有些高级开发不喜欢 Python的原因
2021-11-16点击量：281
不少人认为Python方便掌握，而且不易出错。然而，并非所有人都同意这个观点。许多高级开发表示，使用动态类型的语言实在很令人头疼：“什么？动态类型的语言比静态类型的语言更加不容易出错？抱歉，21年的软件开发职业生涯告诉我并不是这样。”——RasmusSchultz在本文中，我们就来看一看高级开发人员不喜欢动态类型语言的主要原因，同时我也希望通过本文消除大家的误解。为了更好地挖掘背后的原因，以及鉴于Python的广泛普及，我们以Python为例来分析一下。动态类型这里所说的动态类型指的是数据类型。编程语言包含多种类型的风格，比如强类型和鸭子类型等。但是，在本文中我们只讨论两个最常见的类型：动态类型静态类型动态类型指的是在运行时检查类型错误。也就是说不需要显式声明数据类型。Python、Ruby和JavaScript都是这类语言。与动态类型相反，静态类型则会在编译期间报告类型错误，因此你需要显式声明数据类型。C、C++和Java就属于这种情况。一般来说，Python以及其他编程语言的某些优点也会成为缺点。动态类型可以通过隐式的数据类型声明减少一部分代码，从而让编程变得更容易。但是，这个特性也有一些缺陷。请考虑如下Python代码：max_number=12my_list=[]foriinrange(1,5):max_numbre=2*(max_number*i)my_list.append(max_number)print(my_list)输出结果：[12,12,12,12]在这个例子中，我们希望针对变量max_number进行一些计算，并将结果存储在列表中。但是，我们可以看到实际的操作并不符合我们的预期，而结果也是错误的。因为在for循环中，max_number的拼写有误，因此导致程序创建了另一个名为max_numbre的变量。任何人都可能犯这样的错误，特别是对于工作压力很大的人。假设你正在编写一大段代码，那么你必须更加小心手指按下的每一个按键。否则，查找代码中的bug就会成为噩梦，并引发维护性的问题。然而，在静态类型的语言（比如C++）中，你必须在使用前声明变量。而且你必须在执行代码前进行分析，以确保变量类型匹配。这样你对变量的控制会更有力，因此可以提高安全性。全局解释器锁高级开发人员对动态类型语言的另一个质疑是性能。初级开发人员只需要处理好几行代码，而维护和编写健壮的生产代码（几百行～几千行）的重任一般都由经验丰富的高级开发人员承担。因此，对他们来说，编程语言的效率不容置疑。由于全局解释器锁（GlobalInterpreterLock，即GIL）的存在，计算机的资源（主要是CPU线程数）得不到充分利用，因此它是编程语言（如Python和MRIRuby等）的性能瓶颈。不过，不使用GIL的编程语言可以充分利用CPU的功能，因为它们支持并行计算。并行计算只不过是让所有线程同时运行而已。在需要处理的数据量十分庞大时，这种类型的计算会比较有优势。我们可以假设，在相同的CPU时钟速度下，计算机拥有的线程越多，程序的运行速度就越快。然而，GIL的出现终结了并行计算。GIL的作用是保证一次只有一个线程使用GIL。线程的选择遵循排队方式。这意味着，当拥有最高优先级的线程正在使用GIL时，其他线程将处于等待状态，直到GIL被释放。最重要的是，用户无法控制线程的选择。只能由操作系统负责线程优先级的排序。为了解决这个问题，许多程序员都尝试手动在多个线程之间拆分进程，比如Python的multithreading模块，就是为了获得更好的性能。然而，最终的结果却是性能更差了。这个结果有点奇怪，如果你想搞清楚事情的始末，则必须再深入研究一下。尽管Python的核心开发团队已经意识到了这个问题，但是想摆脱GIL太难了，因为它是许多Python功能的基础，例如内存管理和C扩展等等。Python的作者GuidovanRossum表示，他不确定Python是否会支持并行计算，因为这归根结底是语言设计层面的问题。但是，C++等静态类型语言不受GIL的限制，因此它们的效率相对更高。空白的敏感度错误地使用空白就会报错，并不是每个人都喜欢这样的编程语言。空白不仅包括空格，还包括制表符、换行、返回或换页等。例如，与C不同，Python对空格就非常敏感。下面，我们就来比较一下C和Python代码。Python示例：i=50ifi%2==0:print("insideifstatement")print("iiseven")输出结果：print("insideifstatement")print("iiseven")^SyntaxError:invalidsyntaxC示例：#includeintmain(void){inti=50;if(i%2==0)}输出结果：~/$./test1insideifstatementiisevenC的代码结构无论再怎么混乱，都可以得到正确的输出，而Python生成的语法错误只是因为语句的书写位置有误。因此，有人可能会说Python的健壮性不如C++或C。尽管许多专业程序员都认为空白过于敏感很讨人厌，但许多Python专家则认为，空白的问题总好过代码长得看不到尽头。最后，在处理大块代码时，空白的敏感性问题确实很烦人。但是，如果能够向团队灌输良好的编码习惯，则这个问题也很好解决。向后兼容不支持向后兼容意味着旧版的Python代码无法在新版本中正常工作。换句话说，每当新版本发布时，你都需要找出语法的变化，并重写相应的部分代码。有时，向后兼容性会成为一个严重的问题，Python2到Python3就是一个很好的例子。Python核心开发团队认为，将Python2的代码转换成Python3不会有任何问题。但是他们错了。Python的作者也承认了这一点：“我们低估了有多少人已经编写了大量的Python代码，而且他们已经基本忘记了代码的工作方式。因此，他们没能很好地升级这些代码。我们已经意识到了这个问题。”这个问题争论到最后，他们决定延长Python2.7的寿命。总结编程语言一直是一个热门话题，这不是一个非黑即白的两极分化问题。我们会因为某些原因而偏爱某一种编程语言。通常，每种通用编程语言都有特定的适合人群。Python的官方作者曾说：“学习使用Python编程比学习使用Java或Swift要容易得多。Java和Swift非常适合计算机科学的专业软件开发人员。但是Python更适合孩子的教学。”话虽如此，我们非常希望能够出现一种兼具C++和Python优点的编程语言。本文由培训无忧网千锋教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想学习Python开发培训的同学有所帮助。更多Python开发培训课程欢迎关注培训无忧网Python开发培训频道或添加老师微信：15033336050...
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