结构化程序设计技术可应用于多种程序设计语言，几乎任何语言都能使用该技术来避免非结构化语言的通常陷阱

结构化程序设计的优势主要体现在以下几个方面：

1. 结构清晰：通过顺序、选择、循环三种基本控制结构组织代码，逻辑层次分明，便于理解和维护。
2. 可读性强：模块化设计使代码功能划分明确，命名规范统一，降低了阅读和修改的难度。
3. 可维护性高：模块间耦合度低、独立性强，修改单个模块时对其他部分影响小，便于后期迭代和问题修复。
4. 降低复杂度：将大型程序分解为多个小模块，逐步实现，简化了问题求解过程，减少了错误发生的概率。
5. 便于协作：模块化结构支持多人分工开发，不同开发者可并行编写不同模块，提高开发效率。
6. 可重用性好：功能独立的模块可在不同程序中复用，减少重复编码工作。

结构化程序设计技术可应用于多种程序设计语言，几乎任何语言都能使用该技术来避免非结构化语言的通常陷阱，且大多数现代过程式语言都鼓励结构化程序设计。结合2025年编程语言排行榜（如TIOBE及综合榜单），适合结构化设计的热门语言包括Python、JavaScript、Java、C#、C/C++、Go、TypeScript等，这些语言在流行度、使用率和行业需求中排名靠前，且多为支持过程式编程的现代语言，符合结构化设计对模块化和控制结构的要求。此外，Visual Basic、SQL、Fortran等老牌语言虽在榜单中位置波动，但作为成熟语言仍可应用结构化设计技术。

Python在结构化设计中展现出多方面优势，尤其适合快速开发和团队协作：

1. 语法简洁清晰：强制缩进规则天然契合结构化设计的模块划分需求，代码可读性高，逻辑层次一目了然。
2. 丰富的控制结构支持：原生支持顺序、选择（if-elif-else）、循环（for/while）等标准结构，且通过列表推导式、生成器等特性简化复杂逻辑实现。
3. 模块化与封装能力：通过函数、类（面向对象扩展）和模块系统实现高内聚低耦合，便于按功能拆分代码并复用。
4. 动态类型灵活性：在结构化设计中无需过度关注类型声明，加速开发流程，同时支持动态调试和快速迭代。
5. 广泛的生态工具：借助pylint、flake8等代码检查工具可自动规范结构化设计，结合unittest等框架实现模块化测试。
6. 跨场景适用性：从脚本工具到大型应用均可通过结构化设计落地，兼容过程式与面向对象编程范式，平衡灵活性与工程规范。

Python在结构化设计中虽有显著优势，但也存在一些局限，主要体现在性能、静态约束和大型项目架构方面：

1. 执行效率瓶颈：作为解释型语言，Python的运行速度通常低于C/C++等编译型语言，在结构化设计中处理高频循环或计算密集型模块时可能成为性能短板。
2. 动态类型的双刃剑：虽提升开发效率，但缺乏静态类型检查，在大型结构化项目中易因类型错误导致运行时异常，需依赖额外工具（如mypy）弥补。
3. 多线程并发限制：受GIL（全局解释器锁）影响，多线程在CPU密集型任务中难以真正并行，结构化设计中的并发模块需通过多进程或异步IO（如asyncio）规避限制。
4. 大型项目的架构挑战：虽支持模块化，但动态特性和灵活语法可能导致代码风格不统一，结构化设计的严格分层（如MVC）需依赖团队规范而非语言强制约束。
5. 低级控制能力不足：结构化设计若需直接操作内存或硬件资源，Python的抽象层级较高，需调用C扩展（如ctypes）或依赖外部库，增加实现复杂度。
6. 静态代码分析依赖：结构化设计中的逻辑漏洞（如死循环、条件分支遗漏）需通过第三方工具检测，语言本身缺乏编译期的严格校验机制。

这些局限可通过合理的架构设计（如混合语言开发、模块化拆分）和工具链优化（如类型注解、性能 profiling）缓解，但在对极致性能或强静态约束有要求的场景下，可能需要结合其他语言补充。