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更新时间:2019年07月26日 11时11分19秒 来源:黑马程序员论坛
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谬误 1: Python 是一门新语言 伴随着所有的初创公司正在使用它以及孩子们最近也在学习它的事实，这个谬误为何仍然存在是可以理解的。实际上 Python 已经 超过23岁了, 它最初发布于1991年, 早于 HTTP 1.0协议 5年且早于 Java 4年. 目前比较有著名的很早就使用 Python 的例子是在1996年: Google 的第一个成功的网络爬虫. 如果你对于长长的 Python 历史比较好奇，Python 的作者 Guido van Rossum 已经为你准备好整个故事了. 谬误 2: Python 没有被编译 不像 C++ 一样需要一个独立的编译器工具链，Python 实际上被编译成了字节码，和 Java 或者许多其他的编译型语言十分相似。更进一步的编译过程，如果有的话, 取决于运行时环境, 不管是 CPython，PyPy，Jython/JVM，IronPython/CLR，或是其它的进程式虚拟机（process virtual machine）。参考 谬误 #6 来了解更多。 一条在 PayPal 以及其它地方的通用原则就是，（应用的）安全性不能依赖于代码的已编译状态。更为重要的是加强运行时环境的安全，因为实质上每种语言都有一个解码器，或者能被拦截并导出受保护的状态。参考下一条谬误来了解更多的 Python 安全性问题。 Python学习群：556370268，有大牛答疑，有资源共享！是一个非常不错的交流基地！欢迎喜欢Python的小伙伴！谬误 3: Python 不安全 轻量级 Python 的亲和力可能使他看起来不怎么可怕，但是这里直觉很大程度上是受到了误导的. 安全的一个核心原则就是尽可能让呈现的目标更小. 大系统是违背安全原则的，因为他们趋向于 使行为过渡集中化, 并且也 让开发者难于理解. Python 通过倡导简洁化来边缘化这些恶心的问题. 更有甚者, CPython 通过让自己成为一个简单、稳定并且易于审核的虚拟机来使这些问题得到解决. 事实上，近期 Coverity Software 的一个分析结果显示 CPython 得到了他们的最高质量评级. Python 还拥有一系列可扩展的开源、产业标准化的安全库序列. 在PayPal, 我们把安全和授信看做是重中之重, 我们发现 hashlib, PyCrypto, 以及 OpenSSL, 通过 PyOpenSSL 和我们自己的定制构建的结合，涵盖了 PayPal 多样化的安全和性能需求. 这些诸多的原因，使得 Python 成为PayPal（和eBay）的应用程序安全团队在某些业务中最快的选择. 这里有把Python用在PayPal的安全第一环境中的几个以安全为基础应用程序:
谬误 4: Python 是一门脚本语言 Python 确实可以用来编写脚本，并且因其简单的语法、跨平台并且无所不在于 Linux, Macs, 和其它Unix 机器而成为这个领域的领跑者之一. 事实上, Python 可能是常规用途编程语言中最灵活的技术. 以下是一些实例:
谬误 5: Python 是弱类型的 Python 类型系统的特点是拥有强大、灵活的类型操作. 维基百科上对此作出的阐述. 而存在一个不争而有趣的事实是， Python 是比Java更加强类型的. Java 对于原生类型和对象区分了类型系统，它让null存在于一个灰色地带. 另一方面，现代的 Python 拥有一个统一的强类型系统, 其中什么都没有（None） 的类型是明确指定的. 更进一步的，JVM自身也是动态类型的，因为可以把它的 根源 追溯到由Sun所收购的Smalltalk VM的一个实现. Python的类型系统 很棒，但要提供给企业级使用，目前仍然还有许多更重大的事项需要关注. 谬误 6: Python 速度慢 首先是有一个重要区别: Python 是一门编程语言，而不是运行时环境. Python 拥有几个实现:
清楚了那些事项之后，下面就是一些有Python提供的小项，体现其重要的性能优势:
C++ vs Python,. 两种语言在同一个输出下的对比. 给定足够的时间，一个循规蹈矩的开发者只会按照下面这种经过论证的方式来编写精确高效的软件：
Myth 7: Python无法做到大规模 大规模有许多定义，但无论怎样，YouTube是个大规模网站。每月UV超过十亿，每分钟上传的视频时长超过100小时，占用互联网带宽的20%，所有这一切都以Python作为核心技术。Dropbox,Disqus, Eventbrite, Reddit, Twilio, Instagram, Yelp, EVE Online, Second Life,，以及，是的，以及eBay和PayPal中都有Python大规模的例子，这些证明大规模不仅仅是可能：它是一种模式。 成功的关是键简单性且一致性。CPython，Python的主要虚拟机，其最大限度地放大了这些特性，从而演变出了一个精确可测的运行时。人们很难发现 Python程序员关心垃圾的收集暂停或应用地启动时间。拥有强大的平台和网络支持，Python其本身自然而然的智能水平可扩展，BitTorrent就是其充分的体现。 此外，规模化主要涵盖测量和迭代。Python是以分析和优化为要义建立的。看Myth #6了解更多Python如何垂直拓展的细节。 Myth 8: Python缺少好的并发支持 除了偶尔叫嚣性能和规模化的问题，有人想提的技术些，”Python缺乏并发，”或者，”GIL怎么样？”如果几十个反例仍不足以支持Python水平及垂直拓展规模的能力，那么再更深地解释CPython实现细节也不会有帮助，所以我会简短些。 Python拥有强大的并发原语，包括generators, greenlets, Deferreds, 和futures.。Python有优秀的并发框架，包括eventlet, gevent,和Twisted。Python在定制运行时尚投入了惊人的工作量，包括Stackless和 PyPy。所有烦人这些和更多表明，根本不存工程师们在Python并发编程方面的缺憾。同时，所有这些都正在被正式的在企业生产环境中支持或使用。例如，请参考Myth 7。 全局解释器锁，或称GIL，是Python在大多数应用场景下的性能优化，也是几乎所有CPython实现代码的开发上的基础优化。GIL使得Python可以很便利地使用操作系统的线程或轻线程（通常指greenlets），且不影响使用多进程。更多相关信息，请看该主题的Q&A列表，以及Python文档中的介绍。 在PayPal中，一个典型服务的部署需要多台机器，多个进程，多个线程，以及一个数字非常庞大的greenlets，相当于一个非常强大可扩展的并行环境（见下图）。在大多数的企业环境中，团队更倾向于往更高层次过度，谨慎并注重灾难恢复。然而，在某些情况下，每台机器每天Python服务仍然处理数以百万计的请求，而且轻松处理。 一个基于单一worker的协同异步架构草图。最外层的盒子是进程，下一个层次为线程，这里这些线程都是轻线程。操作系统处理线程间的抢占，而I/O异步协同合作。 Python学习群：556370268，有大牛答疑，有资源共享！是一个非常不错的交流基地！欢迎喜欢Python的小伙伴！谬误 9: Python 程序员很稀缺 事实上，现在使用 Python 的 web 开发者的确没有使用 PHP 或者 Java 的 web 开发者多。这可能主要是由于企业需求和教育之间的相互作用导致的，不过 教育领域（教学所使用的编程语言）的趋势使得情况可能产生变化 。 也就是说，使用 Python 的开发者并不稀缺。现在全世界有数百万使用 Python 的开发者。已有几十个Python 技术大会、 StackOverflow 上成千上万的 Python 内容问答、雇佣大量使用 Python 的开发者的大企业比如 YouTube 、 美国银行（ Bank of American ）和 LucasArts/Dreamworks 等等，这些都显而易见地证实了这一点。在 eBay 和 PayPal 我们一直保持拥有几百位使用 Python 的正式开发者，这是怎么做到的呢？ 那么，当一个项目被创建时为什么它会被首推？对于孩子来，大学生和教授们来说，Python作为第一门程序设计语言是非常易于学习的。在eBay，仅仅需要一个星期，一个新的Python程序员就能展示一个真正的成果，并且他们开始散发光芒常常只要2-3个月，通过Internet的宝藏（互动式教程，书，文档和开源代码库）一切皆有可能。 另外一个重要的考虑因素是，项目使用Python会更简单，它不会像其他项目那样需要那么多的开发者。在谬误6和谬误9中提到的那样，在Python项目中，学习像Instagram那样的高效团队是一个常见的比喻，并且这确实是我们在eBay和PayPal的经验。 Myth 10: Python不适应于大项目 Myth 7 讨论了大规模运行Python的项目，但开发Python大规模项目是什么情况呢？正如在Myth 9中提到的，大多数Python不被人看好。 然而Instagram在其被亿元美金收购当天达到千万的点击量，而整个公司只有十几个人。Dropbox在2011年只有70个工程师，其他团队更少。所以，Python适合大规模团队吗？ 美国银行实际上有超过5000的Python开发者，一个单独的项目超过一千万行Python代码。JP摩根也经历了类似的转变。YouTube也有数千的开发者和数百万行的代码。大规模产品和团队每天都在使用Python，因为它具有良好的模块化和封装特性，在特定方面许多的大规模开发建议是一致的。工具，强大的惯例以及代码审查促使了项目规模化管理的现实。 幸运的是，Python发展于上面所提到的好的奠基。我们在检查执行使用pyflakes以及其他工具进行Python代码的静态分析，正如坚持PEP8——Python语言的基础风格指南。 最后，应该指出的是，除了调度加速Myth #6以及#7中所提到的，使用Python的项目通常需要更少的开发者。我们常见的成功案例中，使用Java或C++的项目通常有3-5开发者耗时2-6个月，最终由单一的开发者在2-6周（或小时，因为这些原因）完成项目。 有点像奇迹，但却是现代发展的事实，但其往往出自一个竞争激烈的行业。 |
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传智播客是一家致力于培养高素质软件开发人才的科技公司，“黑马程序员”是传智播客旗下高端IT教育品牌。自“黑马程序员”成立以来，教学研发团队一直致力于打造精品课程资源，不断在产、学、研3个层面创新自己的执教理念与教学方针，并集中“黑马程序员”的优势力量，针对性地出版了计算机系列教材50多册，制作教学视频数+套，发表各类技术文章数百篇。
传智播客从未停止思考
传智播客副总裁毕向东在2019IT培训行业变革大会提到，“传智播客意识到企业的用人需求已经从初级程序员升级到中高级程序员，具备多领域、多行业项目经验的人才成为企业用人的首选。”
中级程序员和初级程序员的差别在哪里?
项目经验。毕向东表示，“中级程序员和初级程序员最大的差别在于中级程序员比初级程序员多了三四年的工作经验，从而多出了更多的项目经验。“为此，传智播客研究院引进曾在知名IT企业如阿里、IBM就职的高级技术专家，集中研发面向中高级程序员的课程，用以满足企业用人需求，尽快补全IT行业所需的人才缺口。
何为中高级程序员课程?
传智播客进行了定义。中高级程序员课程，是在当前主流的初级程序员课程的基础上，增加多领域多行业的含金量项目，从技术的广度和深度上进行拓展。“我们希望用5年的时间，打造上百个高含金量的项目，覆盖主流的32个行业。”传智播客课程研发总监于洋表示。
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