
Die immense Menge an Bibliotheken, die für die Datenanalyse und das maschinelle Lernen verfügbar sind, wie Pandas, NumPy und Scikit-learn. Die Syntax ist sehr sauber und lesbar, fast wie Englisch, was es ermöglicht, komplexe Lösungen in sehr kurzer Zeit im Vergleich zu C++ oder Java zu prototypisieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Die Ausführungsgeschwindigkeit. Da es sich um eine interpretierte Sprache handelt, ist sie bei reinen Berechnungsaufgaben merklich langsamer als kompilierte Sprachen wie C oder Rust, wenn sie nicht optimiert ist. Auch die Verwaltung von virtuellen Umgebungen und Abhängigkeiten (pip vs conda) kann manchmal zu Kopfschmerzen führen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.



