Disadvantages of Python

Disadvantages of Python in Hindi – हालांकि कोई भी Programming या Scripting Language Perfect नहीं है और Python भी उन्‍हीं में से एक है लेकिन Python का केवल एक ही Disadvantage है और वो है इसकी Performance यानी Execution Speed जो कि हमेंशा उतनी Fast नहीं होती जितनी C/C++ जैसी Compiled Languages की होती है।

इसीलिए कभी-कभी ऐसी परिस्थितियां पैदा हो जाती हैं जहां High Performance इतना ज्‍यादा Critical Role Play करता है कि हमें उन Specific Tasks को Accomplish करने के लिए C/C++ जैसी Lower Level Languages को Use करना पड़ता है।

क्‍योंकि C/C++, Underlying Hardware को Directly Access and Manipulate करने में सक्षम है क्‍योंकि ये Compiled Language है इसलिए इसके Programs, Underlying Operating SystemMachine Architecture के अनुरूप Directly Executable Binary Codes में Translate हो जाते हैं, जबकि Python, कभी भी Underlying Hardware को Directly Access नहीं कर सकता क्‍योंकि जब भी Python Script को Run करते हैं, तो वह Java व C# की तरह एक Intermediate Executable Byte Code में Translate होता है और फिर इस Bytecode को Python Interpreter द्वारा Executable Binary Codes में Translate करके Execute किया जाता है।

इसलिए जिस तरह से C/C++ Executable Codes, Directly Underlying Hardware Architecture के साथ Mapped रहते हैं, ठीक उसी तरह से Python के Bytecodes, Underlying Hardware Architecture के साथ Directly Mapped नहीं रहते, बल्कि Execute होते समय इन्‍हें Python Interpreter की एक और Layer से गुजरना पड़ता है। परिणामस्‍वरूप Python Programs की Execution Speed हमेंशा ही C/C++ Program की तुलना में कुछ कम होना स्‍वाभाविक है।

हालांकि Python की Performance को प्रभावित करने वाली इसी समस्‍या का एक फायदा भी है जो कि इसे एक पूरी तरह से Portable Scripting Language बना देता है। जिसकी वजह से हम किसी भी Operating System व Underlying Hardware Architecture पर Create किए गए Application को बड़ी ही आसानी से बिना कोई परिवर्तन किए हुए ज्‍यों का त्‍यों किसी दूसरे Operating System व Underlying Hardware Architecture पर Run कर सकते हैं।

यद्धपि Python के Codes Bytecodes में Translate होते हैं, फिर भी PyPy जैसे कुछ Systems के माध्‍यम से हम Python Codes को भी Directly Machine Executable Codes में Compile कर सकते हैं जिसके परिणामस्‍वरूप Python Codes की Execution Speed 10 से 100 गुना तक बढ़ जाती है।

जब हम C/C++ जैसे Low Level Compiled Machine Codes के साथ Python Codes के Execution Speed की तुलना करते हैं, तब निश्चित रूप से Python Codes की Execution Speed कम होती है लेकिन फिर भी समय-समय पर Python Interpreter को इस तरह से Optimize किया जाता रहा है, जिससे Python की Performance भी किसी भी अन्‍य Scripting Language की तुलना में काफी अच्‍छी है।

यहां तक कि जब हम हमारे Python Script में GUI Implement करते हैं या File Processing करते हैं, तो उस समय हमारे Python Script की Speed उतनी ही होती है, जितनी C Language के Compiled Codes की होती है क्‍योंकि GUI या File Processing से सम्‍बंधित Tasks को Perform करने के लिए वास्‍तव में C की Compiled Codes ही Execute होते हैं। यानी Python, इस तरह के Tasks से सम्‍बंधित Script Codes को Python Interpreter के अन्‍दर Exist उस हिस्‍से पर Dispatch कर देता है, जो Compiled C Codes को Execute करने का काम करता है।

इसलिए भले ही Python Bytecodes की Speed, C/C++ Compiled Codes की तुलना में कम हो, लेकिन Python हमें ये सुविधा भी देता है कि हमें जिन Program Codes के लिए Compiled Codes जितनी Execution Speed की जरूरत हो, उन्‍हें अलग करके C Language के Compiled Codes द्वारा Process करवा  सकते हैं और फिर Return होने वाले Result को फिर से Python Script में Retrieve कर सकते हैं। क्‍योंकि Python, किसी भी C/C++ Compiled Codes को बड़ी ही आसानी से Invoke कर सकता है।


Special Discount Offer

खरीदिए एक से ज्‍यादा EBooks, और पाईए ₹100 से ₹1200 तक का Extra Cash Discount

Discount Coupon Codes