Python是一种广泛使用的编程语言，特别是在数据科学、人工智能和机器学习领域。然而，它并不总是最适合用于开发大型系统，原因包括：
性能问题
Python是解释型语言，每次执行时都需要重新解释源代码，这导致运行速度较慢。
Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的并发性能。
安全问题
动态类型特性使得Python代码更容易遭受注入攻击或类型转换错误。
生态系统问题
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。
类型检查
Python缺乏强大的类型检查特性，这可能导致在运行时出现bug。
基础设施支持
对于需要自动缩放、API管理和部署滚动的系统，Python可能不如其他语言（如Go）那样适合。
团队协作
Python的动态类型和缺乏强类型检查可能导致代码重构困难，不利于团队协作。
全栈开发
Python开发者在前后端通吃的全栈开发模式中可能不如其他语言（如Java或JavaScript）那样高效。
市场趋势
一些公司可能更倾向于雇佣技术全面、能够处理多种任务的全栈工程师，而不是只懂Python的开发者。
尽管Python有其局限性，但它仍然是一个强大的工具，适用于快速原型开发、数据处理和机器学习等任务。选择使用Python还是其他语言，通常取决于项目的具体需求、团队的技能组合以及预期的系统性能