Keras等框架成為主流。然而，一些專為AI設計的語言逐漸崛起，並威脅著Python的地位。例如，Apple積極推動的Swift for TensorFlow項目，旨在提供更高效的AI框架，並且Swift在部分AI任務上的性能表現優於Python。
同時，Google的JAX雖然仍基於Python，但其創新方式已為開發者提供了加速機器學習任務的新方法。此類專用框架的發展可能會進一步推動新的語言，取代Python在AI領域的地位。
Python會退位嗎？
儘管目前Python依然在數據科學領域具有舉足輕重的地位，但隨著數據科學的細分化需求不斷增長，專用化工具和更高效的語言逐漸崛起，Python的「王者」地位或許難以長久維持。正如俗語所言：「王座的穩固程度，取決於下一次的突破。」
Python的未來或許依然光明，但它必須隨著需求變化進行調整，否則在日益激烈的競爭中可能會被其他新興語言取而代之。
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