称不上“烂”但离“好”还有相当大的距离

编写Python几年，CPP几年，CS几年，Python做一个大的项目是没有问题的，不比其他主流语言差，项目的可控大小，主要取决于人，当然不是语言，有差异，但不是很多UBLITY。至于开发工具，高级开发人员根本不依赖开发工具。Python本身不是依赖代码完成和其他功能的技术。习惯的组合是Emacs + IPython + Python模式，它使用DOCTREST作为TDD并且是高效的。最近，许多崇高的文本被使用，没有感觉，我不能离开习惯的环境。

至于运行时错误，它取决于自动化测试的级别。Python项目的bug不会高于CPP或Java bug。

当整个项目开始扩大规模的时候 第一个碰到的问题就是招聘 但是python招一个普通的后台开发是真的难 简历大多数是熟悉爬虫 或者熟悉web框架的使用 基本对编写大型项目没有太多经验 后面公司golang之后 简历和人的质量明显提高了一个台阶

后来想了想也是有道理 网上的python教学 学完if for之后 最常见的就是做个爬虫或者搞个Django框架 然后很多人就停留在这个阶段了

有些程序员讨厌动态的语言，觉得很累。先前的学术研究专门计算了github上不同语言项的错误率，并得出结论，静态语言确实不容易出错，并且更容易维护。动态语言需要良好的工程实践来控制，但灵活性和表现力更强。如果它是一个非常大的单个项目，静态语言是支持统计的更好选择。

脚本语言在互联网时代才逐渐流行，而互联网公司很少使用单一的体系结构，大量的服务代码用于项目的维护、开发、部署，网络是一个灾难，其中很多是微服务体系结构。许多语言能够胜任微服务体系结构，几乎所有语言都有成功的业务项目，甚至许多动态语言都具有快速原型化的优点，即使它们将来遇到瓶颈，重构服务也不困难。

下面是一些著名的Python项目代码统计。目前，最大的Python项目应该是一个开放的堆栈，达到100万行，但是大多数大型项目可以达到数十万行。如果是商业项目，目前不能有一百万排。目前，中国许多Python公司或中小企业可能只有大型服务和大型网站，不可能有超大型的单个项目。如果项目团队不被排除在编写Python之外，Python可以在许多项目中使用。Python在爬虫、网站、数据分析等领域有成熟的解决方案。一开始，没有必要过于纠缠于技术选择。也许工程控制，代码质量更重要。

Python在大型项目上表现不佳，原因包括：

1. 运行速度：Python是解释型语言，较慢于编译型语言如C++和Java。

2. 多线程支持不佳：Python的全局解释器锁（GIL）限制了并发性能。

3. 内存消耗高：Python的动态类型和垃圾回收机制导致内存占用较高。

4. 缺乏高性能库：Python在高性能计算和并发编程方面的库不如其他语言。

尽管有这些不足，Python在大型项目上仍有优势：

1. 代码简洁：Python语法简洁，易于维护和团队协作。

2. 开发效率高：Python丰富的库和框架能快速开发项目。

3. 易于学习：Python简单易学，适合初学者。

4. 社区支持：Python有庞大的开发者社区，能提供大量资源和帮助。

因此，Python在大型项目上的适用性取决于项目需求。