什么是 Python？

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!

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描述

• 一种 动态语言 。
  类型是在运行时定义的。这意味着你不需要在创建变量时显式声明变量的类型。
  即使你声明了——它也不会让它更快
  
  (hello mypy)。
• Python 是一种动态语言，但它使用 严格类型检查， 这对于任何严肃的动态语言都是必不可少的 。
  它确保操作被检查兼容性，而不会自动强制类型转换。
  在弱类型中，数据强制转换可能是自动的，如果语言是动态的（例如 JS，其中
  
  1 + ‘1’ 是 ‘11’ 或者 1 == “1” 是 true），这可能导致意外行为。
• 它自带无数的数据类型 ，如果没有合适的，你可以创建自己的 。
• 它支持面向对象编程和函数式编程 。
• Python 面向对象编程的一个优点是类级别的属性不是在实例之间共享的，与 Ruby 不同。
• 它具有 出色的元编程 能力，深度大多数其他语言都不提供。
• 它没有命名空间，但提供了类和静态方法。因此使用类，你可以 根据需要“创建”命名空间 。
• 它默认有 GIL，这是硬编码且不可妥协的。然而，在 Python 3.13 之后，你可以下载源代码并使用一个标志来 禁用它 。
• 全局解释器锁（GIL） 使得 Python 主要适用于单线程和异步编程。（多线程仅限于 I/O 密集型任务。多进程？在马拉松开始前就朝自己膝盖开枪可就不好了。）
  然而，Python 的
  “科学” 方面，即 CPU 密集型任务，是通过 C 或 C++集成来处理的。
• Python 的执行方式很特别。它首先被翻译成 Python 字节码（.pyc），然后逐行执行，这也是它比编译型语言慢的一个原因。
• Python 代码在执行后仍然可读，这在逆向工程方面是不安全的。这就是为什么有各种工具来加密中间代码或直接将其转换（比如 Nuitka）。
• 开箱即用 ，Python 自带了一套数据类型（字符串、数字），其他所有你需要的东西都需要自己创建。
• 在 Python 中赋值变量时 ， 引用会被存储在栈上，并指向一个内存地址 ，该地址指向存储对象的内存块 。

工具

• 有 PyPy，比标准的 CPython 更快。（它检测到最常用的热点，并使用嵌入的 JIT 编译器将它们编译成机器码，然后进行缓存。）然而，它的启动时间非常长。此外，Pypy 的开发者不想处理垃圾回收和其他事情，所以 他们保留了 GIL。因此，在企业开发环境中，PyPy 解决非常罕见的问题。
• 有各种 代码检查工具和代码分析器 ，比如 mypy 或 flake8，实际上它们除了“最佳实践”外并没有提供太多功能。所以它们不会神奇地将垃圾（JavaScript）变成糖果（TypeScript）。

Python 解决的问题

• 快速简单的开发
  任何人都可以安全地用 Python 编程，而不用担心风险。
  GIL、递归最大深度等。Python 就像一架自动驾驶的飞机。
  即使开发者不知道细节，这篇文章也提供了这些答案。
  
  
• 跨平台兼容性
  绝对是
• 自动化与脚本编写。
  取决于任务。有时 Python 更合适，有时 Shell 就足够了。
• 数据科学和机器学习。
  用 C++也可以做到，但完全取决于便利性，也就是开发时间。就像 ChatGPT 是用 Python 编写的。
• 后端开发。
  对于中小型企业，Python 非常适用。
  此外，
  
  Odoo，中小型企业可爱的解决方案 (垃圾) 已经在这里。
  对于大型企业，这更具争议性。
  – 在一方面，Python + Go 就足够了。
  在其他方面：Django 的 MVT 模式与 app，也就是在单体中的伪微服务是特定的，FastAPI 则是绝对的糟糕（异步开发在 Python 中就是糟糕，无尽的
  
  
  await 和 Coroutine-南瓜），Flask 不适合企业使用，其他的要么已经死了要么不够认真。
  当你这么说时，有人会说“顺便我们用了 Flask 并且有数百万用户”，结果发现 Flask 不是主要的框架，而是作为 API qham 在某个微服务中使用，或者它是一段遗留代码。
  

然而，现实和诚实地讲，Python 本身并不是解决任何问题的最佳选择。它更像是引入了保姆功能。它解决了关于时间和能力的问题。当没有额外的资源可以负担时。然而，Python 是非常稳固的。它不是 JavaScript、Ruby 或 PHP。是那些开发者想要证明他们是“真正的工程师”，并且把 Python 看作是自我肯定的一种简单目标的语言。

Python 的优势

Python 实际上是一个概念集合。

• 封装的概念
  由于 Python 的本质
  易于儿童理解 ，一些概念被抽象化了。
  例如，Python 不直接暴露指针。
  
• 修改但可用的概念
  如 JS 中的承诺（这里它们是特性）
  
• “只是为了存在”而存在的概念
  像泛型、垃圾回收。
  
• 按照原样提供概念
  像函数式编程特性（map、filter 等）
  
• 通过第三方库引入外部概念
  有些概念不是内置的，但可以在第三方库中找到，比如静态或动态数组、向量等。
  

最后的思考

Python 只是一个糟糕的语言，从长期职业发展的角度来看也是这样。

• 如果你想只是追求职业，那么选择 JavaScript。
• 如果你想拥有一个稳固的职业，那么选择 Go 和 Rust。

否则你需要超越全球数百万位曾经创建过类并随时准备被 IT 行业雇佣的开发者。

然而，Python 非常出色，因为它提供了深度，正如之前提到的，它就像一把瑞士军刀。

如果你真正掌握了 Python，转向任何其他严肃的语言都会变得容易。Python 迫使你面对动态与静态类型、引用、内存模型、面向对象编程、函数式编程和元编程等概念——即使它们被抽象化了。