python or not python

python or not python

我挺喜欢 python 这种编程语言，它本身的丰富的动态特性让这种语言的表达能力很强，基本上 python 上写的一行代码，可实现 java 上 1.5 到 3 行左右的功能。它上手是挺容易的，照着帮助文档学，大概两天左右，有编程经验的人就能把语言的大部分特性学会。

但要注意的是，学会 python 并不意味着能用好 python ，特别是在大型多人协作的项目上。

有以下几点是必须要注意的：

缺乏的有效静态类型检查，需要精心设计单元测试

python 是一种动态语言，本身在静态类型检查等方面缺乏有效工具。采用 python 的项目，都要特别注重单元测试，防止引入了很低级的错误。我曾经遇到过把对象当成了函数，而且在单元测试都没有发现出来，因为这个对象本身被弄成了 callable 的，直到性能测试时，才在日志中发现了这个问题。

接口的概念较弱，设计时和工作分解时有难度

动态语言强大的动态类型有时给设计工作带来很大的麻烦，在设计时我们期望接口是明确目标的并有限制功能的，每一个参数应该是预定义的，而实现时很难限定传入的对象类型。同样的一个接口，不同的人很容易产生不同的理解，因此除非实现者已明确了函数的设计内容，以及它在整个解决方案中的作用，否则就会出现各种各样的实现。上面 callable 对象是其中一个例子，还有一个隐藏得比较深的例子：

某个接口函数 add_callback 需要一个回调函数，这个函数只有 async_result 作为参数，用于在异步调用结束时进行处理。但是为了处理一些额外的参数，于是出现了一个代码，大概如下：

...
for i in range(100):
    def f(async_result):
        dosomething(i)
        dosomething(async_result)
    a = A()
    a.add_callback(f)
    a.start()
...

还有人这样处理了：

def wrapper(i):
    def f(async_result):
        dosomething(i)
        dosomething(async_result)
    return f
...
for i in range(100):
    a = A()
    a.add_callback(wrapper(i))

本来，这应该是属于接口设计上的问题，但是却被通过不同的方法"巧妙"地掩盖了起来。

缺乏足够良好的可参考实践和标准

在实际的项目中，除了强制的缩进，不同的人很容易写出不同的代码风格！

在doc_strings上，python并没有规定注释的标准格式，因此有多种实际使用中的注释方法。

在大型项目方面，目前很少见到用python来编写，可能是目前还不是太多团队会采用 python 。但这点正在变化，像 OpenStack 这样的大项目基于 python 编写，很多工具也支持 python 接口。

由于动态语言的关系，python 在创建一个具有自己特色的框架方面会显得相对容易。因此，python的框架总是一大堆的，django / flask / web.py 之类的框架，每个都很有特色，选择起来容易头痛。

python or not python

这个问题，应该综合开发组实力，以及开发项目的规模、后期维护等因素综合考虑。

如果项目的规模不算大，而且成员都有一定的 python 编程经验，那么在限定编程规范时，还是值得使用 python 来进行快速迭代开发。如果项目大，接口多而复杂，就不建议采用 python 了，这种项目后期的维护工作量大，需要了解项目结构和设计的人才能继续维护 python ，还不如用 java 一些成熟的方案。

python 用得好，能很快建立系统原型，并在后续的开发中进行持续的迭代改进，比使用 java / C# 等要更快能实现一个可运行原型，而且代码量有显著的减少。python 的生态链越来越丰富，将来完善了各项支持工具，或者会有更多的项目采用 python，让它进行良性的发展循环。