第一节 Python简史

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1. 引言

一切都始于1989年的那个圣诞节,Python的诞生并不算恰逢其时,它崛起充满了机遇巧合,也有其必然性。三十年间,Python技术不断更迭,生态逐渐完善,加上互联网、大数据、以及人工智能这一波波浪潮的推波助澜,Python渐渐从小众最终站上了现在的高度。

从历史发展的角度出发,我们才能看清Python崛起的偶然性和必然性。本文将结合技术和产业的发展,全面透析Python的演进之路,帮助读者理解是什么造就了如今的Python。

2. 创始人


吉多

Python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum),人称龟叔。

1989年,为了打发圣诞节假期,Guido开始写Python语言的编译器。Python这个名字,来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言,能符合他的理想:创造一种C和shell之间,功能全面,易学易用,可拓展的语言。

3. Python流行度

现在,全世界差不多有600多种编程语言,但流行的编程语言也就那么20来种。如果你听说过TIOBE排行榜,你就能知道编程语言的大致流行程度。这是最近20年最常用的10种编程语言的变化图:


编程语言流行程度

4. Python发展史

4.1 Python 1.0时代:起源与诞生

Guido van Rossum(下面简称Guido)是Python语言之父,他于1982年从阿姆斯特丹大学获得了数学和计算机硕士双学位,期间他接触了很多的语言,包括Pascal,C,Fortran等。

在那个计算机资源贫乏的年代,像计算机一样思考并编程是每个程序员必须面对的事情,这让他非常苦恼;同时他又非常欣赏shell,shell简单易编程的特性让程序员更加专注于设计和逻辑本身,但shell本质上是一个功能的调用,它没有自己的数据类型,更无法全面调用计算机功能,因此shell也不算是一门“语言”。

因此,他希望找到一种语言既可以像使用shell一样简单,又可以和C语言的功能相媲美。不过这种语言在那个年代并不存在。

1989年的圣诞节,Guido开始编写Python语言的编译器。Python这个名字来源于他喜欢的电视剧Monty Python’s Flying Circus,而不是表面意义上的“蟒蛇”。他希望这个新的语言,能符合他的理想:介于C和shell之间,功能全面、易学、易用又可拓展。

1991年,第一个Python编译器诞生,这标志着Python的第一个版本正式诞生。它基于C语言,并具备了基础的类、函数、异常处理等功能特性,同时具备可扩展性。Python语法很多来自C,但又受到ABC语言的强烈影响。例如来源于ABC语言强制缩进的规定本身可以让Python容易读,但如果缩进出错却会影响编译和执行。Python本身不以性能为重,但当确实需要考虑性能时,Python程序员却可以深入底层来编写C程序,并编译为.so文件引入到Python中使用。

Python语言的魅力在于让程序员可以花更多的时间用于思考程序的逻辑,而不是具体的实现细节,这一特性也得到Guido同事的欢迎。他们在反馈使用意见的同时也参与到Python的改进中来,因此最初Guido和一些同事构成了Python的核心团队,当然,核心决策者还是Guido本人。随后,Python的使用拓展到研究所之外,并吸引了越来越多的程序员。

但是,最初Python的使用非常小众,因为在那个计算机资源非常有限的年代,大家都倾向于最大化榨取计算机资源并提升运算效率,而Python显然不是为此而生。

4.2 Python 2.0时代:崛起

最初发布时,Python在设计层面存在一些缺陷,例如以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求的Unicode字符编码标准在1994年才正式公布,所以一直以来Python 2及之前的版本对Unicode的支持并不完全。相信大家在使用Python 2版本处理中文时都遇到过各种问题。

2000年发布的Python 2.0标志着Python的框架基本确定。重要框架方向包括:

  • 简单明确:在设计Python语言时,开发者倾向于选择没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异,Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性,并且能够支撑大规模的软件开发。
  • 面向对象:任何Python的元素都可以视为对象,包括数据类型、类、函数、实例化元素等,完全支持继承、重载关系,这有益于增强代码的复用性。
  • 动态类型:任何对象的数据类型都无需提前定义,拿来即用。即使在之前已经预先定义,后期也可随时修改。
  • 胶水特性:Python本身被设计为可扩充的,并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具,以便程序员能够轻松地使用C、C++、Cython来编写扩充模块。例如在Google对于Google Engine使用C++编写性能要求极高的部分,然后用Python或Java/Go调用相应的模块。
  • 可嵌入:你可以把Python的功能嵌入到C/C++程序中,从而将Python的功能应用于其他语言中。
  • 生态系统:Python有强大的标准库,同时支持第三方库和包的扩展应用,甚至可以自定义任何库和包。PyPI(https://pypi.org/)是其第三方库的仓库,在这里你几乎可以找到任何领域内的扩展库。
  • 解释器机制:Python支持多种解释器,例如CPython(官方版本,基于C语言开发,也是使用最广的Python解释器)、IPython(基于CPython之上的一个交互式解释器)、PyPy(一个追求执行速度的Python解释器,采用JIT技术对Python代码进行动态编译)、Jython(运行在Java平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成Java字节码执行)、IronPython(和Jython类似,只不过运行在微软.Net平台上)。

1965年,戈登·摩尔提出了着名的摩尔定律,其内容为:当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。在随后超过半个世纪的时间里,个人计算机的发展日新月异,已经由资源不足向资源过剩转变。这客观上为Python的应用提供了基础条件——只有在资源过剩的条件下,程序员才不会过度关注榨取性能。

随着Python自身功能的完善以及生态系统的扩展,Python在Web开发、网络爬虫、数据分析与数据挖掘、人工智能等应用方面逐渐崭露头角。

4.3 后Python2与Python3时代

2008年12月,Python 3发布。Python 3相对于Python 2的早期版本(主要是Python2.6之前)是一个较大的升级,它在设计的时候没有考虑向下兼容,所以很多早期版本的Python程序无法在Python 3上运行。为了照顾早期的版本,推出过渡版本2.6——基本使用了Python 2.x的语法和库,同时考虑了向Python 3.0的迁移,允许使用部分Python 3.0的语法与函数。同时,Python还提供了Python 2到Python 3的Python文件转换功能,以帮助开发者升级。

2010年7月发布了Python 2.x系列的最后一个版本,主版本号为2.7。大量Python 3的特性被反向迁移到了Python 2.7,2.7版本比2.6版本进步非常多,同时拥有大量Python 3中的特性和库,并且照顾了原有的Python开发人群。Python2.7也是当前绝大多数Linux操作系统最新版本的默认Python版本。

从2008年开始,Python 2与Python 3是并存发展的。但在2018年3月,Guido在邮件列表上宣布Python 2.7将于2020年1月1日终止支持,这意味着之后Python 2将不再被统一维护,与之对应的是主流第三方库也不会再提供针对Python 2版本的开发支持。Python 2的时代即将过去。

这一时期,Python继续以其独特魅力吸引更多的开发者加入,但真正让Python大放异彩的却是AI(人工智能)的爆发。

5. 主要应用领域

Python 的应用领域非常广泛,几乎所有大中型互联网企业都在使用 Python 完成各种各样的任务,例如国外的 Google、Youtube、Dropbox,国内的百度、新浪、搜狐、腾讯、阿里、网易、淘宝、知乎、豆瓣、汽车之家、美团等等。

概括起来,Python 的应用领域主要有如下几个:

  • WEB开发:Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库,可以实现web开发,搭建web框架,目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习,从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
  • 桌面软件:Python在图形界面开发上很强大,可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件。
  • 网络编程:网络编程是Python学习的另一方向,网络编程在生活和开发中无处不在,哪里有通讯就有网络,它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然,所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
  • 爬虫开发:在爬虫领域,Python几乎是霸主地位,将网络一切数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等,并针对Scrapy框架源码进行深入剖析,从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
  • 云计算开发:Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言,目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的,如果想要深入学习并进行二次开发,就需要具备Python的技能。
  • 人工智能:MASA和Google早期大量使用Python,为Python积累了丰富的科学运算库,当AI时代来临后,Python从众多编程语言中脱颖而出,各种人工智能算法都基于Python编写,尤其PyTorch之后,Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
  • 自动化运维:Python是一门综合性的语言,能满足绝大部分自动化运维需求,前端和后端都可以做,从事该领域,应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。
  • 金融分析:金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习,学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等,以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。
  • 科学运算:Python是一门很适合做科学计算的编程语言,97年开始,NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算,随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发,使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
  • 游戏开发:在网络游戏开发中,Python也有很多应用,相比于Lua or C++,Python比Lua有更高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,Python非常适合编写1万行以上的项目,而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

根据Python的应用场景,衍生就业方向概括起来有如下几个:

  • Linux运维
  • Python Web网站工程师
  • Python自动化测试
  • 数据分析
  • 人工智能

6. Python的未来发展

在Python发展过程中,Guido一直是核心人物,甚至被称为“终身仁慈独裁者”,但在2018年经历了退出管理层风波之后,他又在2019年以五大指导委员之一的身份重回决策层。这为Python迎来了新的治理方案:指导委员会模式。这种模式意味着Python的未来将从Guido一人决定变为5人决定,虽然比很多开源语言仍然有民主化空间(例如PHP的改进由社区投票决定),但也算是一种从专制到民主的进步。

有关Python的每个提升计划,都是在PEP(Python Enhancement Proposal)列表中——每个版本新特性和变化都通过PEP提案经过社区决策层讨论、投票决议,最终才有我们看到的功能。

目前,Python的最新稳定的主版本是3.7,Python 3.8也已经有了预览版,大概在2023年左右Python 4便会问世。在之后的时间里,Python会如何发展?我们可以从Python软件基金会的董事会成员、CPython的核心开发人员Nick Coghlan的信息中略知一二:

首先,Python的PEP流程和制度没有任何变化,通过增加新模块和功能来增强的基础能力。随着Python 2在2020年不再维护,社区在Python 3的资源和投入会相应增加。

其次,不同解释器的实现和功能扩展还将继续增强,方向包括PyPy关于JIT编译器生成和软件事务内存的尝试,以及科学和数据分析社区,对面向数组编程的探索等。

再次,嵌入式应用的增强,核心是与其他虚拟机运行时(如JVM和CLR)的集成和改进,尤其是在教育领域取得的进展,可能会让Python作为更受欢迎的嵌入式脚本语言,在更大的应用程序中运行。

最后,对于为了兼容和维持Python 2的部分功能而存在于Python 3中的原有代码,在后续版本中应该会逐步优化甚至去掉。而对于其他更改,则会根据情况弃用、提出警告、逐步替代以及保留。

预知新作如何,请看下节分解。

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