本文轉載自公眾號“讀芯術”(ID：AI_Discovery)。

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許多高級開發(fā)人員表示，他們發(fā)現使用動態(tài)類型的語言令人頭疼。下面的響應收集了大部分拍手。

“對不起，什么?動態(tài)類型的語言比靜態(tài)類型的語言容易出錯嗎?抱歉，但是不是我21年的軟件開發(fā)生涯。” —拉斯姆斯·舒爾茨(Rasmus Schultz)

遵循此答案，我決定匯總使高級開發(fā)人員避開動態(tài)鍵入語言的主要原因，并在此處列出這些理由以消除誤解。

為了更好地解決此問題，由于Python的迅猛發(fā)展，我們將以Python作為動態(tài)類型語言的示例。

動態(tài)類型

在這種情況下鍵入與擊鍵無關。這個詞是從數據類型派生的。

在編程方面，許多類型的類(例如強類型和鴨子類型)都可以發(fā)揮作用。但是，我們將自己限制為最常見的幾個：

• 動態(tài)類型
• 靜態(tài)類型

動態(tài)類型是在運行時標記類型錯誤的情況。也就是說，也不必像Python，Ruby和JavaScript那樣顯式聲明數據類型。

與動態(tài)類型相反，靜態(tài)類型是在編譯期間報告類型錯誤和顯式聲明數據類型的報告。C，C ++和Java就是這種情況。

一般來說，關于Python和編程語言的有趣之處在于，它們的某些優(yōu)點還是缺點。

動態(tài)類型設置為通過隱式數據類型聲明刪除一些代碼行來簡化編碼過程。但是，此功能有很大的陷阱。

為了讓您當場，請考慮以下Python代碼示例：

 
 
 

  
  
  
max_number = 12 
  
  
  
my_list = [] 
  
  
  
for i in range(1, 5): 
  
  
  
    max_numbre = 2 * (max_number * i) 
  
  
  
    my_list.append(max_number) 
  
  
  
 
  
  
  
print(my_list) 
 
 
 

輸出：

 
 
 

  
  
  
[12, 12, 12, 12] 
 
 
 

在上面的示例中，我們要對變量max_number執(zhí)行計算并將結果存儲在列表中。但是，我們可以看到這一切都沒有發(fā)生，并且結果是錯誤的。這是因為在for循環(huán)中，我們拼錯了max_number，導致創(chuàng)建了另一個名為max_numbre的變量。

任何人都可能犯此類錯誤，尤其是在工作壓力很大的人身上。

現在說您正在編寫大量代碼。您將需要更加注意下一步您的手指應點擊哪些鍵。否則，跟蹤代碼中的錯誤可能會成為噩夢，從而導致可維護性問題。

但是，在像C ++這樣的靜態(tài)類型語言中，必須在使用前聲明變量。而且您一定要進行執(zhí)行前分析，以確保您的變量類型協(xié)調一致。由于可以更好地控制變量，因此最終可以提高安全性。

靜態(tài)類型的重要性的一個例子是2009年與三名Twitter開發(fā)人員的對話，討論了公司為何決定合并靜態(tài)類型的語言Scala。

全局解釋鎖

高級開發(fā)人員會對性能感到驚訝的一件事是性能。

與初級人員不同，初級人員需要處理幾行代碼，維護和編寫健壯的生產代碼(通常為數百行或數千行代碼)，是由經驗豐富的開發(fā)人員承擔的。因此，擁有高效的編程語言可能會變得毫無疑問。

就是說，由于全局解釋器鎖(GIL)禁止充分利用計算機的資源，因此它是編程語言(如Python和MRI Ruby)的性能瓶頸。GIL損害的資源是CPU線程。

不過，不使用GIL的編程語言會充分利用CPU的功能。因此已知它們支持并行計算。

并行計算無非就是讓所有線程同時運行。由于需要處理的天文數據數量眾多，因此這種類型的計算現在比以往任何時候都更加重要。

下圖是一個并行計算的示例：

> Example of all CPU threads running. Diagram created by the author in diagram.net

可以合理地假設，在相同的CPU時鐘速度下，計算機擁有的線程越多，程序運行速度就越快。

但是，GIL的出現終結了并行計算。

GIL是一種鎖，一次僅允許一個線程使用GIL。線程的選擇遵循排隊方式。這意味著，當具有最高優(yōu)先級的線程正在使用GIL時，其他線程將處于等待狀態(tài)，直到釋放GIL。

最重要的是，用戶無法控制線程選擇。相反，操作系統(tǒng)是負責線程優(yōu)先級排序的操作系統(tǒng)。

下圖最好地說明了發(fā)生的方式：

> GIL effects on the threads. Diagram created by the author in diagram.net

為了解決此問題，許多程序員，或者至少是聰明的程序員，嘗試使用例如Python的多線程模塊在線程之間手動拆分進程，以期獲得更好的性能。他們最終最終會獲得更差的性能。

盡管結果似乎很奇怪，但它是計算機科學，而不是計算機推測。如果您對問題進行更深入的研究，那么一切都應該放到位。

盡管Python的核心開發(fā)團隊完全意識到了這個問題，但很難擺脫GIL，因為它是Python許多細節(jié)的骨干，例如內存管理和C擴展(僅舉幾例)。

Python的正式作者Guido van Rossum表示，他對Python是否會支持并行計算并不充滿信心，因為這最終是該語言的設計方式。

但是，諸如C ++之類的靜態(tài)類型語言不受GIL的限制。這使得它們在比較中效率很高。

空格敏感性

使用一種會因空格錯位和缺失而標記錯誤的編程語言，可能并不是每個人的功勞。這些空格是空格，制表符，換行，返回或換頁。例如，與C不同，Python確實對空格敏感。

我們將通過以下C和Python代碼之間的比較來證明這一點。

Python版本：

 
 
 

  
  
  
i = 50 
  
  
  
if i % 2 == 0: 
  
  
  
    print("inside if statement")  print("i is even") 
 
 
 

輸出：

 
 
 

  
  
  
print("inside if statement") print("i is even") 
  
  
  
^ 
  
  
  
SyntaxError: invalid syntax 
 
 
 

C版：

 
 
 

  
  
  
#includeint main(void) 
  
  
  
{int i = 50;if (i % 2 == 0) 
  
  
  
{printf("inside if statement\n");printf("i is even\n");}} 
 
 
 

輸出：

 
 
 

  
  
  
~/ $ ./test1 
  
  
  
inside if statement 
  
  
  
i is even 
 
 
 

與抵制混亂的代碼結構并最終得到正確輸出的C版本不同，Python生成的語法錯誤最初是由語句放置錯誤引起的。因此，有人會說Python不如C ++或原始C健壯。

具有諷刺意味的是，盡管許多專業(yè)程序員認為空白敏感性很煩人，但許多Pythonista人士認為處理空白問題比最后進行列追逐要好。

最后，在處理大型代碼塊時，空格敏感性問題令人討厭。但是，如果在團隊中灌輸良好的編碼習慣，則可以輕松解決空白敏感性問題。

向后兼容

不支持向后兼容性意味著舊版本的Python代碼在新版本下可能無法工作。換句話說，絕對需要查找新版本中發(fā)生的語法更改，并相應地重寫其代碼。

當向后兼容性成為一個嚴重問題時，一個很好的例子是第一次從Python 2過渡到3。

Python核心開發(fā)團隊認為，人們將Python 2代碼轉換為Python 3不會有問題。但是他們錯了。

Python的作者本人在講話時承認了這一點：

“我們低估了多少人已經編寫了大量的Python代碼，然后基本上忘記了它是如何工作的。因此，他們不是很擅長升級它。我們意識到那里存在問題?！?/p>

關于該問題的裁決是延長了Python 2.7的壽命。

總結

編程語言一直是熱門話題，因此不能將其視為對與錯。至少有一些原因使他們偏愛另一種語言。

通常，每種通用編程語言都適合特定的人群。Python的官方作者說：

“學習使用Python編程比學習使用Java或Swift編程容易得多。對于學習計算機科學的專業(yè)軟件開發(fā)人員來說，Java和Swift是很棒的編程語言。然后開始為一家軟件開發(fā)公司工作。但是Python可以教給初中的孩子?！?/td>

除此之外，最理想的情況是擁有一種可以結合C ++和Python優(yōu)點的編程語言。

原文鏈接：

https://medium.com/better-programming/why-some-senior-developers-dont-like-python-974c5361fff2

本文標題：為什么有些高級開發(fā)人員不喜歡Python
網站路徑：http://uogjgqi.cn/article/cdjhppg.html