Python 正成为新的 PHP——承认这一点很痛苦

上周二凌晨 2 点，盯着一份性能分析报告，胃在打结。我们的 Flask API 被500 个并发呛住了——不是 5 万，五百。 问题不在业务代码。锅在 Python。

大会上没人愿意承认，博客里也没人写“也许我们走错了路”。可只要你混久了，就能感觉到：裂缝在扩大。

地基先塌：基金会都亏钱了

来点实锤。Python 软件基金会——负责让 Python 继续活着的那群人——2025 年亏了 146 万美元，被迫暂停资助计划。 这可不是哪家初创公司断了融资，这是全球“最流行”语言的护城河。

如今它们基本靠祈祷 + 企业捐款续命。

想一想：要是 JavaScript 的基金会曝出这样的亏损，X（Twitter）早就炸了。**Python？寂静无声。

Rust 在吃 Python 的午餐

更魔幻的是：2025 年 Python 语言峰会上丢了个重磅——PyPI 新的原生模块里，有三分之一是用 Rust 写的。

再读一遍。为了让 Python 能跑得过得去，Python 开发者去学了另一门语言，然后把核心逻辑用 Rust重写。

• Pandas？ 被 Polars（底层 Rust）抢风头。
• Pydantic？ 核心重写成 Rust，因为 Python 顶不住。

“增长”的盲点：人多，但浅

是的，Python 去年增长 7%。听起来很酷，对吧？ 但另一边，一半 Python 用户入行未满两年。一半。

这不是繁荣，这是旋转门。

而且只有 15% 的开发者在用 3.13（最新稳定版）。这不是“保守”，这是不愿前进。 JS 开发者会吐槽框架 6 个月没更新；Python 开发者还在稳用 2018 年的代码。 名字叫“稳健工程”，本质是停滞。

我们一起信了的 AI 神话

“Python 扛起了 AI！” 当然，就像我的方向盘“驱动”了汽车一样。

• TensorFlow？ 里子是 C++/CUDA。
• PyTorch？ 还是 C++/CUDA。
• NumPy？ 祖传 Fortran。

Python 不是引擎，它是包在引擎外面的漂亮方向盘。 当 AI 往 手机、嵌入式、边缘计算迁移——一切性能要命的地方——Python 会被甩在后头。

你不可能往手机里塞个 200MB 的 Python 运行时就算完事。 真正的玩家已经转向编译型语言了，Python 太慢，追不上。

“容易”的陷阱

Python 火是因为它简单。卖点是： “不必懂计算机底层！pip install 即刻起飞！”

营销很成功，后劲很糟。

现在我们有一大批开发者：

• 觉得内存管理是别人要操心的事；
• 靠 加 AWS 预算解决性能；
• 把重启服务当调试。

与此同时，Rust 开发者写的代码又快又安全，因为编译器逼着他们学会底层。 不是他们更聪明，只是他们不能逃课。

大厂早就走了

去任意一家大厂看看真正的生产系统用什么写。不是 Python。

Python 用来写：

• 脚本、数据分析、胶水层。无聊但有用。

当要建一个真抗压、能扛百万用户的系统？他们拿的是：

• **Java / Go / C#**。

因为在规模化场景，“写得快”=“烧钱快”。 没有工程总监愿意在黑五解释：“Python GC 今天闹情绪了。”

工具链：没人治、治不好

写了 10 年代码，见过不少语言。Python 的依赖管理是最混乱的。

• pip 不理 poetry，conda 自成一派；
• virtualenv 有时好使，有时翻车。
• 每个 Python 项目都从同一地狱开场：半小时环境救火，像拆炸弹。

Rust？cargo new，完事。Go？go build，就行。Python？ 请预留你的上午。

社区的标准答案是：“用 Docker 吧。”那不是解决方案，那是举白旗——把问题装进容器，眼不见为净。

语言是怎么“变成僵尸”的

Python 不会一夜消失。它会像：

• Perl、PHP、COBOL 一样——还活着，但不再生长。

迹象已经很明显：

• 基金会亏损；
• 核心库改投他家语言；
• 版本停滞；
• 大厂生产线早就换车道；
• 增长来自新人，一撞到性能墙就跑路。

语言的谢幕不伴随惊雷，而是大家假装没事，慢慢褪色。

你最不想听的那句

你今天用来精进 Python 的每一小时，都是不在学习未来五年真正吃香语言的一小时。

我没让你删仓库。 但如果你刚起步，或者在考虑学习投资方向，把全部筹码押在 Python，就像在一个刚宣布裁员的小城里买房。

墙上的字已经写好了，只是大多数人不愿意读。

接下来会怎样

Python 还会存在：

• 在大学课程、老系统、2019 年的“入门文章”里。

但前沿？已经换人了。

未来不奖励“容易”。它奖励的是：快、稳、可维护。

Python 有过它的高光，对很多人来说，这是很美好的一段时光。 可时光会走。

问题不再是“Python 是否在死去”。 而是——你要不要和它一起下沉，还是学着开一艘新船。

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