kotlin是天下最好的编程语言，这个我不否认；但是，有一个地方我真的要吐槽了；
Android studio每次创建新项目，都要下载一到两遍kotlin编译器；这什么操作？难道每次编译器都是下载到当前项目中的？每次初始化新项目要1个小时，这比乌龟爬的还慢的下载速度，真的难以忍受；
我喜欢Jetpack compose框架和kotlin语言的设计，但是这个下载速度，不知道要劝退多少没有耐心的人儿？有没有用这个框架的？你们的使用体验怎么样？#安卓##编程#
Python 到底是不是未来语言？
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是什么让 Python 现在如此流行
Python 的成功体现在 Stack Overflow 趋势上，该趋势衡量平台上帖子中的标签数量。鉴于 Stack Overflow 的规模，因此它是编程语言受欢迎程度的一个很好的指标。
Stack Overflow 上各种编程语言的标签快照。
尽管 R 语言在过去几年里一直处于停滞不前的状态，而且许多其他编程语言也在稳步下降，但 Python 的增长似乎势不可挡。几乎所有 Stack Overflow 上的问题有 14% 被标记为“Python”，而且这一趋势还在上升。
这其中有几个原因：
它是古老的
Python 早在 20 世纪 90 年代就出现了。这并不仅仅意味着它有充足的时间来成长，它还得到了一个庞大的支持社区。
因此，如果你在用 Python 编写代码遇到了什么问题，你很有可能通过 Google 搜索一下就能解决。这是因为有人已经遇到过和你一样的问题，并记下了一些有用的东西。
它对初学者很友好
这不仅是事实，因为它已经存在了几十年，让程序员得以有时间来编写优秀的教程。更重要的是，Python 的语法非常易于理解。
首先，无需指定数据类型。你只需声明一个变量即可；Python 将会从上下文中理解它是整数、浮点值、布尔值还是其他值。这对初学者来说，是一个巨大的优势。如果你曾经使用 C++ 进行编程的话，你就会知道你的程序无法通过编译是多么令人沮丧，仅仅只是因为你将浮点数换成了整数。
如果你曾经同时阅读过 Python 和 C++ 代码，你就会知道 Python 有多么容易理解。尽管 C++ 在设计时考虑到了英语，但与 Python 代码相比，它的阅读还是相当困难。
它的用途广泛
由于 Python 已经存在了如此久的时间，开发人员已经为各种潜在需求制作了软件包。现在，你可以找到几乎所有用途的软件包。
想要计算数字、向量和矩阵吗？NumPy 就是你要找的东西。
想要做技术和工程方面的计算吗？请使用 SciPy。
想在数据处理和分析方面做大吗？那就试试 Pandas 吧。
想从人工智能开始吗？那为什么不使用 Scikit-Learn 呢？
无论你想做哪种计算任务，都有相应的 Python 软件包。这使得 Python 一直处于发展前沿，从过去几年机器学习的火热的浪潮中可以看出来。
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Python 的缺点以及这些缺点是否会致命
基于前面的阐述，你可以想象 Python 在未来几年仍将兴盛不衰。但是，像所有的技术一样，Python 也有它的弱点。我将一一介绍最重要的缺陷，并评估这些缺陷是否致命。
速度
Python 很慢。真的，非常非常慢。平均而言，使用 Python 完成一项任务所需的时间，是任何其他编程语言的 2~10 倍。
造成这种情况的原因有很多。其中之一是，它是动态类型的，记住，你不需要像在其他编程语言那样指定数据类型。这意味着需要使用大量的内存，因为程序需要为它在任何情况下都能工作的每个变量预留足够的空间，而且大量的内存使用意味着大量的计算时间。
另一个原因是，Python 一次只能执行一个任务。这是采用灵活数据类型带来的后果：Python 需要确保每个变量只有一种数据类型，而并行化的进程可能会弄乱这一点。
相比之下，一般的 Web 浏览器可以同时运行十几个不同的线程。此外，还有其他一些理论。
但说到底，这些速度问题都无关紧要。计算机和服务器已经变得如此便宜，以至于我们谈论的只是几分之一秒的时间。实际上，最终用户并不在乎他们的应用程序是在 0.001 秒还是 0.01 秒内加载的。
作用域
最初，Python 的作用域是动态的。这基本上意味着，要计算表达式，编译器首先搜索当前块，然后依次搜索所有调用函数。这就是大多数现代编程语言使用静态作用域的原因。
Python 曾试图过渡到静态作用域，但搞砸了。通常情况下，内部作用域（例如函数中的函数）能够查看和更改外部作用域。但在 Python 中，内部作用域只能看到外部作用域，而不能改变它们，这就导致了很多混乱的情形。
#哪种编程语言的语法最漂亮# ruby吧？
