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本文將通過(guò)對(duì)變量聲明、模塊歸屬、依賴沖突、包管理、全局解釋器鎖以及并發(fā)和并行計(jì)算等方面的分析，向你解釋為什么不推薦在開(kāi)發(fā)大型項(xiàng)目時(shí)使用Python。
Python并非你想象中那么棒！
在開(kāi)發(fā)人員的職業(yè)生涯中，有一個(gè)特定的階段，即從為項(xiàng)目做出貢獻(xiàn)到發(fā)明自己的技術(shù)。對(duì)一些人來(lái)說(shuō)這個(gè)階段會(huì)來(lái)得更早一些，對(duì)另一些人來(lái)說(shuō)則可能更晚，而有些人根本就沒(méi)有這個(gè)階段。大多數(shù)職業(yè)生涯較長(zhǎng)的開(kāi)發(fā)人員都經(jīng)歷過(guò)這一點(diǎn)，我稱之為“自己動(dòng)手建造”階段。
如果你是一位職業(yè)生涯較長(zhǎng)的開(kāi)發(fā)人員，那么你應(yīng)該知道本小節(jié)標(biāo)題的真正含義：它是如何工作的？用戶體驗(yàn)如何？應(yīng)用框架是什么？數(shù)據(jù)是如何流動(dòng)的？還有更多類似的問(wèn)題。
我不會(huì)在這里為你回答所有這些問(wèn)題。針對(duì)你要開(kāi)始的任何項(xiàng)目，它們都是一些非常具體的問(wèn)題。這些問(wèn)題中的每一個(gè)都值得至少使用一篇文章來(lái)加以解釋。
不過(guò)，我還是樂(lè)意回答一個(gè)問(wèn)題：哪種語(yǔ)言最適合項(xiàng)目開(kāi)發(fā)？
你可能會(huì)認(rèn)為這也是因項(xiàng)目而異的非常具體的問(wèn)題。的確，你并沒(méi)有完全錯(cuò)。但每種編程語(yǔ)言都有一些缺陷。事實(shí)證明，Python也存在很多陷阱。尤其是當(dāng)你試圖用它來(lái)構(gòu)建一個(gè)大型程序時(shí)。
變量不聲明導(dǎo)致的問(wèn)題
Python禪宗（Zen of Python）的建議是：顯式優(yōu)于隱式。然而，在實(shí)際Python開(kāi)發(fā)中，隱式聲明比顯式聲明更常見(jiàn)。
與此相反，大家不妨考慮下面這樣一小段C代碼：
char notpython[50] = "This isn't Python.";
在我們回到Python話題前，先讓我們深入了解一下上面這段C代碼。
在此，char是一個(gè)類型標(biāo)識(shí)符，它告訴你后面的所有內(nèi)容都與字符串有關(guān)?！皀otpython”是我給這個(gè)字符串起的名字。[50]告訴你，C將為此保留50個(gè)字符的內(nèi)存空間。不過(guò)，在本例中，我可以得到19個(gè)字符——每個(gè)字符對(duì)應(yīng)一個(gè)空間位置，最后加上一個(gè)空字符\0。最后，用分號(hào)簡(jiǎn)潔地結(jié)束。
這種顯式聲明在C語(yǔ)言中是必須的。如果省略顯式聲明，編譯器將出現(xiàn)相應(yīng)錯(cuò)誤提示！這種做事方式一開(kāi)始似乎既愚蠢又乏味，但卻是非常值得的。
當(dāng)你在兩周或兩年后閱讀C代碼時(shí)，例如你偶然發(fā)現(xiàn)了一個(gè)你不知道的變量，你只需檢查一下它的聲明。當(dāng)然，如果你給它起了一個(gè)有意義的名字，那么這會(huì)提供給你一個(gè)強(qiáng)有力的線索：有關(guān)它是什么，它在做什么，它需要在哪里，等等。
現(xiàn)在，讓我們將其與Python進(jìn)行比較。
在Python中，你幾乎可以一邊編寫(xiě)代碼一邊聲明新的變量。不過(guò)，如果你沒(méi)有給它起一個(gè)有意義的名字或者至少留下一條注釋的話，那么過(guò)些時(shí)候再閱讀此代碼時(shí)你會(huì)覺(jué)得問(wèn)題變得一團(tuán)糟。
在Python中，除了深入分析有關(guān)源代碼之外，你根本無(wú)法理解變量在做什么。
但是如果你在一個(gè)變量中有一個(gè)輸入錯(cuò)誤，那么就可能破壞你的整個(gè)代碼，因?yàn)椴淮嬖谙馛中那樣的保護(hù)聲明。
如果你在做更小的項(xiàng)目，比如說(shuō)幾千行的代碼，那就沒(méi)關(guān)系；或者如果你的項(xiàng)目不是很復(fù)雜時(shí)，也會(huì)存在什么問(wèn)題。但是當(dāng)有了更大的項(xiàng)目時(shí)，就會(huì)遇到極大麻煩。
是的，你可以在Python中進(jìn)行顯式變量聲明。但事實(shí)上，只有最勤奮的程序員才能做到這一點(diǎn)。更實(shí)際的情形是：當(dāng)編譯器沒(méi)有“抱怨”時(shí)，許多人會(huì)完全忘記這些額外的代碼行。
編寫(xiě)Python代碼是很快速的事情，而且對(duì)于小型和簡(jiǎn)單的項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，閱讀Python也很容易。
然而，在閱讀和維護(hù)大型Python項(xiàng)目時(shí)，例如當(dāng)尋找描述性變量名和注釋所有代碼方面，你最好是世界級(jí)程序員，否則你就完蛋了。
模塊歸屬問(wèn)題
如果你認(rèn)為事情不會(huì)變得更糟，那你就錯(cuò)了。
變量在代碼中從何處開(kāi)始“存在”的問(wèn)題不僅僅源于隱式聲明。
變量也可能來(lái)自其他模塊。它們的形式通常像my_module.my_variable()。如果你對(duì)這樣一個(gè)變量感到困惑，那么當(dāng)你檢查了它在主文件中的其他位置時(shí)，你還沒(méi)有徹底解決問(wèn)題。
你還需要檢查是否存在一行代碼，像下面其中之一：
import my_module
from another_module import my_module
在第二行代碼中，你告訴編譯器你需要從一個(gè)包含更多內(nèi)容的模塊中得到哪個(gè)函數(shù)或變量。
這是很煩人的事情，因?yàn)槟阍赑yPI（https://pypi.org/）上能找到更多的模塊，而且你還可以在計(jì)算機(jī)上導(dǎo)入任何其他Python文件。所以，快速搜索函數(shù)或變量并不總是有效。
但有些情況下，問(wèn)題可能會(huì)變得更加糟糕。例如，有的模塊可能依賴于其他模塊。如果你運(yùn)氣不好，例如你導(dǎo)入了模塊A、B和C，但它們又依賴于模塊E、F、G和H，而模塊E、F、G和H又依賴于I、J和K。突然之間，你需要管理的模塊不是三個(gè)，而變成了十個(gè)！
更糟糕的是，有時(shí)這種依賴并不是一棵簡(jiǎn)單的依賴樹(shù)。假設(shè)B和C也依賴于M和N，J也依賴于M，C和H也依賴于Q……不必再?gòu)?qiáng)調(diào)，你應(yīng)該明白了一切。
這就像一個(gè)迷宮一樣。Python程序員把此稱為“依賴地獄”——的確是真實(shí)存在的。
而循環(huán)依賴算是迷宮中“最丑陋的野獸”。例如，如果模塊A依賴于模塊B，但模塊B也使用模塊A的一部分時(shí)——你的麻煩大了！
對(duì)于小項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，這沒(méi)什么大不了的。但對(duì)于大的項(xiàng)目……你可能會(huì)一頭扎進(jìn)“原始叢林”。
大規(guī)模的依賴沖突
我還沒(méi)發(fā)泄完我對(duì)模塊的咆哮：不僅是模塊本身，還有它們的版本方面也存在問(wèn)題。
原則上，Python擁有如此活躍的用戶群，并且許多模塊都定期更新，這是非常棒的。然而，只有一個(gè)問(wèn)題：并非所有版本的模塊都與其他模塊兼容。
例如，假設(shè)你正在使用模塊A和B。這兩個(gè)模塊都依賴于模塊C。但是A在3.2或更高版本中需要C，而B(niǎo)在2.9或更低版本中需要C。你不在乎C，你只想要A和B。
世界上沒(méi)有任何工具能幫你解決這場(chǎng)沖突。如果幸運(yùn)的話，你會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)補(bǔ)丁，它是由與你遇到同樣問(wèn)題的人編寫(xiě)的。如果你沒(méi)那么幸運(yùn)，你就得自己寫(xiě)補(bǔ)丁了。
或者使用不同的軟件包。或者完全重寫(xiě)其中一個(gè)包A或B，然后在需要錯(cuò)誤版本的C的任何地方找到解決方法。
總之，在任何情況下，你都需要花費(fèi)額外的時(shí)間。
這是一片“代碼叢林”，你需要耐心和一些工具來(lái)駕馭它才行。
撇開(kāi)依賴沖突不談，還有一些不錯(cuò)的工具。例如，有一個(gè)名為pip的工具，可以使安裝軟件包變得容易。借助一個(gè)簡(jiǎn)單的文本文件“requirements.txt”，你可以指定要使用的軟件包和版本，而不是弄亂文件頭部。虛擬環(huán)境將所有軟件包放在一個(gè)地方，并與主要的Python安裝分開(kāi)。
對(duì)于更大、更混亂的項(xiàng)目，還可以借助conda、YAML文件等途徑來(lái)解決上述問(wèn)題。
但無(wú)論如何，你都需要學(xué)習(xí)如何使用每種工具。而且，你需要花最少的時(shí)間來(lái)處理這些問(wèn)題。
不同機(jī)器上的Python問(wèn)題
與上述“依賴地獄”世界聯(lián)系在一起的是另一個(gè)令人不安的話題。
即使你已經(jīng)解決了機(jī)器上的所有依賴性問(wèn)題，并且Python像一匹新生的馬一樣平穩(wěn)運(yùn)行，也不能保證它會(huì)在其他人的機(jī)器上正常運(yùn)行。
新生的馬會(huì)跑嗎？我不知道，但我似乎在努力讓自己在生物學(xué)方面比以往任何時(shí)候都更有學(xué)識(shí)。閑言少敘，讓我們回到Python話題。
像pip、文本文件requirements.txt和虛擬環(huán)境這樣的工具將有助于你在一定程度上克服依賴地獄問(wèn)題。但是，這種便利僅限于本地情形。
在每臺(tái)新機(jī)器上，你都需要檢查并可能重新安裝每個(gè)需求及其版本。
唯一真正便攜的解決方案是借助Jupyter notebooks。在這里你可以用任何你喜歡的版本寫(xiě)東西。在Jupyter中，所有內(nèi)容都通過(guò)在線服務(wù)器運(yùn)行，因此你可以將這些文件發(fā)送給任何人，他們的確能夠“開(kāi)箱即用”。
不過(guò)，這種方法也存在一個(gè)明顯的缺點(diǎn)：Jupyter notebooks只有圖形界面，而有時(shí)候僅僅使用圖形界面，很難處理包含許多相互關(guān)聯(lián)文件的大型項(xiàng)目。
也許這就是為什么我從未在Jupyter notebooks上看到過(guò)大型項(xiàng)目，盡管它們確實(shí)存在。
相比之下，其他一些計(jì)算機(jī)語(yǔ)言只使用虛擬機(jī)，這類問(wèn)題即可迎刃而解。
除Pip之外的工具
假設(shè)你已經(jīng)通過(guò)使用Jython或PyPy或類似的解決方案將項(xiàng)目移植到不同的機(jī)器上。所有這些操作都比虛擬機(jī)稍顯笨拙。但是，至少它們能夠正常工作了！
如果你正在組建一個(gè)大項(xiàng)目，你可能會(huì)集成C包、Fortran包等等。這樣做有很多好處：Python中可能不存在C包，而且通常速度更快。出于歷史原因，科學(xué)計(jì)算類軟件包通常只存在于Fortran中。
實(shí)際上，您將不得不使用諸如gcc、gfortran之類的編譯器，或許還有其他更多的編譯器。
這太麻煩了！在Python代碼中集成C模塊的文檔超過(guò)4500字——是本文的兩倍！Fortran相關(guān)的文檔也沒(méi)有那么短。
用C語(yǔ)言構(gòu)建整個(gè)項(xiàng)目最初可能會(huì)耗費(fèi)更長(zhǎng)時(shí)間；但是，你可以防止出現(xiàn)必須處理多個(gè)編譯器和接口的情況。
C是如此古老的語(yǔ)言，以致幾乎任何東西都有對(duì)應(yīng)的C語(yǔ)言包裝版本，甚至包括用戶友好的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件包。
使用全局解釋器鎖鎖定性能
全局解釋器鎖（GIL）從Python誕生的第一天起就一直存在，它能夠使終端用戶的內(nèi)存管理變得非常簡(jiǎn)單。
至少在較小的項(xiàng)目中，開(kāi)發(fā)人員在使用Python時(shí)根本不需要考慮計(jì)算機(jī)內(nèi)存問(wèn)題。我們不妨將其與C語(yǔ)言比較一下：在C語(yǔ)言中，需要為每個(gè)變量保留一些內(nèi)存。
基本上，GIL能夠自動(dòng)計(jì)算一個(gè)變量在代碼的每個(gè)部分中被引用的次數(shù)。如果不再需要該變量，GIL就會(huì)釋放它所占用的內(nèi)存空間。
在小型項(xiàng)目中，GIL有助于提高性能，因?yàn)椴槐匾膬?nèi)存空間會(huì)被及時(shí)清除掉。
但在更大的項(xiàng)目中有一個(gè)問(wèn)題：GIL不喜歡多線程！
當(dāng)多個(gè)指令線程在同一進(jìn)程資源上獨(dú)立運(yùn)行時(shí)，這是一種高性能執(zhí)行程序的方法。機(jī)器學(xué)習(xí)模型很適合這樣訓(xùn)練。
然而，只有一個(gè)小問(wèn)題：GIL一次只能在一個(gè)線程上工作。
于是，會(huì)出現(xiàn)這樣的情況：例如變量A在線程1上執(zhí)行，而線程2已經(jīng)用完了變量A，那么它的內(nèi)存可能最終會(huì)被刪除。這種情況取決于GIL當(dāng)時(shí)在哪里運(yùn)行。
因此，這可能會(huì)導(dǎo)致非常奇怪的錯(cuò)誤，正如你所想象的……
這方面有一些變通辦法，但都不是很漂亮。另一種選擇方案是借助于多進(jìn)程來(lái)完成計(jì)算。但在沒(méi)有GIL的語(yǔ)言中，它通常不會(huì)像多線程那樣快。
并發(fā)和并行計(jì)算依然讓人頭疼
我們已經(jīng)看到了并發(fā)的一個(gè)缺點(diǎn)。在進(jìn)行多線程處理時(shí)，全局解釋器鎖會(huì)降低速度，或者導(dǎo)致奇怪的錯(cuò)誤。
同樣的缺點(diǎn)也存在于Python的協(xié)程中。
線程和協(xié)程之間有一些細(xì)微的區(qū)別，但最重要的一點(diǎn)是：協(xié)程一次執(zhí)行一個(gè)任務(wù)，而線程可以同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，二者都是并發(fā)實(shí)現(xiàn)的。
當(dāng)你有需要大量等待的任務(wù)時(shí)，協(xié)程非常有用，例如當(dāng)你正在閱讀網(wǎng)站數(shù)據(jù)并等待服務(wù)器響應(yīng)時(shí)的情形。協(xié)程不會(huì)讓計(jì)算機(jī)無(wú)所事事，而是給它分配另一項(xiàng)任務(wù)。
另一方面，當(dāng)你有幾個(gè)任務(wù)很耗時(shí)但不需要太多CPU消耗，也不需要太多等待時(shí)，線程是很有用的。流式數(shù)據(jù)就是一個(gè)例子。
如果你有一個(gè)CPU密集型任務(wù)，并且你想充分利用你的硬件，你可能想嘗試一下使用并行計(jì)算。
多進(jìn)程會(huì)成為你最好的朋友——它基本上是告訴計(jì)算機(jī)使用多個(gè)內(nèi)核進(jìn)行計(jì)算，從而節(jié)省大量時(shí)間。
不過(guò)，線程、協(xié)同程序和多進(jìn)程這三種技術(shù)都面臨類似的問(wèn)題。它們?cè)赑ython中實(shí)現(xiàn)起來(lái)并不難。但是代碼看起來(lái)很笨重，很難閱讀，尤其是對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)。
相比來(lái)說(shuō)，Clojure、Go和Haskell等語(yǔ)言在并發(fā)性和并行性方面性能要好得多。但是，如果你不是在處理緩慢或密集的進(jìn)程，那么你根本不必考慮這樣的方案。但如果當(dāng)你遇到這樣的問(wèn)題時(shí)，那么你可能需要考慮選擇語(yǔ)言的問(wèn)題了。
用哪一種語(yǔ)言代替Python？
Python并不全是邪惡的，但它的確也存在缺點(diǎn)。
因此，如果你想要明確說(shuō)明的變量和開(kāi)發(fā)良好的包，而這些包不會(huì)讓你輕易陷入依賴地獄，那么你可以選擇C語(yǔ)言。此外，如果你想要任何機(jī)器都可以移植的東西，那么Java、Clojure或Scala都是不錯(cuò)的選擇。因?yàn)樗鼈冊(cè)谔摂M機(jī)上運(yùn)行，所以你不會(huì)遇到與Python相同的問(wèn)題。
還有，如果你想執(zhí)行大而慢的任務(wù)，你可能想試試Go或Haskell。盡管一開(kāi)始，它們比Python更難學(xué)習(xí)，但你投入的時(shí)間是有回報(bào)的。特別是，你總可以把多種語(yǔ)言組合起來(lái)使用。
Python非常適合快速編寫(xiě)腳本、初稿，甚至適合中等規(guī)模的項(xiàng)目。我認(rèn)識(shí)的許多開(kāi)發(fā)人員都用Python編寫(xiě)初稿和測(cè)試運(yùn)行，然后再使用C、Go或Clojure重寫(xiě)重要的部分。這使代碼執(zhí)行更快，而且你仍然可以享受Python提供的優(yōu)勢(shì)。
在大型項(xiàng)目中，Python并不是被禁止使用，只不過(guò)這可能不是唯一使用的語(yǔ)言而已。你可以通過(guò)Python像膠水一樣將C、Go或Clojure中的代碼拼接在一起。此外，如果你已經(jīng)達(dá)到了自己構(gòu)建的階段，那么請(qǐng)記?。簺](méi)有任何一種語(yǔ)言是絕對(duì)優(yōu)秀的！
總之，盡管Python有缺點(diǎn)，但它的確很酷，而且也很方便。通過(guò)使用Python集成其他語(yǔ)言中的代碼，你總是可以繞過(guò)有關(guān)難點(diǎn)并最終解決問(wèn)題。
譯者介紹
朱先忠，社區(qū)編輯，專家博客、講師，濰坊一所高校計(jì)算機(jī)教師，自由編程界老兵一枚。早期專注各種微軟技術(shù)（編著成ASP.NET AJX、Cocos 2d-X相關(guān)三本技術(shù)圖書(shū)），近十多年投身于開(kāi)源世界（熟悉流行全棧Web開(kāi)發(fā)技術(shù)），了解基于OneNet/AliOS+Arduino/ESP32/樹(shù)莓派等物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)技術(shù)Scala+Hadoop+Spark+Flink等大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)。
當(dāng)前名稱：不要使用Python開(kāi)發(fā)大型項(xiàng)目！
文章地址：http://www.5511xx.com/article/cdgeeei.html
