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Python这两年非常火随处可见的广告让它逐渐变成了一种老少皆知的存在。
虽然问世几十年后Python才得到编程社区的重视。
但是其发展的势头似乎无人能及。自2010年年初以来Python一直在蓬勃发展——在流行趋势方面它最终超过了C、C#、Java和Javascript成为计算机语言中的“大热门”。
它为人们提供了优质的服务——但这样的趋势会持续到什么时候呢?Python何时会被其他语言取代?为什么会这样?
关于Python的确切有效期众说纷纭这些猜测可能会像科幻小说一样荒诞不经。与其猜测不如评估一下当前促进Python流行的优势以及未来会阻碍其流行的劣势。
是什么让Python在当下如此流行
Python的成功体现在Stack Overflow趋势上该趋势测量了平台上帖子的标签数量。考虑到Stack Overflow的大小这确实是衡量语言受欢迎程度的良好指标。Stack Overflow上各种编程语言的标签快照
尽管R语言在过去几年一直处于平稳状态而且很多其他语言也处于稳步下降趋势但Python的增长却似乎势不可挡。在所有的Stack Overflow问题中几乎有14%被标记上了“python”而且这种趋势越来越明显。以下是出现这种情况的几个原因
1. 出现时间早
Python大约诞生于90年代。这不仅意味着它有足够的时间成长还获得了一个庞大的粉丝群体。
所以如果人们在用Python编码时遇到了问题那么很可能只需用谷歌搜索一下便能解决。这不过是有些人已经遇到了相同的问题写了一些有助于解决问题的内容而已。
2. 适合初学者
Python已经存在了数十年程序员们可利用这段时间写出优质的教程。除此之外Python的语法也很容易理解。
首先无需指定数据类型。指定变量即可;Python会根据语境判断它是整数、浮点值、布尔值还是其他值。对于初学者来说这是一个很大的优势。如果是C语言那么用浮点值替换整数时程序将不会进行编译曾经使用该语言编程的初学者应该对这种情况带来的挫败感深有体会。
如果初学者曾经并行阅读过Python和C代码那么会明白Python是多么容易理解。
即使C语言在设计时考虑到了英语但是和Python代码相比它还是难以看懂。
3. 用途广泛
Python已经存在了相当长的时间开发人员们根据不同目的制作出了不同的程序包。现在几乎所有的东西都能打包。
想处理数字、向量和矩阵?Numpy是个好帮手。
想对技术和工程进行计算?用Scipy。
想在数据处理和分析领域大展身手?试试Pandas。
想从人工智能入手?为什么不用Scikit-Learn。
无论人们要管理什么样的计算任务都有可能用到Python程序包。从机器学习在过去几年间的迅猛发展便可看出自身用途的广泛让Python处于近期发展的前列。
Python的缺点——以及它们是否致命
根据先前的论述可以想象Python会在很长一段时间之内保持发展的迅猛势头。但和其他技术一样Python也有自己的弱点。笔者将一一介绍其最值得关注的缺点并分析这些缺点是否致命。
1. 速度
Python的速度很慢。真的很慢。和其他语言相比Python需要花2-10倍的时间来完成任务。
速度慢有多种原因。其中一个原因是Python属于动态类型——请记住无需像其他语言一样指定数据类型。这意味着需要占用大量内存因为程序需要为那些可在任何情况下运行的变量保留足够的空间。大量的内存占用转化为大量的计算时间。
另一个原因是Python一次只能执行一个任务。灵活的数据集会出现这样的结果——Python需要确保每个变量只有一个数据类型平行进程可能会造成混乱。
相比之下普通的网络浏览器一次可以运行十二个不同的线程。还有一些其他的理论。
但归根结底所有的速度问题都无关紧要。电脑和服务器的价格十分便宜所以人们讨论的只是关于几分之一秒的运行速度。而且终端用户并不在意自己是用0.001秒还是0.01秒加载应用程序。
2. 范围
起初Python使用动态作用域。这基本上意味着为了评估表达式编译系统首先要搜索当前块然后依次搜索所有调用函数。
动态作用域方面的问题在于每个表达式都需要在每个可能的语境中进行测试——这相当繁琐。这就是大多数现代编程语言都使用静态作用域的原因。
Python曾试图过渡到静态作用域但却造成了混乱。通常情况下内部作用域——比如函数中的函数——将能够查看并更改外部作用域。但Python中的内部作用域只能查看外部作用域却不能对其进行更改。这会导致严重的混乱。
3. Lambdas
尽管Python具有很高的灵活性但Lambdas的使用还是有一定的局限性。在Python中Lambdas只能是表达式而不能是语句。
另一方面变量声明和语句始终是语句。这意味着Lambdas不能为它们所用。
表达式和语句之间的区别相当随意而其他语言并没有这样的情况。空格让代码更容易看懂但也让其更难以
4. 空格
Python使用空格和缩进来表示不同级别的代码。这使得代码在视觉上更具有吸引力能够直观理解。
其他语言比如C语言更多使用的是大括号和分号。虽然在视觉上没有什么吸引力对初学者也并不友好但这样做让代码更易于维护。对于较大的项目来说这大有帮助。
Haskell这样较新的语言解决了这个问题该语言多使用空格但又为那些不想使用空格的人提供了另一种语法。
5. 移动开发
人们见证了从台式机到智能手机的转变很明显人们需要强大的语言来构建移动软件。
但正在使用Python进行开发的移动应用软件并不多。这并不意味着用Python进行移动开发无法实现——名为Kivy的Python程序包就可以做到移动开发。
但Python并没有考虑到移动设备。所以即使它有可能完成一些基本任务也最好使用为移动应用程序开发而创建的语言。广泛使用的移动编程框架包括React Native、Flutter、Iconic和Cordova。
需要明确的是在未来的很多年笔记本和台式机应该都会继续存在。但是移动设备在通信量方面已远远超越了桌面设备因此可以肯定地说想要成为经验丰富的全能型开发人员只学习Python是不够的。
6. 运行错误
Python脚本并不是遵循先编译后执行的流程。相反它在每次执行时进行编译所以任何编码错误在运行时都会显现出来。这会导致性能下降、浪费时间以及需要进行大量测试。真的是大量的测试。
对于初学者来说这是一件好事因为他们可以从测试中学到很多。但对于经验丰富的开发人员来说对Python中的复杂程序进行调试会让他们感到无所适从。性能不佳是在Python上设置时戳的最大原因。
什么会在未来取代Python——具体是什么时候
编程语言市场上出现了几个新的竞争者
Rust具备与Python相同的安全性——不会意外覆盖任何变量。但它通过所有权和借用的概念解决了性能问题。Stack OverflowInsights显示它还是过去几年当中最受人们喜爱的编程语言。
Go非常适合初学者就像Python一样。它是如此简单甚至连维护代码都变得更加容易。有趣的一点是Go开发人员是市场上收入最高的程序员之一。
Julia是一种非常新的语言可与Python展开正面竞争。它填补了大规模技术计算的空白以前人们通常会使用Python或Matlab并使用C库对整个程序进行修补这一过程在大规模技术计算中是必需的。现在人们可以使用Julia而不必费力使用两种语言。
虽然市面上还有其他的语言但Rust、Go和Julia却是弥补了Python弱项的语言。所有这些语言都在尚未投入使用的技术中表现出色在人工智能领域的表现尤其亮眼。Stack Overflow标签的数量显示这些语言的市场份额仍然很小尽管如此它们未来的上升趋势却显而易见。Stack Overflow上各种编程语言的标签快
目前Python十分流行可以说是无处不在新语言要想取代它肯定需要五年(甚至可能是十年)的时间。
这个时候很难说会是哪种语言取代Python(Rust、Go、Julia还是未来的某种新语言)。但考虑到Python体系结构中最基本的性能问题一定会有某种语言取代它的位置。
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【责任编辑赵宁宁 TEL01068476606】
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