本文轉(zhuǎn)載自公眾號“讀芯術(shù)”(ID：AI_Discovery)。

許多高級開發(fā)人員表示，他們發(fā)現(xiàn)使用動態(tài)類型的語言令人頭疼。下面的響應(yīng)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(guān)。這個詞是從數(shù)據(jù)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(biāo)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)類型的報告。C，C ++和Java就是這種情況。

一般來說，關(guān)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(shè)置為通過隱式數(shù)據(jù)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(dāng)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(jié)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(jié)果是錯誤的。這是因為在for循環(huán)中，我們拼錯了max_number，導(dǎo)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(xiàn)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(yīng)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(dǎo)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(jìn)行執(zhí)行前分析，以確保您的變量類型協(xié)調(diào)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(chǎn)代碼(通常為數(shù)百行或數(shù)千行代碼)，是由經(jīng)驗豐富的開發(fā)人員承擔(dān)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(shù)據(jù)數(shù)量眾多，因此這種類型的計算現(xiàn)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(shè)，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(xiàn)終結(jié)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(dāng)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(fù)責(zé)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(jìn)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(jié)果似乎很奇怪，但它是計算機科學(xué)，而不是計算機推測。如果您對問題進(jìn)行更深入的研究，那么一切都應(yīng)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(xì)節(jié)的骨干，例如內(nèi)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(shè)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(biāo)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：

#include<stdio.h>int 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(jié)構(gòu)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(rèn)為空白敏感性很煩人，但許多Pythonista人士認(rèn)為處理空白問題比最后進(jìn)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(xí)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(yīng)地重寫其代碼。

當(dāng)向后兼容性成為一個嚴(yán)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(rèn)為，人們將Python 2代碼轉(zhuǎn)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(rèn)了這一點：

“我們低估了多少人已經(jīng)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。”

關(guān)于該問題的裁決是延長了Python 2.7的壽命。

總結(jié)

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(xué)習(xí)使用Python編程比學(xué)習(xí)使用Java或Swift編程容易得多。對于學(xué)習(xí)計算機科學(xué)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。”

除此之外，最理想的情況是擁有一種可以結(jié)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