2020,Python 已死?
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自從 20 世紀(jì) 90 年代初發(fā)布以來,Python 一直相當(dāng)火爆,在這二十多年里,它的流行程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了 C、C#、Java 甚至 Javascript。
雖然 Python 在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域占主導(dǎo)地位,甚至是科學(xué)和數(shù)學(xué)計(jì)算領(lǐng)域的主角,但與 Julia、Swift 和 Java 等語言相比,它確實(shí)有些欠缺。
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為什么 Python 如此受歡迎?
Python 迅猛發(fā)展背后的一個(gè)主要驅(qū)動(dòng)力是它學(xué)習(xí)起來相當(dāng)容易,使用起來功能強(qiáng)大。對(duì)于初學(xué)者來說,像 C/C++ 這樣有難度的編程語言,不熟悉語法的人都會(huì)敬而遠(yuǎn)之,所以 Python 顯得非常有吸引力。
語言的核心是代碼可讀性,Python 的語法簡(jiǎn)潔而富有表現(xiàn)力,開發(fā)人員無需編寫大量代碼,便可以表達(dá)想法和概念 (C 或 Java 等底層語言的情況也是如此)。它非常地簡(jiǎn)單, 并可以與其他編程語言無縫集成 (比如將 CPU 密集型任務(wù)交付予 C/C++)。用 Python 語言開發(fā)會(huì)給開發(fā)人員帶來許多好處。
Python 應(yīng)用廣泛的另一個(gè)原因是它被企業(yè)大量使用 (包括 FAANG)。今天,對(duì)于你能想象到的任何項(xiàng)目,你都可以找到一個(gè)相應(yīng)的 Python 包 ---- 科學(xué)計(jì)算的有 Numpy,機(jī)器學(xué)習(xí)的有 Sklearn,計(jì)算機(jī)視覺的有 Caer。
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Python 的弱點(diǎn)
它很慢,太慢了。
不用多說,速度通常是開發(fā)人員最為關(guān)注的焦點(diǎn)之一。不僅是現(xiàn)在,將來的很長(zhǎng)一段時(shí)間都會(huì)如此。
Python “緩慢” 的主要原因,可以歸結(jié)為以下兩點(diǎn) ---- 首先,Python 是解釋性的語言,而不是編譯型的語言,這終究會(huì)導(dǎo)致執(zhí)行時(shí)間的緩慢;其次,它是一種動(dòng)態(tài)的語言 (變量的數(shù)據(jù)類型在執(zhí)行期間由 Python 自動(dòng)推斷)。
初學(xué)者經(jīng)常對(duì) “Python 的確太慢” 的說法產(chǎn)生爭(zhēng)議,事實(shí)上,的確如此,但也并非完全這樣。
例如, Python 的機(jī)器學(xué)習(xí)庫 TensorFlow 實(shí)際上是用 C++ 編寫的,在 Python 中進(jìn)行調(diào)用而已,是在 C++ 的上層實(shí)現(xiàn)的一個(gè) Python “封裝器”。Numpy 是如此,Caer 也是類似的形式。
Python 有一個(gè) GIL (L)
Python 緩慢的主要原因之一是 GIL (Global Interpreter Lock) 的存在 -- 它一次只允許一個(gè)線程執(zhí)行。這雖然有助于提高單線程的性能,但限制了并行性,而開發(fā)人員為了提高速度必須實(shí)現(xiàn)多線程處理程序。
不是內(nèi)存密集型任務(wù)的最佳選擇
當(dāng)對(duì)象超出范圍時(shí),Python 會(huì)自動(dòng)進(jìn)行垃圾收集。其目的是消除 C 和 C++ 在內(nèi)存管理中涉及的許多復(fù)雜性。由于指定的數(shù)據(jù)類型缺乏靈活性,Python 消耗的內(nèi)存量可能會(huì)迅速爆增。
此外,在運(yùn)行時(shí),一些 BUG 可能會(huì)被 Python 忽略,最終成為延緩開發(fā)過程的主要誘因。
在移動(dòng)計(jì)算中表現(xiàn)牽強(qiáng)
隨著從臺(tái)式機(jī)到智能手機(jī)的遷移,顯然,人們需要為手機(jī)軟件構(gòu)建更強(qiáng)大的語言。雖然 Python 在計(jì)算機(jī)和服務(wù)器平臺(tái)上有不錯(cuò)的表現(xiàn),但由于缺乏強(qiáng)大的移動(dòng)計(jì)算處理能力,在移動(dòng)開發(fā)中它往往會(huì)失去優(yōu)勢(shì)。
近年來,(Python)在這方面有了很大的進(jìn)步,但這些新增加的庫與他們強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比,如 Kotlin,Swift 和 Java,還相去甚遠(yuǎn)。
其他語言的興起
最近,像 Julia、Rust 和 Swift 這些新出現(xiàn)的語言,借用了 Python、C/C 和 Java 的許多良好設(shè)計(jì)概念 ——Rust 確保了運(yùn)行時(shí)的內(nèi)存安全和并行,并提供了與 Web Assembly 的一樣的互操作性;由于它支持 LLVM 編譯器工具鏈,Swift 幾乎和 C 一樣快;Julia 提供了用于 I/O(輸入 / 輸出)密集任務(wù)的異步 I/O,而且速度驚人。
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結(jié)論
Python 并非最好的編程語言,它無法取代 C/C++ 和 Java。它被打造成一種通用的編程語言,強(qiáng)調(diào)可讀性、以英語為中心的語法。人們利用它可以快速開發(fā)程序和應(yīng)用程序。
和其他語言一樣,Python 只是一種工具。某些應(yīng)用場(chǎng)景下,它是最好的工具;在另一種場(chǎng)景下,它或許不是。在大多數(shù)情況下,它 “挺好用的”。
那么,作為一種編程語言,Python 會(huì)消亡嗎?
我不這么認(rèn)為。
它逐漸失去魅力了嗎?
啊,也許只是一點(diǎn)點(diǎn),只是一點(diǎn)點(diǎn)。
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總結(jié)
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