
La quantità immensa di librerie disponibili per l'analisi dei dati e il Machine Learning, come Pandas, NumPy e Scikit-learn. La sintassi è molto pulita e leggibile, quasi come leggere l'inglese, il che permette di prototipare soluzioni complesse in pochissimo tempo rispetto a C++ o Java. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
La velocità di esecuzione. Essendo un linguaggio interpretato, è notevolmente più lento rispetto a linguaggi compilati come C o Rust in compiti di calcolo puro se non è ottimizzato. Inoltre, la gestione degli ambienti virtuali e delle dipendenze (pip vs conda) a volte può diventare un mal di testa. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
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