大公司选择技术栈时通常会考虑多个因素，包括性能、生态系统、社区支持和开发速度等。以下是Python在某些方面可能不如其他语言（如Java、C++、Go）的原因：
性能问题
Python是一种解释型语言，其执行速度通常比编译型语言慢。
Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程和并发处理能力。
生态系统和可维护性
Python的动态类型特性可能导致代码维护难度增加。
尽管Python拥有丰富的Web框架，如Django和Flask，但这些框架的更新频率相对较慢，第三方库的支持也不够广泛。
安全性
Python的动态类型特性可能使得代码更容易遭受注入攻击或类型转换错误。
资源占用
Python实现相同功能时可能占用更多的内存和CPU资源。
团队协作
Python的动态类型和缺乏静态类型检查可能导致代码重构困难，增加运行时bug的风险，不利于团队协作。
技术栈的完整性
使用Python作为主要语言可能意味着需要自己编写很多功能性库，这会耗费时间和精力。
市场趋势和人才储备
一些大公司从Java、C++等更成熟的语言开始，拥有大量经验丰富的开发人员，因此可能更倾向于使用这些语言。
特定领域的应用
尽管Python在数据科学、人工智能和自动化任务方面表现出色，但在Web开发领域，它并没有成为主流选择。
需要注意的是，这些因素并不是绝对的，不同的公司可能有不同的需求和考量。Python在某些领域（如数据科学、人工智能）依然非常受欢迎，并且随着技术的发展，Python也在不断改进和优化。