有些高級開發不喜歡 Python的原因
2021-11-16點擊量：278
不少人認為Python方便掌握，而且不易出錯。然而，并非所有人都同意這個觀點。許多高級開發表示，使用動態類型的語言實在很令人頭疼：“什么？動態類型的語言比靜態類型的語言更加不容易出錯？抱歉，21年的軟件開發職業生涯告訴我并不是這樣。”——RasmusSchultz在本文中，我們就來看一看高級開發人員不喜歡動態類型語言的主要原因，同時我也希望通過本文消除大家的誤解。為了更好地挖掘背后的原因，以及鑒于Python的廣泛普及，我們以Python為例來分析一下。動態類型這里所說的動態類型指的是數據類型。編程語言包含多種類型的風格，比如強類型和鴨子類型等。但是，在本文中我們只討論兩個最常見的類型：動態類型靜態類型動態類型指的是在運行時檢查類型錯誤。也就是說不需要顯式聲明數據類型。Python、Ruby和JavaScript都是這類語言。與動態類型相反，靜態類型則會在編譯期間報告類型錯誤，因此你需要顯式聲明數據類型。C、C++和Java就屬于這種情況。一般來說，Python以及其他編程語言的某些優點也會成為缺點。動態類型可以通過隱式的數據類型聲明減少一部分代碼，從而讓編程變得更容易。但是，這個特性也有一些缺陷。請考慮如下Python代碼：max_number=12my_list=[]foriinrange(1,5):max_numbre=2*(max_number*i)my_list.append(max_number)print(my_list)輸出結果：[12,12,12,12]在這個例子中，我們希望針對變量max_number進行一些計算，并將結果存儲在列表中。但是，我們可以看到實際的操作并不符合我們的預期，而結果也是錯誤的。因為在for循環中，max_number的拼寫有誤，因此導致程序創建了另一個名為max_numbre的變量。任何人都可能犯這樣的錯誤，特別是對于工作壓力很大的人。假設你正在編寫一大段代碼，那么你必須更加小心手指按下的每一個按鍵。否則，查找代碼中的bug就會成為噩夢，并引發維護性的問題。然而，在靜態類型的語言（比如C++）中，你必須在使用前聲明變量。而且你必須在執行代碼前進行分析，以確保變量類型匹配。這樣你對變量的控制會更有力，因此可以提高安全性。全局解釋器鎖高級開發人員對動態類型語言的另一個質疑是性能。初級開發人員只需要處理好幾行代碼，而維護和編寫健壯的生產代碼（幾百行～幾千行）的重任一般都由經驗豐富的高級開發人員承擔。因此，對他們來說，編程語言的效率不容置疑。由于全局解釋器鎖（GlobalInterpreterLock，即GIL）的存在，計算機的資源（主要是CPU線程數）得不到充分利用，因此它是編程語言（如Python和MRIRuby等）的性能瓶頸。不過，不使用GIL的編程語言可以充分利用CPU的功能，因為它們支持并行計算。并行計算只不過是讓所有線程同時運行而已。在需要處理的數據量十分龐大時，這種類型的計算會比較有優勢。我們可以假設，在相同的CPU時鐘速度下，計算機擁有的線程越多，程序的運行速度就越快。然而，GIL的出現終結了并行計算。GIL的作用是保證一次只有一個線程使用GIL。線程的選擇遵循排隊方式。這意味著，當擁有最高優先級的線程正在使用GIL時，其他線程將處于等待狀態，直到GIL被釋放。最重要的是，用戶無法控制線程的選擇。只能由操作系統負責線程優先級的排序。為了解決這個問題，許多程序員都嘗試手動在多個線程之間拆分進程，比如Python的multithreading模塊，就是為了獲得更好的性能。然而，最終的結果卻是性能更差了。這個結果有點奇怪，如果你想搞清楚事情的始末，則必須再深入研究一下。盡管Python的核心開發團隊已經意識到了這個問題，但是想擺脫GIL太難了，因為它是許多Python功能的基礎，例如內存管理和C擴展等等。Python的作者GuidovanRossum表示，他不確定Python是否會支持并行計算，因為這歸根結底是語言設計層面的問題。但是，C++等靜態類型語言不受GIL的限制，因此它們的效率相對更高。空白的敏感度錯誤地使用空白就會報錯，并不是每個人都喜歡這樣的編程語言。空白不僅包括空格，還包括制表符、換行、返回或換頁等。例如，與C不同，Python對空格就非常敏感。下面，我們就來比較一下C和Python代碼。Python示例：i=50ifi%2==0:print("insideifstatement")print("iiseven")輸出結果：print("insideifstatement")print("iiseven")^SyntaxError:invalidsyntaxC示例：#includeintmain(void){inti=50;if(i%2==0)}輸出結果：~/$./test1insideifstatementiisevenC的代碼結構無論再怎么混亂，都可以得到正確的輸出，而Python生成的語法錯誤只是因為語句的書寫位置有誤。因此，有人可能會說Python的健壯性不如C++或C。盡管許多專業程序員都認為空白過于敏感很討人厭，但許多Python專家則認為，空白的問題總好過代碼長得看不到盡頭。最后，在處理大塊代碼時，空白的敏感性問題確實很煩人。但是，如果能夠向團隊灌輸良好的編碼習慣，則這個問題也很好解決。向后兼容不支持向后兼容意味著舊版的Python代碼無法在新版本中正常工作。換句話說，每當新版本發布時，你都需要找出語法的變化，并重寫相應的部分代碼。有時，向后兼容性會成為一個嚴重的問題，Python2到Python3就是一個很好的例子。Python核心開發團隊認為，將Python2的代碼轉換成Python3不會有任何問題。但是他們錯了。Python的作者也承認了這一點：“我們低估了有多少人已經編寫了大量的Python代碼，而且他們已經基本忘記了代碼的工作方式。因此，他們沒能很好地升級這些代碼。我們已經意識到了這個問題。”這個問題爭論到最后，他們決定延長Python2.7的壽命。總結編程語言一直是一個熱門話題，這不是一個非黑即白的兩極分化問題。我們會因為某些原因而偏愛某一種編程語言。通常，每種通用編程語言都有特定的適合人群。Python的官方作者曾說：“學習使用Python編程比學習使用Java或Swift要容易得多。Java和Swift非常適合計算機科學的專業軟件開發人員。但是Python更適合孩子的教學。”話雖如此，我們非常希望能夠出現一種兼具C++和Python優點的編程語言。本文由培訓無憂網千鋒教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想學習Python開發培訓的同學有所幫助。更多Python開發培訓課程歡迎關注培訓無憂網Python開發培訓頻道或添加老師微信：15033336050...
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