1. gil（global interpreter lock）的限制
python解释器中的全局解释器锁（gil）是为了简化多线程编程而引入的机制。它确保了同一时刻只有一个线程可以执行python字节码，这导致了python在处理cpu密集型任务时的性能瓶颈。由于系统编程通常会涉及到大量的并发和多线程处理，python的gil机制限制了它在系统编程领域的应用。
系统编程需要同时处理多个任务，特别是在高并发的情况下，需要利用多核cpu的优势来提高处理能力。然而，由于gil的存在，python无法真正利用多线程并发执行的优势。尽管可以使用诸如多进程或协程等机制来规避gil的影响，但这往往需要更复杂的编码方式和额外的开销。
2. 相对于c/c 的性能劣势
与底层语言如c/c 相比，python在执行效率上存在明显的劣势。由于python是一种解释执行的语言，而c/c 是经过编译的，所以c/c 代码在底层上更接近计算机硬件，执行速度更快。
系统编程通常需要高效地操作计算机硬件和执行底层的系统调用。在这种情况下，c/c 等语言更适合用于系统编程，因为它们可以直接与操作系统和硬件交互，获得更高的性能优势。而python作为一种高级语言，如果用于系统编程，则需要额外的抽象层来实现与底层的交互，导致性能下降。
3. 依赖于第三方库的局限性
系统编程通常需要直接访问操作系统的函数和系统调用，这要求编程语言可以方便地与底层的操作系统交互。然而，由于python相对较新，其与操作系统的接口相对较少，而且需要依赖于第三方库来实现与操作系统的交互。
相比之下，像c/c 这样的底层语言在系统编程方面更具有优势。c/c 语言可以方便地调用操作系统提供的api，直接操作硬件和进行系统调用，而不需要依赖于第三方库的支持。因此，python在系统编程领域的应用受到了一定的限制，需要依赖于第三方库的支持来实现底层的操作。
综上所述，尽管python在许多领域具有广泛的应用，但由于其gil的限制、相对低效的执行速度以及依赖于第三方库的局限性，使得它不能完全胜任系统编程的任务。在涉及到高性能和底层操作的情况下，更适合选择低级语言如c/c 来进行系统编程。
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