Python — не лучший выбор для изучения программирования

Python часто называют хорошим выбором первого языка программирования для новичков: простой синтаксис, читаемый код, множество библиотек, возможность быстрого написания первых работающих несложных программ. Однако за кажущейся лёгкостью скрываются серьёзные проблемы, делающие Python плохим выбором для фундаментального изучения программирования.

Кажущаяся простота — обманчива

Python привлекает минималистичным синтаксисом, но это иллюзия. Отсутствие явных типов, динамическая типизация и «магические» методы (__dunder__) создают ложное ощущение простоты. На деле новички сталкиваются с неочевидными ошибками, которые в строго типизированных языках (C++, Java, Rust) отлавливались бы на этапе компиляции.

Более того, Python позволяет смешивать процедурный, ООП и функциональный стили, но ни один из них не реализован последовательно. В результате студенты усваивают хаотичный стиль программирования.

Устаревший синтаксис и медленное развитие

Python тащит за собой груз legacy-решений:

• Глобальная блокировка интерпретатора (GIL), убивающая многопоточность.
• Отсутствие нормальной конкурентности (в отличие от Go или Erlang).
• Медлительность, из-за которой серьёзные вычисления требуют библиотек на C.

Даже новые фичи (вроде аннотаций типов) внедряются половинчато, добавляя путаницы.

Python учит плохим практикам

Из-за «прощающего» синтаксиса Python поощряет антипаттерны:

• Динамическая типизация размывает архитектуру данных.
• Отсутствие приватных полей (private) нарушает инкапсуляцию.
• Исключения вместо явной обработки ошибок (как в Rust) ведут к нестабильности.
• Механизмы ООП не являются частью самого языка Python, он изначально не объектно-ориентированный

Новички привыкают к хаотичному коду, которых потом сложно переучивать.

Популярность Python искусственно раздута

Python стал мейнстримом не из-за технического превосходства, а из-за низкого порога вхождения. Многие преподаватели, сами не будучи сильными программистами, выбирают его, потому что его легко объяснить поверхностно. В итоге студенты изучают не программирование как дисциплину, а лишь синтаксис. Рынок труда наводнён «питонистами», не понимающими указатели, память или алгоритмы.

Библиотеки — не преимущество Python

Многие хвалят богатую экосистему Python, но большинство популярных библиотек (NumPy, TensorFlow) — просто обёртки над C/C++ или Fortran. Python выступает лишь как «клей», а не как эффективный инструмент.

Для серьёзных задач (highload, embedded, gamedev) Python бесполезен без низкоуровневых языков.

Ограниченные перспективы

Python хорош для скриптов и простого анализа данных, но:

• В embedded доминируют C, Rust.
• В высоконагруженных системах — Go, Java.
• В геймдеве — C#, C++.
• В мобильной разработке — Kotlin, Swift.
• В веб-приложениях — JavaScript, PHP и Ruby.

Программист, знающий только Python, быстро упирается в потолок.

Какие языки лучше подходят для обучения программированию?

1. Pascal — идеальный язык для фундамента
   • Чёткая структура — требует явного объявления переменных, типов, блоков кода.
   • Строгая типизация — учит дисциплине программирования.
   • Простота без упрощений — нет «магии», всё прозрачно.
   • Pascal — отличный выбор для академического обучения (как в советской школе информатики, считавшейся одной из лучших в Мире).
2. Ruby — элегантность и хороший стиль
   • Последовательный ООП — в отличие от Python, где ООП «натянут».
   • Чистый синтаксис — минимум лишних символов, но без хаоса.
   • Принцип наименьшего удивления — код ведёт себя предсказуемо.
   • Ruby учит писать красивый и понятный код, а не «рабочие костыли».
   • Ruby является языком продуктивного программирования.
3. C — основа основ
   • Работа с памятью — указатели, стек, куча.
   • Чёткость — нет «скрытых» механизмов.
   • Переносимость — основа многих современных языков.
4. Java / C# — строгое ООП
   • Жёсткая типизация — нельзя допускать хаоса.
   • Чёткие архитектурные паттерны.
   • Широкое промышленное применение.
5. Rust / Go — современные альтернативы
   • Rust — безопасность памяти без потери скорости.
   • Go — простота + мощная многопоточность.

 

Вывод: Python — тупик для фундаментального обучения программированию

Python — удобный инструмент для конкретных задач, но он не учит программированию как науке. Начинать с него — всё равно что учить математику на калькуляторе: можно быстро получить результат, но не понять сути.

Лучшие альтернативы:

• Pascal — для академической строгости.
• Ruby — для элегантного ООП.
• C — для понимания основ.
• Java/C# — для промышленного подхода.
• Rust/Go — для современного развития.

Python останется языком для скриптов, но его эпоха как «универсального языка» заканчивается. Мода пройдёт, а фундаментальные знания — останутся.

Действительно, Python — не панацея, и его массовая популярность часто мешает людям увидеть более мощные и строгие языки. Если цель — настоящее понимание программирования, а не просто «написать работающий код», то начинать стоит с языков, которые учат дисциплине, архитектуре и глубоким концепциям.

Почему это важно?

1. Python создаёт иллюзию компетентности — можно быстро написать что-то работающее, но не понять, почему оно работает (или не работает).

2. Слабые программисты остаются слабыми — если человек учит только Python, он рискует застрять в «зоне комфорта» скриптов и готовых библиотек.

3. Рынку нужны инженеры, а не «скриптописатели» — серьёзные проекты требуют знания алгоритмов, оптимизации, работы с памятью, многопоточности — всего того, что Python либо скрывает, либо делает неэффективно.

Что делать, если вы уже учили Python?

Если вы уже потратили время на Python — не страшно! Главное — не останавливаться и двигаться дальше:
Изучите C — чтобы понять, как работают память, указатели и компиляция.
Попробуйте Rust или Go — чтобы увидеть современные подходы к безопасности и многопоточности.
Разберитесь в строгом ООП (Java/C#/Ruby) — это поможет писать чистый, поддерживаемый код.