很多人讲python因为性能问题不适合web开发，其实把问题归结到性能上，也只能说明学习的不够深入。
许多后端业务都是用Python编写的，每个基本微服务至少有数万行代码。每一个项目并没有增加到几百万行或至少几十万行。现在基本上，Java、GO、Python都有。
有些同事讨厌动态的语言，觉得很累。先前的学术研究专门计算了github上不同语言项的错误率，并得出结论，静态语言确实不容易出错，并且更易于维护。动态语言需要良好的工程实践来控制，但灵活性和表达能力更强。如果它真的是一个非常大的单一项目，静态语言确实是更好的选择，支持统计。
脚本语言只是在互联网时代才逐渐流行，而互联网公司很少使用单一的体系结构，大量的服务代码用于项目的维护、开发、部署，网上都是灾难，很多是微服务体系结构。许多语言都能胜任微服务体系结构，几乎所有语言都有成功的业务项目，甚至许多动态语言都具有快速原型化的优势，即使它们在未来遇到瓶颈重构服务也不太困难。
下面是一些众所周知的Python项目代码统计，目前最大的Python项目应该是开放堆栈，达到了一百万行，但大多数大型项目高达几十万行。如果是一个商业项目，目前不可能有一百万行。目前，国内很多Python公司或中小企业，可能只有大型服务、大型网站，不太可能出现超大型的单个项目。如果项目团队不被排除在编写Python之外，Python可以在许多项目中使用。Python在爬虫、网站、数据分析等领域有成熟的解决方案。一开始就不需要太纠结于技术选择。也许工程控制，代码质量更重要。
易于使用，灵活和高效，编程语言只能有两个项目在同一时间。
易于使用包括：
1、简明易懂，易懂易懂。
2、良好的一致性，易于协作，易于维护；
3、基本结构紧凑。
4、尽可能多地支持，包括丰富的类库和软件包。
5、可移植性，对执行环境的假设较少。
6、从写入到执行，在整个过程中所涉及的工具越少，部署程序就越容易。
7、手册可以容易地访问。
灵活性包括：
1、可扩展性很好，删除依赖性与添加依赖性一样简单。
2、允许在不同的层次上抽象（包括DSL）。
3、支持多种编程范例。
4、尽量适用于更多的领域。
5、可定制的语言子集（方言）；
6、可以编译或执行。
效率包括：
1、写得更快、更快、更好（考虑工具支持和纯手写）；
2、编译得越来越快。
3、快速调试，越快越好。
4、快速执行，越快越好。
还有一些未列出的特性。仔细想想，以上特点并不缺乏相互对立，如何实现平衡，完全取决于应用环境。这些特征将与设计哲学相互作用，并最终决定编程语言的写作风格和使用。
但最终，编程语言的设计主要是在成本最小化的基础上尽可能地解决问题。
此外，没有从体系结构的角度考虑开发和操作、维护和用户操作之间的关系，生成的内容必然会被删减，并且难以维持。不要轻视编程语言随便。它必须是有用的，如果它被发明了。正确的语言在正确的时间内解决正确的问题更为重要。
写Python几年，写CPP几年，写CS几年，Python做一个大项目是没有问题的，不比其他主流语言差，项目的可控大小，主要取决于人，当然不是语言——语言，有区别，但不是大量宣传。至于开发工具，高级开发人员根本不依赖开发工具。Python本身并不是一种依赖代码完成和其他功能的技术。习惯的组合是Emacs + IPython + Python模式，它使用DOCTREST作为TDD并且是高效的。最近，很多崇高的文本被使用，没有任何感觉，我不能离开习惯的环境。
至于运行时的错误，这取决于自动化测试的级别。Python项目的bug将不会高于CPP或Java的bug。
如果使用不当，一切都是不好的语言。这是一种相当廉价的态度。
用Boost进行实际开发？那些没有被编译器抓到的人是快乐的。
你能用STD:C做风格的轮子吗？没有被STD感染的人：串效率问题是快乐的。
Python超过1K行是灾难？这些语法正确性完全取决于由提示提示写入的1K行代码。最好的软件工程工具是语言无关的：单元测试，按合同设计。除了非常少的特殊语言（Eiffel，AspectJ），它基本上是由图书馆和程序员手工完成的。
公司可以招聘像谷歌这样的人，他们可以使用任何语言。如果没有，尽早放弃C++，修复新来的坑，并帮助古庙。
至于性能问题…没有谷歌的规模，性能问题就不需要从全球角度来解决。找到一个热点并用适当的工具替换它。这是一个可行的项目。此外，Python是一种易于用C语言扩展的语言。
Perl，Python，Go，甚至Java。这些语言的问题在于它们从未被取代。它们都解决非常特定的问题，所以当新语言在当前语言框架之外解决新的特定问题时，旧语言会失去许多用户。GO的协同程序，Python的语法简单明了，Perl的字符串处理效率和准备运行，Java的库和GC，从左到右就是回溯波和前向波之间的关系。用正确的工具解决正确的问题是每个程序员和架构师都应该做的。
1是性能重要吗？
目前，由于语言速度缓慢，似乎没有出现很多软件问题，除了超级大的互联网公司需要静态语言来节省电力之外。此外，缓慢的程序可能不会在未来缓慢。但是程序员的速度很难提高。没有子弹。
2在程序规模增加之后，是否真的需要编译静态检查来调试它？
无论考试多么严格，它都不能阻止程序员写垃圾。C检验弱于C++，但高于TIOBE。里奇相信程序员可以做自己的事情，所以他不会做出太多的假设。C++似乎严格遵循许多编程范例，但是它太复杂了。直到现在，C++编译器还不能显式地解决其最复杂的内存泄漏问题。这张支票是否等于。
没有静态编译扩展到大型项目中。请看PHP。请看ROR。更不用说，Paul Graham曾经与Lisp公司合作生产过世界一流的大型软件。这是一个比其他任何东西都好的好例子。动态语言似乎抛弃了静态类型检查，但获得了灵活的类型机制，有利有弊，这似乎是一个好趋势。使用动态语言，回头看一些静态类型的语言，看到更多流血的眼睛，书写更多的流血的手。
3种语言依赖于开发工具吗？
我不知道真正的语言开发工具是什么。事实上，除了PHP，现在主要的脚本语言开发工具只有六种，Python仍然是增长最快的。认为良好的语言不应依赖于技术体系，麻省理工学院仍然使用LISP和Emacs作为朝圣。Emacs是一种很好的故障排除方法吗？Emacs部署非常方便吗？Emacs对性能基准测试非常方便吗？这会影响LISP的语言吗？
C++有什么工具？这样做会更好吗？工具实际上是第二，一切都会好起来。
每种语言的设计都有它的折衷。事实上，它是设计师的视觉。事实上，我很难理解像我这样的低能手。但是如果它给学生第一印象，那就是一门很棒的语言。
两个闭合数字：
好奇公司的250万行代码大部分是用Python生成C的方式编写的。我想知道这是否是一个有10多万行的项目？
麻省理工学院的第一门计算机课程已经教了两件事：计算机程序是写给人们看的，只是运行。软件设计实际上是对抽象复杂性的控制。这两个概念完全独立于性能、静态检查和开发工具。这门课是按计划教了很多年的，在前两年突然变成了Python。
原创文章作者：梦见自己住在工棚里，如若转载，请注明来自百香果号：https://bxg.huangjinbaixiangguo.com/article/158675.html
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