Python这么火,为什么说它不是未来的编程语言?

栏目: IT技术 · 发布时间: 4年前

内容简介:本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery)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。

本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery)

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。

Python这么火,为什么说它不是未来的编程语言?

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。

Python这么火,为什么说它不是未来的编程语言?

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。

Python这么火,为什么说它不是未来的编程语言?

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。

Python这么火,为什么说它不是未来的编程语言?

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。

你觉得呢?

Python这么火,为什么说它不是未来的编程语言?


以上所述就是小编给大家介绍的《Python这么火,为什么说它不是未来的编程语言?》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

算法交易与套利交易

算法交易与套利交易

赵胜民 / 厦门大学出版社 / 2010-9 / 35.00元

《算法交易与套利交易》主要介绍算法交易和一些套利交易的策略,以便于读者对相关方面的内容进行阅读和学习。在《算法交易与套利交易》的第一部分,我们回顾了投资学一些相关的基本内容。其中,前两章介绍了证券投资的收益和风险等特征,以及马可维茨的最优资产配置模型。第3章则介绍了股票投资分析当中常用的资本资产定价模型(CAPM)、套利定价模型(APT),以及因素模型。然后,第4、5章分别讲到了金融证券估值模型、......一起来看看 《算法交易与套利交易》 这本书的介绍吧!

JS 压缩/解压工具
JS 压缩/解压工具

在线压缩/解压 JS 代码

MD5 加密
MD5 加密

MD5 加密工具

XML、JSON 在线转换
XML、JSON 在线转换

在线XML、JSON转换工具