作为一个资深老程序猿来说,语言只有适合与不适合,只有优与更优,但是没有好与坏,强与烂之分,郭德纲曾说过,存在既合理。所以也就谈不上烂这样带有歧视性的文字。
世界编程语言排行前三甲
最新排名显示,全球最受欢迎的语言前三甲为 Java,C,Python。Python占据3.62%的市场份额,俨然成为大型项目架构中不可或缺的部分。 比如说在最近火热的人工智能方向,统计方向,脚本编写方向,系统测试方向,科学计算方向都是最热的语言,没有之一。
python代码优雅,且代码量低
/*
java
*/
public class HelloWorld{
public static void main(String[] args){
system.out.println("hello world");
}
}
/*
c语言
*/
#include
int main(){
println('Hello World');
return 0;
}
'''
python
'''
print('hello world')
/*
php
*/
echo "hello world";
python运行效率不低,反而会很高。
python不能用在大型项目中?
大型网站有很多定义,比如说网站的流量达到某一个量级,PV或者UV都已经达到千万甚至过亿,数十亿的量级,还有一种网站,虽然说没有这么高的流量,但是业务复杂度,系统架构复杂度远远超过了普通架构的大型项目,比如说eBay,Paypal,豆瓣网等。
YouTube是个大规模视频网站。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。
Paypal是一个国际贸易支付交易平台,PayPal 活跃用户已经达到2.54亿,它的一切也是以Python作为核心技术。
这样的例子有很多,如 Dropbox,Disqus, Eventbrite, Reddit, Twilio, Instagram, Yelp, EVE Online, Second Life,以及eBay中都有Python大规模的例子。
美国某银行实际上有超过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。
这也是python之所以能够站在大数据和人工智能的风口上,引领一个行业向前进。