发表日期：2019-01-22
世上最慢“动物”之一，为啥程序员却很爱“它”
—— Python 是世界上使用最广泛的编程语言之一，它至今已经存在了个 28 年头。对于大多数人，尤其是刚接触 Python 的初学者（以及 C 程序员）来说...
作者：Bobby
Python 是世界上使用最广泛的编程语言之一，它至今已经存在了个 28 年头。对于大多数人，尤其是刚接触 Python 的初学者（以及 C 程序员）来说，有一个问题经常会被提起：“为什么 Python 这么慢，还能这么受欢迎？”或者说，为什么 Python 程序员、开发者不担心它的速度问题？在这篇文章中，优达菌将带给大家详细分析一下主要原因。
（地球上最慢的“动物”）
为啥 Python 在速度上没有优势？
在详细分析之前，我们先来探讨一下 Python 为什么比较慢的一些客观原因。当然，这里的慢是相对于 C 和 C++ 等其他编程语言而言的。
高级编程语言：
用 Python 写代码的时候，你的代码其实非常接近人类的自然语言，接近人类思考问题的方式。为了实现这一点，Python 解释器帮你简化了许多涉及计算机本身的细节，比如内存管理、指针等等…也正因为此，Python 运行起来就比其他“低级编程语言”来的慢。
Python 是解释执行，而不用经过编译：
嗯，我上面这句话其实说的过于概括了，并不完全准确，不过大概意思就是这样的。在执行的过程中，Python 代码被解释器读取，并逐一运行，而不是通过编译过程将代码全部编译成电脑直接执行的字节码，然后再运行。
Python 是一门动态类型的语言：
和其他“静态类型”的语言，比如 C、C++ 或 Java 不同，你在使用一个变量的时候，并不是必须要提前声明它的类型（String 字符串 / Boolean 布尔值 / int 整型数字等等）。你是省事了，但这些就靠计算机来替你处理了。这也就意味着，对于每次的对象调用，程序需要进行大量的处理。此外，动态程度这么高，也意味着 Python 很难以进行优化。
全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL)：
因为 GIL 锁的存在，基本上 Python 解释器在同一个进程里只能运行一个线程（Python解释器的一个实例），所以整体速度难以提升。
（别问我，我不过就是用 Python 搞了个多线程）
为啥大家还喜欢用 Python？
在我看来，这主要是因为，在 90% 的情况下，Python 代码的运行速度并不那么重要，而它的语言特性带来的益处则是实实在在的。下面我就详细说说其中的主要几点：
实际用户并不会太在意速度问题
说 Python 慢的同学，你真的能感觉出 0.001 秒和 0.01 秒的区别吗？对于绝大多数实际使用软件的用户来说，这种细微的差别根本不值得在意。
正常情况下，用户不会太在意你的软件的处理时间有那么一点点长。当然，如果它要卡上个两三百年，那我想这就没有什么用户体验可言了吧。只要在用户可以接受的范围内，就都没有问题。（甚至有的软件为了给用户一种“处理了很多信息”的感觉，会故意把“处理中”的时间延长一点点呢。）此外，如果真的出现处理时间太长的情况，你还可以通过水平扩展的方式来提升你的系统处理能力，以解决一些可能出现的瓶颈，让整个处理速度更快。
写 Python 代码的效率更高
Python 如此受欢迎的首要原因是，和其他编程语言（比如 C++ 和 Java）相比，它的开发效率更高。比起其他语言，Python 的代码更加简明易学，可读性好，容易维护，学习成本和时间相对较短，甚至完成类似任务所需的代码行数都更少。
（Python 代码非常简单而且容易阅读）
Python 语言的许多特性，比如一行函数、列表生成器、动态类型等，都使开发者能用比其他语言少得多代码完成相同或相似的任务。它的良好可读性也使初学者和新手学习语法的时间少了许多。比如，Python 代码确实在运行时的速度比 Java 慢，但 Python 代码的编写时间平均只有 Java 的三到五分之一。
总的来说，Python 简单的语法结构，较高的可读性，以及类似英语一样的命令语句，都让 Python 程序的开发变得更加容易而高效。这正是大家喜欢它的一个重要原因。
运行速度慢？开发速度快才是王道！
曾几何时，计算机的运算资源不足是软件开发的主要瓶颈，计算时间是软件需要消耗的宝贵资源。在这种瓶颈限制下，程序员们养成了绞尽脑汁优化代码运行效率，减少算法复杂度的编程习惯。而现在，计算机、服务器以及各种智能硬件都变得越来越便宜，代码运行速度已经变得没那么重要了。如今，人力资源才是软件开发企业最大的成本，开发所需的时间比软件运行的时间宝贵多了。加快开发速度，才是有效减少开发成本，快速产生效益的重要因素。
如果真的很需要提升程序处理速度，企业完全可以通过水平扩展的方式，也就是部署更多的服务器，来提升整体系统运行速度，以弥补代码本身的处理速度问题。随着计算机算力的不断攀升，多核芯片的不断迭代，提升算力所需的成本也越来愈低。为了省一点服务器开支，而拖慢整个团队的开发速度，明显不是一件划算的事情。
此外，开发速度快，也不单单是节省了人力成本。能快速迭代，易于维护，部署方便的代码，也能显著地提升团队的竞争力。这就是为什么大家都热衷于选择 Python 语言的根本原因。
速度是你应该考虑的唯一因素吗？
当然不是。不管想要开发什么类型的软件，在选择用什么编程语言的时候，你需要考虑的因素往往数以百计。没错，速度确实是其中之一，但它决不是唯一因素。比如，语言的适用性就是非常重要的一个因素。
几十年来，Python 经历了市场的考验，形成了庞大的用户社区。因此，作为开发企业，你很容易就能找到 Python 程序员，并获得各种技术支持。
此外，Python 还拥有非常丰富的标准库，和多种不同用途的框架，基本上算是应有尽有。举几个栗子，要开发网页 app，你可以用 Django 和 Flask，要搞数据分析有 pandas，要跑深度学习有 TensorFlow，等等。
Python 适合用来开发对速度要求很高的应用吗？
上面我们聊了 Python 虽然代码执行速度慢，但有着许多与众不同的优势，使得主流软件开发企业对它爱不释手。也许有人会觉得我们是把 Python 吹的无所不能了吧？其实并不是这样的。对某些严格要求高性能、执行速度快的程序来说，Python 并不适合。没错，程序员可以用力优化算法，但总体上来说，这往往会牺牲可读性，减缓开发速度，产生各种问题，还不如换用其他编程语言呢。比如，在快速实时对战游戏的开发上，C# 将会是一个更好的选择。
结语
总而言之，虽然速度不如其他编程语言，Python 还因为下面这些原因，而被广泛使用：
- 开发效率更高
- 节省最贵重的开发成本：人力资源
- 快速更新，提升竞争力
- 丰富的代码库和框架
- 庞大的社区支持
当然，不好的地方我也要 diss，它确实不太适合开发包括游戏在内的许多速度密集型应用程序，也不适合开发操作系统等系统底层应用。
好啦，不说了，我先去学 Python 啦！
（本文已投稿给「优达学城」并已发表。 原作： Bobby 译者：欧剃 编辑：kooyee 转载请保留此信息）
编译来源： https://medium.com/@trungluongquang/why-python-is-popular-despite-being-super-slow-83a8320412a9
标签：Udacity、Python、Translate