大學畢業到現在用的最多的編程語言還是C，C++，後來學習了一下Python，覺得Python是門學了不後悔的語言。尤其適合非程序員學習，作為青少年學習計算機的首門語言也不錯，大學生學習計算機采用Python語言作為入門也不錯。一個軟件工程師，感覺以C+Python+HTML5+JavaScript的搭配也可以接受。對於Python語言一直存在一些誤解，整理了一下網上資料，僅僅當作自己學習的樂趣，也算是給自己鼓鼓勁。

註：

這裏不想討論編程語言的優略，因為程序員都是認真的，一討論編程語言一定會熱鬧起來，比如以前Linux作者林納斯·托瓦茲的C與C++好壞爭論，...... ，PHP是世界上最好的語言等等。

練武功既要練招式，也要練內功，討論編程語言別太認真，選合適的解決自己問題的語言就好。

圖：Linux之父Linus Benedict Torvalds

Python是一門新的語言：

Python語言在國內大規模流行主要是從2014年左右開始，這一點從某娘的搜索指數也可以看出。

圖：幾種編程語言的搜索指數趨勢

由圖可見，2014年前，Python在國內搜索指數很低，2014年之後逐漸增加，到2017年竟然超過了老大Java。但不要認為Python新近流行，就認為Python是新語言，其實了解Python歷史的人一定知道，Python誕生於1989年，1991年發布第一個版本，其年齡比Java還大4歲。Python一個著名的早期使用的例子是1996年Google的第一個成功的網絡爬蟲。和Java比Python更像草根，一直默默修煉，最終大器晚成。這麽多人喜好說明Python還是有它自身的優點的。

Python是解釋型語言，沒有被編譯：

Python的確不像C、C++那樣需要編譯成可執行程序，但它更像Java，會將源代碼編譯成自己的字節碼。字節碼有解釋器(Java稱虛擬機）來處理執行。Python和Java比完全開源，沒有被某個大機構掌控，解釋器也比較多，如：CPython, PyPy, Jython/JVM, IronPython/CLR等等。

Python是腳本語言，不是一門獨立的開發語言：

Python確實是一種面向對象的腳本語言，而且還是這個領域的先行者之一。因其語法簡單，支持跨平臺，並且普遍存在於Linux，Macs和其它Unix機器中。尤其是在自動化運維方面，Python語言絕對是首選。目前自動化測試也開始更多的選擇Python語言。

但是不能因為其這方面強大，就忽視了Python最為一門獨立編程語言的特性，事實上，Python可能是通用編程語言中最靈活、功能最強大的開發語言之一。下面給出一些實例：

1.電話基礎設施(Twilio)

2.支付系統(PayPal，Balanced Payments)

3.神經科學和心理學(例子很多)

4.數值分析和工程學(numpy, numba和很多其它例子)

5.動畫片(LucasArts, Disney, Dreamworks)

6.遊戲後端(Eve Online, Second Life, Battlefield和很多其它例子)

7.電子郵件基礎設施(Mailman, Mailgun)

8.媒體存儲和處理(YouTube, Instagram, Dropbox)

9.運營和系統管理(Rackspace, OpenStack)

10.自然語言處理(NLTK)

11.機器學習和計算機視覺(scikit-learn, Orange, SimpleCV)

12.安全和滲透測試(DNSRecon、patator、XSSer、太多了，包括eBay/Paypal/)

13.大數據(Disco, Hadoop support)

14.日歷(Calendar Server, which powers Apple iCal)

15.搜索系統(ITA, Ultraseek, and Google)

16.互聯網基礎設施(DNS) (BIND 10)

17.雲計算平臺（OpenStack）

18.爬蟲框架（Scrapy，scrapy-redis）

19.WEB架構（Django、Flask、Tornado）

20.調試和逆向工程（很多這裏不列舉了）

其他例子舉不勝舉，可以通過互聯網搜索。 當下，以Python作為主開發語言是沒有任何問題的，可以作為初入行者的首門語言。

Python是弱類型語言：

Python一個明顯的特性是變量是動態類型的，這不影響Python作為一種強類型語言。從某種意義上講，Python具有比Java更強的類型系統。Java的原語和對象有各自的類型系統，Null存在於一種灰色地帶。

另一方面，Python有一個統一的強類型系統，None這種類型也有明確的定義。

關於Python的類型系統，在應用中也需要註意，認真處理，否則也會帶來麻煩。

Python不安全：

Python是解釋型語言，通常軟件發布采用源碼方式，所以認為代碼保密性不好，安全性不好。前面我說了，Python是支持編譯的，其實Python可以是編譯+解釋混合型。

另外安全不能依靠編譯狀態的代碼，更重要的是使運行環境更安全。因為本質上，每種語言都有反匯編器或可以被破解，這會破壞程序的保護狀態，所以安全不能僅僅靠編譯。

安全的一個核心原則是盡可能小的呈現目標。CPython通過簡單的、穩定的和易於審計的虛擬機來解決這些問題。事實上，在Coverity軟件最近的一個分析中，CPython得到了最高的質量評價。

Python還具有一系列廣泛開源的、行業標準的安全庫。將hashlib，PyCrypto和OpenSSL結合在一起，通過PyOpenSSL，進行一些處理是可以滿足各種安全和性能需求的。

根據公開資料，PayPal(eBay)的應用安全組中使用Python的安全應用的例子也不少：

1.為促進密鑰置換和加強加密的實現創建安全代理

2.集成行業領先的HSM技術

3.為不兼容的棧構建基於傳輸層安全的包裝器代理

4.為我們內部雙向認證機制產生密鑰和證書

5.開發主動的漏洞掃描器

國內的BATJ公司也大量使用Python進行開發，此外，很多由Python構建的以運營為導向的系統都暗含安全特性，例如防火墻和連接管理等。

Python缺乏好的並發性支持：

提到Python，一定會提到Python的GIL（全局解釋器鎖），也一定會質疑“Python缺乏並發性”。這個確實不好說。只能簡單來看吧。

Python有大量的並發性原語，包括generators,greenlets,Deferreds和futures。Python有非常多的並發性框架，包括eventlet,gevent,pulsar,toro,offset和Twisted。

目前已有大量的工作投入到了為並發性定制運行時間，包括Stackless和PyPy。所有這些，以及更多的案例表明有效地使用Python可以進行並發編程。這些企業級的產品都得到了官方支持和使用。

全局解釋器鎖GIL是在Python大多數使用情況下的性能優化，也是CPython 代碼在開發中的易用性優化。GIL可以讓操作系統的線程或綠色線程使用起來更容易，同時不影響多進程的使用。

目前大量服務器端軟件采用Python開發，我們也看到Python服務器每天每臺機器有數百萬次的請求，但它們都可以輕松的處理。所以不能說Python缺乏並發行支持。

Python不適合做大項目：

Python主要特點之一是開發效率極高，Python項目組能以少量開發人員完成較大項目。Instagram達到每天億萬次的點擊和數10億美元，整個公司仍然只有一組數十人的團隊。Dropbox在2011年僅有70名工程師，其它Python團隊的情況也很類似，人員不多。同時也帶來一個質疑，Python做不了大項目，組建不了打團隊。Instagram，Dropbox算小項目嗎？

我們看幾個例子，美國銀行實際上有超過5000名Python的開發人員，一個單獨的Python項目有超過千萬行Python代碼。摩根大通經歷了相似的轉變。YouTube也有數千名工程師和數百萬行代碼。大的產品和大的團隊每天都使用Python，它們具有卓越的模塊化和封裝特性，超過某一特定點後，通用開發規模基本保持不變。工具、強的約定和代碼評審使大的項目易於管理。

編寫大項目任何語言都會碰到問題，不能光靠語言約束。應該遵守合理、嚴格的規範，養成良好的編程素養。如：可以支持PEP8規範，在提交代碼前，我們使用PyFlakes和其它工具去執行Python代碼的靜態分析等等。

事實上Python不僅開發效率高，更容易開發出高效，穩定的軟件。

Python不能擴展：

這個有點沒模糊，Python語言本身是可擴展的，Python也可以開發出就有擴展性的軟件。YouTube采用Python開發，是一個可擴展的網站。每月都有超過10億的獨立訪客，每分鐘上傳超過100小時的視頻，占用20%的互聯網絡峰值帶寬，這些都用Python作為核心技術。Dropbox、Disqus、Eventbrite、RedTwilio、Instagram、Yelp、EVEOnline、Second Life、eBay、以及PayPal，這些案例證明Python的擴展性還不賴。

簡單性和一致性是成功的關鍵。CPython這個基本的Python虛擬機，使這些特征最大化，同時也使運行時間可以預測。很難看到Python程序員關註垃圾收集中止或應用程序啟動時間。隨著強大的平臺和網絡支持，Python自然地適應了智能的橫向可伸縮性，主要表現在像BitTorrent這樣的系統中。

另外兩個問題：

這兩個不能算是誤解，可以說是事實。

1、Python運行速度慢

Python作為解釋型語言，通常理解是沒有C、C++這些編譯型語言快。不過說Python語言比Java慢，這個有待商榷。可以從以下幾個方面看這個問題，語言僅僅是一個因素，單獨評估一個語言的快和慢，有時並不恰當。應該對一個應用程序，最好是針對一個特定的用例進行評估。比如用Java，Python同樣實現一個軟件進行評估。由於Python可以和C、C++很好的互相調用，對於真正需要性能的地方可以使用C、C++進行擴展，然後需要提高編碼效率的地方用Python實現，這樣寫出的整體軟件可能比Java還快。還有現在出現了一些優化的Python解釋器，如：PyPy的JIT編譯器達到了比C語言更快的性能。還有Python應用在服務器端居多，和運行速度比網絡吞吐量也是瓶頸，從現有軟件看，Python的運行速度不是最大問題，Disqus的用戶規模從2.5億增長到5億，一直都是使用同樣的100臺服務器。提高軟件的叠代速度也是要考慮的因素。Python從設計之初就把開發者的開發效率放第一位。根據經驗，同樣的時間內，Python項目比C++或Java項目會有更多叠代次數。

2、Python程序員稀缺

Python流行相對較晚，而且之前Python通常作為一個工程師的第二語言，Python開發工程師數量少是事實。

Python的網頁開發工程師不如PHP和Java那麽多。這可能是由於行業需求和教育的聯動導致的，但教育趨勢表明這很有可能會被改變。

Python開發的高效率，使得采用Python開發，一個較小的團隊可以完成一個高效，強大的軟件的開發工程。這也是一個因素。

從另外一個角度看，Python從業人員少也是相對的，Python從業人員的絕對數量也不少。全世界有數以百萬計的Python開發人員，幾十個Python會議，StackOveflow上幾萬個Python相關的問題，一些公司，如YouTube，美國銀行，和LucasArts/Dreamworks雇用了成千上萬的Python開發人員。

一個新建項目或者初創公司更喜好選擇Python，原因如下：

Python非常容易學習，而且對孩子，大學生和在職人員來說也是首選編程語言。對一個新Python程序員來說，只需要一周時間，他就能夠初見成效，往往在2到3個月就可以大放異彩，互聯網上豐富的互動式教程，書籍，文檔和開源的代碼庫，使這一些變得可能。

近年Python開發工程師崗位數量激增。從業人員薪水還算不錯，所以一定會有大量的初學者入場，平均薪資被拉低也是必然。從業有風險，入行需謹慎。

圖：Bruce Eckel原話是"Life is short, you need Python"

Python：經過了十幾年，你們還沒有消除的對我的誤解嗎？