**Плюсы:** - **Простота и читаемость** – синтаксис близок к естественному языку, что ускоряет разработку. - **Большое сообщество и библиотеки** – богатая экосистема (Django, Flask, Pandas, NumPy). - **Кроссплатформенность** – работает на Windows, Linux, macOS без изменений кода. - **Универсальность** – подходит для веба, Data Science, автоматизации, скриптов. - **Динамическая типизация** – меньше кода для написания, но требует внимательности. **Минусы:** - **Низкая производительность** – интерпретируемый язык медленнее C++ или Java. - **Глобальная блокировка интерпретатора (GIL)** – ограничивает многопоточность. - **Слабая статическая проверка** – ошибки типов могут всплывать во время выполнения. - **Высокое потребление памяти** – не всегда подходит для ресурсоёмких задач. **Пример:** ``` # Простота кода vs производительность def factorial(n): return 1 if n == 0 else n * factorial(n-1) # Читаемо, но медленно для больших n ``` Итог: Python – отличный выбор для быстрого прототипирования и высокоуровневых задач, но не для систем, где критична скорость или контроль памяти.