Python作為一種相對簡單且易學的編程語言，近年來越來越受到程序員們的歡迎。然而，Python的維護性卻被人詬病。具體原因如下：

1. 動態類型帶來的風險

def add(a, b):
return a + b
print(add(1, 2))     # 輸出3
print(add('hello', 2))  # 報錯

Python的動態類型特性可以讓程序員方便快捷地編寫代碼，但也給類型檢查帶來了問題。由于變量類型不需要預先聲明，很容易寫錯數據類型。這就會導致難以定位的bug，增加代碼維護難度。

2. 編碼規范的習慣不夠普及

def add(a,b):
return a+b
print(add(1,2))     # 輸出3
print(add(‘hello’,2))  # 報錯

Python語法比較靈活，但不利于代碼閱讀和維護。很多程序員沒能養成規范編寫代碼的習慣，導致了冗長、混亂的代碼，增加了維護代碼的難度。

3. 缺少良好的工具支持

Python生態圈非常豐富，提供了很多便于程序員使用和開發的工具，但對于代碼維護工具的支持卻相對較少。靜態分析、重構、代碼審查等功能缺失，需要依靠第三方工具來實現，進一步增加了工作量和代碼維護難度。

Python的維護性無疑是它的一大缺陷，但也不能因此否認Python在開發速度、易學性等方面的優勢。程序員們需要在開發過程中注意規范化編碼習慣，避免忽略錯誤類型的檢查。同時，也需要進一步完善Python的工具鏈支持，提高代碼維護的效率，減少代碼維護的難度。