
L'immense quantité de bibliothèques disponibles pour l'analyse de données et le Machine Learning, comme Pandas, NumPy et Scikit-learn. La syntaxe est très propre et lisible, presque comme lire l'anglais, ce qui permet de prototyper des solutions complexes en très peu de temps comparé à C++ ou Java. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La vitesse d'exécution. Étant un langage interprété, il est notablement plus lent que les langages compilés comme C ou Rust dans les tâches de calcul pur s'il n'est pas optimisé. De plus, la gestion des environnements virtuels et des dépendances (pip vs conda) peut parfois devenir un casse-tête. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.



