俄羅斯：將審查iPhone等外國(guó)公司設(shè)備 保數(shù)據(jù)安全
iPhone和特斯拉都屬于在各自領(lǐng)域領(lǐng)頭羊的品牌，推出的產(chǎn)品也也都是數(shù)一數(shù)二的，但對(duì)于一些國(guó)家而言，它們的產(chǎn)品可靠性和安全性還是在限制范圍內(nèi)。近日，俄羅斯聯(lián)邦通信、信息技術(shù)
作者 | JOS VISSER
編譯 | 王瑞平
最近，大家總在吐槽Python：“雖然它是一種不錯(cuò)的語(yǔ)言，但不適用于專業(yè)領(lǐng)域。”
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數(shù)據(jù)顯示：Python依然排名第一，占比13.33%；C語(yǔ)言緊隨其后，排行第二，占比11.41%；C++位列第三，占比10.63%，與C語(yǔ)言差距為0.78%。
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此外，Java和C#分別排在第四和第五位，占比分別為10.33%和7.04%。JavaScript在本月依然保持榜單第六位，占比為3.29%。
雖然Python如此受歡迎，但它能否持續(xù)流行依舊是一個(gè)重大問(wèn)題，很多用戶普遍認(rèn)為，如果持續(xù)使用將會(huì)使行業(yè)倒退好幾年。
Python對(duì)于開(kāi)發(fā)大型應(yīng)用程序不太友好，在工程化實(shí)踐中需要特殊的技術(shù)支持。
“我曾用Python編寫過(guò)大型應(yīng)用程序很多年。由于Python入門非常簡(jiǎn)單，在編寫大型應(yīng)用程序時(shí)就像用樂(lè)高積木構(gòu)建核反應(yīng)堆一樣。”原作者在文章中形象地比喻道。
“但是，現(xiàn)在‘反應(yīng)堆’已經(jīng)運(yùn)行很久，輻射泄漏到處都有，我們需要到處‘貼新磚’讓‘反應(yīng)堆’持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)。”
實(shí)際上，目前唯一能做的就是將“反應(yīng)堆”封裝在混凝土中讓它冷卻下來(lái)，然后再用合適的建筑材料構(gòu)建出一個(gè)新的。
認(rèn)為“Python無(wú)法開(kāi)發(fā)大型應(yīng)用程序”的網(wǎng)友認(rèn)為它“不太友好”，在工程化實(shí)踐中需要特殊技術(shù)支持。
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也有反對(duì)者認(rèn)為：在大型項(xiàng)目中，與影響更大的其它因素相比，編程語(yǔ)言的語(yǔ)法、語(yǔ)義、范式等幾乎無(wú)關(guān)緊要。團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)和熟悉度、開(kāi)發(fā)管理、流程、實(shí)踐、支持工具、文檔、語(yǔ)言生態(tài)系統(tǒng)、語(yǔ)言成熟度、管理支持等都會(huì)對(duì)項(xiàng)目結(jié)果產(chǎn)生更大的影響。
另外，從技術(shù)層面來(lái)講，質(zhì)疑Python無(wú)法開(kāi)發(fā)大型編程語(yǔ)言只能反映提問(wèn)者對(duì)相關(guān)開(kāi)發(fā)缺乏了解。這些質(zhì)疑一是源于Python的動(dòng)態(tài)類型特性，使類型推斷變得困難，對(duì)代碼的靜態(tài)檢查和重構(gòu)十分不利；二是由于Python代碼沒(méi)有編譯過(guò)程，因此缺少編譯時(shí)檢查錯(cuò)誤機(jī)制。
關(guān)于動(dòng)態(tài)類型特性質(zhì)疑，Python從3.3版本起就引入類型聲明，因此，只要遵循規(guī)范編寫代碼，類型推斷和代碼重構(gòu)就不是問(wèn)題。
不久前，ChatGPT的問(wèn)世也證明了Python可以寫出高性能、可擴(kuò)展性強(qiáng)的大型分布式計(jì)算平臺(tái)—Ray。目前，這個(gè)平臺(tái)已匯聚超過(guò)1億的月活躍用戶。
“糟糕的應(yīng)用程序架構(gòu)是絕大多數(shù)應(yīng)用產(chǎn)生性能瓶頸的原因，而不應(yīng)該由開(kāi)發(fā)語(yǔ)言來(lái)背黑鍋。”有些評(píng)論者這樣認(rèn)為。
誠(chéng)然，Python與其它開(kāi)發(fā)語(yǔ)言相比，在運(yùn)行速度方面確實(shí)落后不少。究其根源，還是由于Python之父認(rèn)為不需要過(guò)多關(guān)注Python的速度問(wèn)題，認(rèn)為它已經(jīng)足夠快了。
確實(shí)，對(duì)于99%以上的任務(wù)來(lái)說(shuō)，Python的速度夠快，快到足以支撐早期Google和Dropbox。
自那時(shí)起，Python的速度又有了顯著提升，但開(kāi)發(fā)者仍要求Python運(yùn)行得更快。因?yàn)椋瑹o(wú)論人們已經(jīng)使用Python構(gòu)建出算力多么驚人的計(jì)算平臺(tái)，它的計(jì)算能力在很多場(chǎng)景下依然更慢。
當(dāng)然，Python是一種靈活的和duck類型的語(yǔ)言：我們鍵入代碼、保存它，然后僅在運(yùn)行時(shí)才能根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)確定語(yǔ)句始終有效、有時(shí)有效還是根本不可能實(shí)現(xiàn)。
此外，你在用Python編寫程序時(shí)，只能部分控制進(jìn)入該函數(shù)的數(shù)據(jù)，需要嚴(yán)格檢查所有輸入的數(shù)據(jù)。
更糟糕的是，Python的duck式輸入方式可能會(huì)引入“可怕”代碼，這會(huì)帶來(lái)麻煩。
我在用Python編寫大型應(yīng)用程序的這些年里，經(jīng)歷過(guò)一些可怕的事情；如果這些應(yīng)用程序是用理性的、安全的語(yǔ)言編寫的，這些事就不會(huì)發(fā)生。
*在幾年前的一個(gè)例子中，我設(shè)法說(shuō)服組織用Rust重寫系統(tǒng)，效果非常不錯(cuò)！
實(shí)際上，我曾多次在社區(qū)中發(fā)布用Python編寫的大型應(yīng)用程序新版本，結(jié)果卻立即被錯(cuò)誤“吞噬”；這些錯(cuò)誤都是由Python代碼異常導(dǎo)致的。
*Python的捍衛(wèi)者會(huì)說(shuō)，這不是語(yǔ)言的缺陷，而是代碼審查和測(cè)試方法的缺陷。
*他們錯(cuò)了！理論上，測(cè)試方法主要是查看每一行代碼并檢查每個(gè)輸入和場(chǎng)景，但實(shí)際上這并不可能！
好的編程語(yǔ)言的特點(diǎn)之一是：你不必檢查和測(cè)試內(nèi)存中每個(gè)相關(guān)位置的排列；如果必須詳盡地檢查和測(cè)試每個(gè)“a=b+c”，程序?qū)⒖赡苡肋h(yuǎn)無(wú)法應(yīng)用于實(shí)踐。
我會(huì)經(jīng)常查看Python函數(shù)，并想了解是否有人實(shí)際調(diào)用了它們以及攜帶了哪些參數(shù)。
我也經(jīng)常不得不“求助”代碼庫(kù)的全文搜索功能尋找調(diào)用位置；不幸的是，即便沒(méi)有輸出任何結(jié)果，當(dāng)我刪除相應(yīng)函數(shù)時(shí)，程序依然會(huì)崩潰；就算程序沒(méi)有立即崩潰，也無(wú)法判斷程序是否會(huì)在某種情況下崩潰。
用Python的另一個(gè)問(wèn)題是內(nèi)存。我的筆記本電腦有10個(gè)CPU內(nèi)核，其中，Python應(yīng)用程序大約占用1.2個(gè)。
這該怎么辦呢？幸運(yùn)的是，我可以在Python中使用分叉工作進(jìn)程的功能處理請(qǐng)求，確保所有核心都能正常使用。
不幸的是，分叉進(jìn)程的操作很快就耗盡了內(nèi)存，所以我決定在處理完一定數(shù)量的請(qǐng)求后自行終止分叉，然后由Linux進(jìn)行內(nèi)存管理。雖然這并不是Python本身的問(wèn)題，但Python使內(nèi)存管理變得更加糟糕。
分叉工作進(jìn)程還有另一個(gè)影響：Python使用引用計(jì)數(shù)法擊敗了寫時(shí)復(fù)制。為控制引用計(jì)數(shù)，保存只讀變量的內(nèi)存塊也被寫入，從而耗費(fèi)了一定的內(nèi)存。
解決這個(gè)問(wèn)題的有效方法是：讓編譯器對(duì)所有由主進(jìn)程創(chuàng)建和由worker進(jìn)程繼承的變量使用參考數(shù)值，而不必觸及到具有該參考數(shù)值的引用計(jì)數(shù)。
這是超級(jí)聰明的解決方案，但我認(rèn)為應(yīng)該沒(méi)這個(gè)必要。如果你需要破解編譯器才能讓Python為你所用，那這種語(yǔ)言又有什么用呢?
總之，Python使編寫可靠、易于維護(hù)和快速的代碼變得非常困難。
當(dāng)我對(duì)Python忍無(wú)可忍之時(shí)就會(huì)轉(zhuǎn)向Go，它使用起來(lái)幾乎與Python同樣容易、安全，還能快速構(gòu)建系統(tǒng)并生成高度優(yōu)化的二進(jìn)制本機(jī)代碼文件。
雖然Go也并不是完美的，但是，如果你想可靠和快速地編寫代碼，并在代碼失控時(shí)可以調(diào)試和重構(gòu)，Go比Python好很多！
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