很多 Python 程序员都向我推荐 Spark。虽然 Spark 使用的少见的协定让人不太容易习惯，而且文档从某些角度来看可能比较含混不清，但 Spark 的力量还是非常令人惊奇。Spark 实现的编程风格使最终程序员能够在扫描／解析过程中在任何地方插入代码块 — 这对最终用户来说通常是“黑箱”。
比起它的所有优点来说，我发现 Spark 真正的缺点是它的速度。Spark 是我使用过的第一个 Python 程序，而我在使用中发现，解释语言的速度损失是其主要问题。Spark 的速度的确很慢；慢的程度不止是“我希望能快一点点”，而是“吃了一顿长时间的午餐还希望它能快点结束”的程度。在我的实验中，记号赋予器还比较快，但解析过程就很慢了，即便用很小的测试案例也很慢。公平地讲，John Aycock 已经向我指出，Spark 使用的 Earley 解析算法比更简单的 LR 算法全面得多，这是它速度慢的主要原因。还有可能的是，由于我经验不足，可能设计出低效的语法；不过就算是这样，大部分用户也很可能会象我一样。
