到底该不该使用Python?

编译 | 王瑞平
最近,大家总在吐槽Python/ target=_blank class=infotextkey>Python:“虽然它是一种不错的语言,但不适用于专业领域 。”
前不久,我在LinkedIn上找到一篇帖子,主要建议初级开发人员应该学习哪种语言,以便获得更好的工作机会,Python凭借出色的表现稳居第一 。图片

到底该不该使用Python?

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其它证据同样表明:Python确实太受欢迎了!近日,TIOBE编程社区公布了“2023年8月编程语言排行榜” 。数据显示:Python依然排名第一,占比13.33%;C语言紧随其后,排行第二,占比11.41%;C++位列第三,占比10.63%,与C语言差距为0.78% 。
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此外,JAVA和C#分别排在第四和第五位,占比分别为10.33%和7.04% 。JavaScript在本月依然保持榜单第六位,占比为3.29% 。
虽然Python如此受欢迎,但它能否持续流行依旧是一个重大问题,很多用户普遍认为,如果持续使用将会使行业倒退好几年 。
1、局限:Python无法开发大型应用程序Python对于开发大型应用程序不太友好,在工程化实践中需要特殊的技术支持 。
“我曾用Python编写过大型应用程序很多年 。由于Python入门非常简单,在编写大型应用程序时就像用乐高积木构建核反应堆一样 。”原作者在文章中形象地比喻道 。
“但是,现在‘反应堆’已经运行很久,辐射泄漏到处都有,我们需要到处‘贴新砖’让‘反应堆’持续运转 。”
实际上,目前唯一能做的就是将“反应堆”封装在混凝土中让它冷却下来,然后再用合适的建筑材料构建出一个新的 。
认为“Python无法开发大型应用程序”的网友认为它“不太友好”,在工程化实践中需要特殊技术支持 。
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也有反对者认为:在大型项目中,与影响更大的其它因素相比,编程语言的语法、语义、范式等几乎无关紧要 。团队经验和熟悉度、开发管理、流程、实践、支持工具、文档、语言生态系统、语言成熟度、管理支持等都会对项目结果产生更大的影响 。
另外,从技术层面来讲,质疑Python无法开发大型编程语言只能反映提问者对相关开发缺乏了解 。这些质疑一是源于Python的动态类型特性,使类型推断变得困难,对代码的静态检查和重构十分不利;二是由于Python代码没有编译过程,因此缺少编译时检查错误机制 。
关于动态类型特性质疑,Python从3.3版本起就引入类型声明,因此,只要遵循规范编写代码,类型推断和代码重构就不是问题 。
不久前,ChatGPT的问世也证明了Python可以写出高性能、可扩展性强的大型分布式计算平台—Ray 。目前,这个平台已汇聚超过1亿的月活跃用户 。
【到底该不该使用Python?】“糟糕的应用程序架构是绝大多数应用产生性能瓶颈的原因,而不应该由开发语言来背黑锅 。”有些评论者这样认为 。
2、速度慢诚然,Python与其它开发语言相比,在运行速度方面确实落后不少 。究其根源,还是由于Python之父认为不需要过多关注Python的速度问题,认为它已经足够快了 。
确实,对于99%以上的任务来说,Python的速度够快,快到足以支撑早期google和Dropbox 。
自那时起,Python的速度又有了显著提升,但开发者仍要求Python运行得更快 。因为,无论人们已经使用Python构建出算力多么惊人的计算平台,它的计算能力在很多场景下依然更慢 。
3、功能差当然,Python是一种灵活的和duck类型的语言:我们键入代码、保存它,然后仅在运行时才能根据输入的数据确定语句始终有效、有时有效还是根本不可能实现 。
此外,你在用Python编写程序时,只能部分控制进入该函数的数据,需要严格检查所有输入的数据 。
更糟糕的是,Python的duck式输入方式可能会引入“可怕”代码,这会带来麻烦 。
4、错误百出我在用Python编写大型应用程序的这些年里,经历过一些可怕的事情;如果这些应用程序是用理性的、安全的语言编写的,这些事就不会发生 。
*在几年前的一个例子中,我设法说服组织用Rust重写系统,效果非常不错!
实际上,我曾多次在社区中发布用Python编写的大型应用程序新版本,结果却立即被错误“吞噬”;这些错误都是由Python代码异常导致的 。


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