Đã đăng vào Thứ Năm, 3:26 CH 10 phút đọc

170

Python đang chết? 2026 có nên học Python nữa không?

Mỗi vài năm, cộng đồng lại chọn một "nạn nhân" để tuyên bố "X đã chết". Java đã có lượt, PHP cũng vậy, và giờ đến lượt Python bị réo tên.

Sự thật? Python không hề chết. Thực tế, ở một số lĩnh vực quan trọng, Python còn mạnh hơn bao giờ hết. Câu hỏi đúng cho năm 2026 không phải "Python có chết không?" mà là "Python nên có vai trò gì trong bộ kỹ năng của tôi?".

Tại sao có người nói "Python đang chết"?

Những lý do này có thật và một số trong đó khá hợp lý.

1. Hiệu năng thực sự là điểm yếu

Python là ngôn ngữ thông dịch, kiểu động. Điều đó khiến nó:

Chậm hơn nhiều so với C/C++, Rust, hay Go trong các tác vụ nặng về CPU.
Không phù hợp với hệ thống yêu cầu độ trễ cực thấp (trading engine, game engine, kernel module).

Nếu bạn xây dựng một hệ thống giao dịch tần suất cao hoặc game engine, Python thực sự là lựa chọn sai. Đây không phải tin đồn—đó là đánh đổi thiết kế.

2. Cạnh tranh từ ngôn ngữ mới hơn

Rust và Go không chỉ là hype—chúng đã chứng minh giá trị:

Rust mang lại an toàn bộ nhớ và hiệu suất cao trong lập trình hệ thống, embedded và các dịch vụ quan trọng về hiệu năng.
Go làm cho việc xây dựng backend đồng thời và dịch vụ cloud trở nên đơn giản.

Trong các lĩnh vực cốt lõi của chúng, chúng thực sự đánh bại Python về hiệu năng và tính đơn giản trong vận hành. Đương nhiên, các developer hào hứng với hệ sinh thái này có thể cảm thấy Python "cũ" hay "lỗi thời".

3. Yếu thế trên di động và frontend

Trên hai nền tảng lớn:

Mobile native: Swift/Kotlin thống trị.
Web frontend: JavaScript/TypeScript sở hữu trình duyệt.

Python gần như không có câu chuyện native ở đây. Điều này đã đúng nhiều năm và không thay đổi nhiều.

Vậy đúng—Python không phải búa vạn năng. Nhưng điều đó không có nghĩa là nó đang chết.

Tại sao Python thực sự đang phát triển tốt hơn bao giờ hết?

Sức khỏe của một ngôn ngữ không được định nghĩa bởi nơi nó yếu, mà bởi mức độ thiết yếu của nó ở nơi nó mạnh.

1. Python là ngôn ngữ mặc định của AI và Dữ liệu

Đây là lý do lớn nhất Python không đi đâu cả:

Xử lý dữ liệu: pandas, NumPy, Polars.
ML truyền thống: scikit-learn, XGBoost, LightGBM.
Deep learning: PyTorch, TensorFlow, JAX.
MLOps và thử nghiệm: MLflow, Weights & Biases, Ray, Prefect.

Bất cứ nơi nào AI, data science và analytics được coi trọng, Python đã có mặt ở đó. Miễn là các công ty đầu tư vào AI/ML, Python vẫn là ngôn ngữ hạng nhất.

2. Hệ sinh thái cực kỳ phong phú

Nhờ PyPI và hàng thập kỷ công sức của cộng đồng, Python có "pin đi kèm" cho hầu hết mọi thứ:

Web: Django, FastAPI, Flask.
Automation & scripting: toàn bộ thư viện chuẩn, cộng với click, invoke, fabric, v.v.
DevOps & cloud: helper Terraform, SDK AWS/GCP, công cụ config.
Scripting, glue code, công cụ nội bộ: cơ bản bất cứ thứ gì bạn muốn làm nhanh.

Trong hầu hết môi trường kinh doanh, thời gian của developer đắt hơn nhiều so với thời gian CPU. Nếu Python cho phép bạn ship trong vài ngày thay vì vài tuần, runtime chậm hơn của nó thường không quan trọng.

3. Python như "ngôn ngữ keo dán" là tính năng, không phải lỗi

Nhiều người chỉ trích bỏ lỡ điểm này: Python không cố gắng tự mình thực hiện phần tính toán thô.

Công việc số học cốt lõi nằm trong các thư viện C/C++/Rust được tối ưu hóa.
Python cung cấp một lớp sạch sẽ, biểu cảm để điều phối các thành phần nặng đó.

Đó là lý do tại sao pandas cảm thấy "chậm" chỉ khi bạn sử dụng nó sai—nhưng bên dưới, rất nhiều tính toán được thực hiện bằng native code. Python ghép nối các phần nhanh với logic dễ đọc.

Vậy... Python có còn đáng học ở năm 2026?

Có—nhưng bạn nên suy nghĩ theo vai trò, không phải phe phái.

Python là lựa chọn rất mạnh nếu bạn quan tâm đến:

AI / ML / data science.
Automation và scripting.
Glue code giữa các dịch vụ và hệ thống.
Web backend nơi bạn tối ưu hóa tốc độ dev, không phải hiệu năng thô.

Nơi bạn không nên mong đợi Python tỏa sáng:

Game engine hiệu năng cao.
Kernel, embedded, hoặc code độ trễ cực thấp.
Ứng dụng mobile native và UI trình duyệt.

Tư duy đúng cho 2026 và xa hơn là:

Một ngôn ngữ chính bạn xuất sắc (Python là ứng viên tuyệt vời), cộng với kiến thức làm việc về 1–2 ngôn ngữ hoặc stack bổ sung.

Ví dụ:

Python + một chút Rust cho các thành phần quan trọng về hiệu năng.
Python + TS/React cho công việc full-stack.
Python + Go cho các dịch vụ nơi tính đồng thời và đơn giản triển khai quan trọng.

Thách thức thực sự: Quản lý môi trường Dev

Khi bạn chuyển sang lãnh thổ "đa ngôn ngữ", laptop của bạn bắt đầu "đau khổ":

Dự án A cần Python 3.8, dự án B muốn 3.12.
Service mới dùng Go 1.22; cái cũ vẫn pin Go 1.19.
Thỉnh thoảng bạn biên dịch một công cụ Rust hoặc chạy middleware dựa trên Java.

Xoay xở thủ công với pyenv, asdf, trình cài đặt ngẫu nhiên và script ad-hoc trở nên lộn xộn nhanh chóng.

Đây là lúc một lớp dev environment management chuyên dụng giúp ích rất nhiều. Thay vì điều chỉnh thủ công đường dẫn và xoay xở với shim, bạn để một nền tảng duy nhất xử lý:

Cài đặt và cô lập các phiên bản ngôn ngữ khác nhau.
Gắn database (MySQL/PostgreSQL/Redis) và công cụ theo từng dự án.
Khởi động mọi thứ một cách nhất quán trên máy mới.

Đối với Python cụ thể, có một công cụ cho phép bạn chuyển đổi nhiều phiên bản Python một cách liền mạch (và thậm chí chạy chúng song song) là một cải thiện chất lượng cuộc sống khổng lồ:

Duy trì ứng dụng legacy trên Python 3.8.
Bắt đầu dự án greenfield mới trên 3.12.
Kiểm tra khả năng tương thích thư viện trên các phiên bản mà không cần làm lại môi trường mỗi lần.

Cho dù điều đó được thực hiện thông qua trình quản lý meta CLI hay một nền tảng GUI như ServBay là tùy bạn—nhưng pattern rõ ràng: khi bạn áp dụng nhiều ngôn ngữ và phiên bản hơn, vật lộn môi trường thủ công không thể mở rộng.

Một công cụ dev environment management tốt sẽ giúp bạn tiết kiệm hàng giờ mỗi tuần và tập trung vào việc ship sản phẩm thay vì đánh vật với config.

Uploading image.png…

Kết luận: Python không chết—chỉ có quan điểm hẹp mới chết

Tiêu đề "Python đang chết" nhiều hơn về click hơn là cái nhìn sâu sắc.

Trọng tâm của Python (AI, data, automation) chính xác là nơi ngành công nghiệp đang đầu tư mạnh nhất.
Hệ sinh thái và cộng đồng của nó rất lớn và vẫn đang phát triển.
Vai trò của nó như ngôn ngữ keo dán và điều phối được tích hợp vào vô số hệ thống sản xuất.

Rủi ro lớn hơn ở năm 2026 không phải là "đặt cược vào Python." Đó là đặt cược vào chỉ một ngôn ngữ và từ chối phát triển vượt ra ngoài nó.

Sử dụng Python ở nơi nó tỏa sáng, bổ sung nó ở nơi không, và đầu tư vào công cụ (như quản lý môi trường dev vững chắc và chuyển đổi phiên bản dễ dàng) cho phép bạn di chuyển giữa các stack mà không phải chiến đấu với chính máy tính của mình.

Ngôn ngữ đến và đi—nhưng các kỹ sư có thể học hỏi, thích ứng và giải quyết vấn đề thực tế không bao giờ lỗi thời.