近年來，Python語言備受熱捧，其在AI、大數據、Web開發等領域的應用廣泛受到認可。但是，仍有一些人懷疑Python在性能等方面的表現，認為其不如C/C++等語言。那么，Python真的差嗎？

首先，Python在CPU密集型任務中的性能確實不如C/C++等編譯型語言。但是，Python勝在它的代碼可讀性和開發效率。Python語言的簡潔性和可讀性大大減少了調試和維護代碼的時間和難度，這為開發者節省了寶貴的時間。同時，Python具備強大的庫和框架，使得Python開發者能夠更快地實現他們的想法。

import numpy as np
def multiply_matrices(a, b):
result = np.matmul(a, b)
return result
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(multiply_matrices(a, b))

以Python處理矩陣乘法為例，NumPy庫提供了內置函數matmul()，極大地簡化了矩陣乘法的實現過程。此外，Python的動態類型和自動垃圾回收也使得Python代碼易于編寫和修改。這些特性有助于開發者更專注于業務邏輯而不是底層實現。

此外，Python擁有一個龐大的社區，這使得Python庫和框架更新頻繁且質量較高。Python語言的發展也在不斷迭代更新，針對性能瓶頸的優化也在不斷推進。

綜上所述，Python在某些方面可能不如C/C++等編譯型語言，但是Python卻在可讀性、開發效率和社區貢獻等方面具有強大的優勢。作為數據處理和科學計算等領域的重要語言之一，Python的實用性和應用價值已經得到了廣泛的認可。