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「最顶级编程语言」Python,名不副实?

 2 years ago
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「最顶级编程语言」Python,名不副实?

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来源 | Christopher Tozz

译者 | 刘雅梦

策划 | 刘燕

Python 虽然现在可能已经是世界上最顶级的编程语言了,但它不会持久流行下去。本文将解释其原因。

Python 的时代从来没有这么好过。

根据 TIOBE 指数,该语言目前被列为世界上最受欢迎的编程语言——这一位置反映了 其过去 20 年来的稳步增长。

这种增长源于多种因素。其中一个原因是,尽管 Python 出身“卑微”,最初只是作为一种增强的 Shell 脚本语言,但它已经发展成为一种最通用的动态语言。从 Web 开发到 物联网(IoT)编程,再到 人工智能(AI) 以及其他领域,它都有被应用。

另一个原因是 Python 代码非常容易编写和执行,这使得 Python 成为编程入门课程的首选语言。基本上,每个在大学上过编程入门课程或参加过编程训练营的人,现在都在学习 Python。

然而,我也想知道 Python 的鼎盛时期能持续多久。当然,这门语言本身并没有什么问题,但在某种程度上,我对它能够成为如此受欢迎的语言而感到惊讶,并且我对 Python 是否会在 10 年或 20 年后仍是顶级编程语言有点怀疑。

你可能会问为什么?好吧,这里有四个原因可以解释为什么 Python 的受欢迎程度名不副实。

Python 不够快

可以说,这种编程语言最大的缺点是用 Python 编写的应用程序不够快。至少,它们的 速度远不及 用 C 甚至不如用 Java(Java 本身并不是一种特别快的语言)编写的代码快。

出于这个原因,我担心用 Python 编写这么多代码会有点搬起石头砸自己的脚。代码可能很容易编写和部署,但是我们牺牲了速度、效率和性能。在 一个每一毫秒都很重要的世界里,Python 不是一个很好的选择。 

Python 的语法太死板

Python 如此受欢迎的部分原因是,它需要一种真正的特定语法,尤其是对于编程新手来说。这种语法恰好导致了非常简洁且易读的代码。

如果你不介意花时间遵循 Python 的所有语法规则,那么这非常好。但是,如果你只是想快速地编写代码,Python 可能就不是最好的语言了。

因此,如果我们想优先考虑灵活性和动态性,而不是让每个人的代码看起来都非常漂亮和一致,那么 Python 并不是未来最好的语言。

Python 提供的编程经验有限

Python 深受初学者欢迎的另一个原因是它易于使用。不必通过编译器来传递代码。

然而,Python 在这方面的缺点是,它实际上并没有提供全面的软件开发体验。学习用 Python 编写代码的人并没有学习传统软件开发流程的各个方面,如果他们继续使用非解释型的语言,他们的学习曲线会比较陡。

事实上——这听起来可能有点苛刻——了解如何用 Python 编写代码仅仅是了解如何在 Bash shell 中运行程序的第一步,而 Bash shell 根本就不是编码。

从这个角度来看,你可以说 Python 正在造就一代不一定懂得“完整”编程的程序员。他们只知道如何编写解释型代码。

用 Python 没编写出过什么真正重要的东西

这句话可能也会让我陷入困境,但我还是会继续说下去:环顾当今世界,我没有看到任何真正大型、复杂、重要的应用程序或平台是用 Python 编写的。

当然,有很多 主要的网站 都在以这样或那样的方式使用 Python,但大多数是在后端中使用 Python。用 Python 开发的小型应用程序可能有数百万个。

但是没有基于 Python 的 WordPress 等价物(尽管有一些 基于 Python 的 CMS,其中大部分你可能没有听说过)。没有任何办公生产力套件严重依赖于 Python。当然,肯定没有操作系统,甚至操作系统的主要部分,是用 Python 编码的。

这一观察并不是对 Python 的批评,而是为了强调这样一个事实:如果 Python 想要在未来几十年中仍保持 顶级编程语言的地位,你会认为现在会有人用它在做一些比编写脚本和简单应用程序更有趣的事情。但他们并没有,而且很可能也不会有。

诚然,我在上文针对 Python 所提出的论点都是主观的,而且肯定会有争议。很多人比我 更看好 Python。

我并不是说永远不应该使用 Python。它当然有有效的用例。但这些用例大多涉及编写相对简单的脚本和应用程序,我们不应试图使用 Python 作为编写所有东西的首选语言。

毕竟,正如我上文所说的,Python 最初基本上只是被设计为一种 Shell 脚本语言。它已经演变成一种更受欢迎的怪物了,我认为这种趋势将被证明是一种反常现象。十年后,我怀疑回首往事,回想我们让 Python 成为世界上最流行的编程语言时,会想知道我们当时是怎么想的。

本文文字及图片出自 AI前线


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