Cộng đồng lập trình phải mất vài thập kỷ để đánh giá cao Python. Nhưng kể từ đầu những năm 2010, nó đã bùng nổ — và cuối cùng vượt qua C, C#, Java và JavaScript về mức độ phổ biến
Nhưng cho đến khi nào xu hướng đó sẽ tiếp tục?
Đặt ngày hết hạn chính xác cho Python sẽ là rất nhiều suy đoán, nó cũng có thể vượt qua Khoa học viễn tưởng. Thay vào đó, tôi sẽ đánh giá những ưu điểm đang thúc đẩy sự phổ biến của Python ngay bây giờ và những điểm yếu sẽ phá vỡ nó trong tương lai
Điều gì làm cho Python trở nên phổ biến ngay bây giờ
Tham gia TNW tại Valencia
Trái tim của công nghệ đang đến với trái tim của Địa Trung Hải
Đọc thêm
Thành công của Python được phản ánh trong xu hướng Stack Overflow, đo lường số lượng thẻ trong các bài đăng trên nền tảng. Với kích thước của StackOverflow, đây là một chỉ báo khá tốt về mức độ phổ biến của ngôn ngữ
Mặc dù ngôn ngữ R đang chững lại trong vài năm qua và nhiều ngôn ngữ khác đang giảm dần, nhưng tốc độ tăng trưởng của Python dường như là không thể ngăn cản. Gần 14% trong số tất cả các câu hỏi StackOverflow được gắn thẻ “trăn” và xu hướng này đang tăng lên. Và có một số lý do cho điều đó.
No cu
Python đã xuất hiện từ những năm 1990. Điều đó không chỉ có nghĩa là nó đã có nhiều thời gian để phát triển. Nó cũng đã có được một cộng đồng lớn và hỗ trợ
Vì vậy, nếu bạn gặp bất kỳ vấn đề nào trong khi viết mã bằng Python, khả năng cao là bạn sẽ có thể giải quyết vấn đề đó chỉ bằng một lần tìm kiếm trên Google. Đơn giản vì ai đó đã từng gặp phải vấn đề của bạn và đã viết điều gì đó hữu ích về vấn đề đó
Nó thân thiện với người mới bắt đầu
Nó không chỉ thực tế là nó đã tồn tại hàng thập kỷ, giúp các lập trình viên có thời gian để tạo ra những hướng dẫn tuyệt vời. Hơn thế nữa, cú pháp của Python rất dễ đọc đối với con người
Đối với người mới bắt đầu, không cần chỉ định loại dữ liệu. Bạn chỉ cần khai báo một biến; . Đây là một lợi thế rất lớn cho người mới bắt đầu. Nếu bạn đã từng lập trình bằng C++, bạn sẽ biết việc chương trình của bạn không biên dịch được vì bạn đổi số float lấy số nguyên sẽ khó chịu như thế nào.
Và nếu bạn đã từng đọc mã Python và C++ song song, bạn sẽ biết Python dễ hiểu như thế nào. Mặc dù C ++ được thiết kế dành cho tiếng Anh, nhưng nó khá khó đọc so với mã Python
Nó linh hoạt
Vì Python đã tồn tại quá lâu nên các nhà phát triển đã tạo ra một gói cho mọi mục đích. Ngày nay, bạn có thể tìm thấy một gói cho hầu hết mọi thứ
Bạn muốn xử lý các số, vectơ và ma trận? .
Bạn muốn tính toán cho công nghệ và kỹ thuật? .
Bạn muốn phát triển lớn trong thao tác và phân tích dữ liệu? .
Bạn muốn bắt đầu với Trí tuệ nhân tạo? .
Cho dù bạn đang cố gắng quản lý tác vụ tính toán nào, rất có thể có một gói Python dành cho nó. Điều này làm cho Python luôn dẫn đầu trong những phát triển gần đây, có thể thấy được từ sự gia tăng đột biến của Machine Learning trong vài năm qua
Nhược điểm của Python - và liệu chúng có gây tử vong hay không
Dựa trên các công thức trước đó, bạn có thể tưởng tượng rằng Python sẽ đứng đầu trong nhiều thế kỷ tới. Nhưng giống như mọi công nghệ, Python có điểm yếu của nó. Tôi sẽ điểm qua từng lỗi quan trọng nhất và đánh giá xem chúng có nghiêm trọng hay không
Tốc độ, vận tốc
Python chậm. Giống như, rất chậm. Trung bình, bạn sẽ cần khoảng 2–10 lần để hoàn thành một tác vụ với Python so với bất kỳ ngôn ngữ nào khác
Có nhiều lý do cho điều đó. Một trong số đó là nó được nhập động — hãy nhớ rằng bạn không cần chỉ định loại dữ liệu như trong các ngôn ngữ khác. Điều này có nghĩa là cần sử dụng nhiều bộ nhớ, vì chương trình cần dành đủ dung lượng cho từng biến để nó hoạt động trong mọi trường hợp. Và rất nhiều việc sử dụng bộ nhớ chuyển thành rất nhiều thời gian tính toán
Một lý do khác là Python chỉ có thể thực hiện một nhiệm vụ tại một thời điểm. Đây là hệ quả của các kiểu dữ liệu linh hoạt - Python cần đảm bảo rằng mỗi biến chỉ có một kiểu dữ liệu và các quy trình song song có thể làm hỏng điều đó
Để so sánh, trình duyệt web trung bình của bạn có thể chạy hàng tá luồng khác nhau cùng một lúc. Và cũng có một số lý thuyết khác xung quanh
Nhưng vào cuối ngày, không có vấn đề tốc độ nào thành vấn đề. Máy tính và máy chủ đã trở nên rẻ đến mức chúng ta đang nói về những phần nhỏ của giây. Và người dùng cuối không thực sự quan tâm liệu ứng dụng của họ có tải trong 0 hay không. 001 hoặc 0. 01 giây
Phạm vi
Ban đầu, Python có phạm vi động. Về cơ bản, điều này có nghĩa là, để đánh giá một biểu thức, trước tiên, trình biên dịch sẽ tìm kiếm khối hiện tại và sau đó lần lượt tìm kiếm tất cả các hàm gọi
Vấn đề với phạm vi động là mọi biểu thức cần được kiểm tra trong mọi ngữ cảnh có thể - điều này thật tẻ nhạt. Đó là lý do tại sao hầu hết các ngôn ngữ lập trình hiện đại đều sử dụng phạm vi tĩnh
Python đã cố gắng chuyển sang phạm vi tĩnh, nhưng đã làm hỏng nó. Thông thường, phạm vi bên trong - ví dụ như chức năng trong chức năng - sẽ có thể nhìn thấy và thay đổi phạm vi bên ngoài. Trong Python, phạm vi bên trong chỉ có thể nhìn thấy phạm vi bên ngoài, nhưng không thể thay đổi chúng. Điều này dẫn đến rất nhiều nhầm lẫn
thịt cừu
Bất chấp tất cả sự linh hoạt trong Python, việc sử dụng Lambdas khá hạn chế. Lambdas chỉ có thể là biểu thức trong Python và không phải là câu lệnh
Mặt khác, khai báo biến và câu lệnh luôn là câu lệnh. Điều này có nghĩa là không thể sử dụng Lambdas cho chúng
Sự khác biệt giữa biểu thức và câu lệnh này khá tùy tiện và không xảy ra ở các ngôn ngữ khác
Khoảng trắng
Trong Python, bạn sử dụng khoảng trắng và thụt đầu dòng để biểu thị các cấp mã khác nhau. Điều này làm cho nó hấp dẫn về mặt quang học và trực quan để hiểu
Các ngôn ngữ khác, ví dụ như C++, phụ thuộc nhiều hơn vào dấu ngoặc nhọn và dấu chấm phẩy. Mặc dù điều này có thể không bắt mắt và thân thiện với người mới bắt đầu, nhưng nó làm cho mã dễ bảo trì hơn rất nhiều. Đối với các dự án lớn hơn, điều này hữu ích hơn rất nhiều
Các ngôn ngữ mới hơn như Haskell giải quyết vấn đề này. Họ dựa vào khoảng trắng, nhưng cung cấp một cú pháp thay thế cho những người muốn đi mà không cần
Phát triển điện thoại di động
Khi chúng ta chứng kiến sự thay đổi từ máy tính để bàn sang điện thoại thông minh, rõ ràng là chúng ta cần các ngôn ngữ mạnh mẽ để xây dựng phần mềm di động
Nhưng không có nhiều ứng dụng di động được phát triển bằng Python. Điều đó không có nghĩa là không thể thực hiện được — có một gói Python tên là Kivy cho mục đích này
Nhưng Python không được tạo ra dành cho thiết bị di động. Vì vậy, mặc dù nó có thể tạo ra kết quả khả thi cho các tác vụ cơ bản, cách tốt nhất của bạn là sử dụng ngôn ngữ được tạo để phát triển ứng dụng di động. Một số khung lập trình được sử dụng rộng rãi cho thiết bị di động bao gồm React Native, Flutter, Iconic và Cordova
Rõ ràng, máy tính xách tay và máy tính để bàn sẽ xuất hiện trong nhiều năm tới. Nhưng vì di động từ lâu đã vượt qua lưu lượng truy cập trên máy tính để bàn, nên có thể nói rằng học Python là chưa đủ để trở thành một nhà phát triển toàn diện dày dạn kinh nghiệm
Lỗi thời gian chạy
Tập lệnh Python không được biên dịch trước rồi mới thực thi. Thay vào đó, nó sẽ biên dịch mỗi khi bạn thực thi nó, do đó, bất kỳ lỗi mã hóa nào cũng tự biểu hiện trong thời gian chạy. Điều này dẫn đến hiệu suất kém, tiêu tốn thời gian và cần nhiều thử nghiệm. Giống như, rất nhiều bài kiểm tra
Điều này rất tốt cho người mới bắt đầu vì thử nghiệm dạy cho họ rất nhiều điều. Nhưng đối với các nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm, việc phải gỡ lỗi một chương trình phức tạp bằng Python khiến họ trở nên lúng túng. Sự thiếu hiệu suất này là yếu tố lớn nhất đặt dấu thời gian trên Python
Điều gì có thể thay thế Python trong tương lai — và khi nào
Có một vài đối thủ cạnh tranh mới trên thị trường ngôn ngữ lập trình
- Rust cung cấp cùng một loại an toàn mà Python có - không có biến nào có thể vô tình bị ghi đè. Nhưng nó giải quyết vấn đề hiệu suất với khái niệm sở hữu và vay mượn. Đây cũng là ngôn ngữ lập trình được yêu thích nhất trong vài năm qua, theo StackOverflow Insights
- Go rất tốt cho người mới bắt đầu như Python. Và nó đơn giản đến mức việc duy trì mã thậm chí còn dễ dàng hơn. điểm thú vị. Các nhà phát triển Go là một trong những lập trình viên được trả lương cao nhất trên thị trường
- Julia là một ngôn ngữ rất mới cạnh tranh trực tiếp với Python. Nó lấp đầy khoảng trống của các tính toán kỹ thuật quy mô lớn. Thông thường, người ta sẽ sử dụng Python hoặc Matlab và vá toàn bộ mọi thứ bằng các thư viện C ++, cần thiết ở quy mô lớn. Bây giờ, người ta có thể sử dụng Julia thay vì tung hứng với hai ngôn ngữ
Mặc dù có nhiều ngôn ngữ khác trên thị trường, nhưng Rust, Go và Julia là những ngôn ngữ sửa các bản vá yếu của Python. Tất cả các ngôn ngữ này đều vượt trội trong các công nghệ chưa ra mắt, đáng chú ý nhất là Trí tuệ nhân tạo. Mặc dù thị phần của họ vẫn còn nhỏ, như được phản ánh trong số lượng thẻ StackOverflow, nhưng xu hướng của tất cả chúng là rõ ràng. trở lên
Với sự phổ biến rộng rãi của Python vào thời điểm hiện tại, chắc chắn sẽ phải mất nửa thập kỷ, thậm chí là cả thập kỷ, để bất kỳ ngôn ngữ mới nào trong số này thay thế nó.
Đó sẽ là ngôn ngữ nào - Rust, Go, Julia, hay một ngôn ngữ mới của tương lai - thật khó để nói vào thời điểm này. Nhưng với các vấn đề về hiệu suất vốn là nền tảng trong kiến trúc của Python, chắc chắn người ta sẽ chiếm lấy vị trí của nó