Хотя, безусловно, этот язык программирования будет востребован ещё много лет.
Сообществу программистов понадобились десятилетия, чтобы по достоинству оценить Python. С начала 2010-х годов он переживает бум — и в итоге превосходит C++, C#, Java и JavaScript по популярности.
Но до каких пор эта тенденция будет сохраняться? Когда Python в конечном итоге будет заменён другими языками и почему это неизбежно произойдёт?
О популярности Python можно судить по StackOverflow, если смотреть на количество тегов в сообщениях. Учитывая масштаб StackOverflow, это довольно-таки объективный показатель популярности языка.
Упоминаемость на StackOverflow некоторых популярных языков программирования — динамика изменений по годам. Показатели Python неуклонно растут, у конкурентов — снижаются.
В то время как R в течение последних нескольких лет находился на плато, а показатели многих других языков неуклонно снижаются, рост Python кажется неудержимым. Почти 14% всех вопросов StackOverflow помечены как «python», и эта тенденция только растёт. И тому есть ряд причин.
Python существует ещё с девяностых. Речь не только о том, что у него было предостаточно времени для роста. А также о том, что сформировалось большое и поддерживающее сообщество.
Поэтому, если у вас возникнут какие-либо проблемы во время написания кода на Python, высока вероятность того, что вы сможете быстро решить их с помощью гуглопоиска. Просто потому, что кто-то уже сталкивался с аналогичной проблемой и написал что-нибудь полезное по этому поводу.
И дело не только в том, что язык существует уже несколько десятилетий, за которые программисты написали ряд блестящих учебников. Синтаксис Python ещё и очень удобочитаем.
Во-первых, нет необходимости указывать тип данных. Вы просто объявляете переменную — из контекста Python поймет, является ли она целым числом, значением с плавающей запятой, логическим значением или чем-то ещё. Это огромное подспорье для начинающих. Если вам когда-либо приходилось программировать на C++, то вы знаете, как это грустно, когда программа не компилируется только из-за того, что где-то вместо числа с плавающей запятой подставлено целое.
И если вам когда-либо приходилось сравнивать код на Python и C++, то знаете, насколько более понятным выглядит Python. Несмотря на то, что C++ спроектирован с учётом английского языка, это весьма сложное чтение по сравнению с питоновским кодом.
Python существует уже долгое время, за которое разработчики создали много библиотек на все случаи жизни. В наши дни практически для всего можно найти требуемый инструмент.
Много чисел, векторов и матриц? NumPy в помощь.
Техническо-инженерные расчёты? Используйте SciPy.
Анализ больших данных? Pandas разберётся.
Машинное обучение, нейронные сети, ИИ? Почему бы не Scikit-Learn?
С какой бы вычислительной задачей вы ни столкнулись, есть вероятность, что для неё есть пакет Python. Это позволяет языку держаться в тренде, что заметно по набирающей популярности машинного обучения за последние несколько лет.
Воодушевившись текущим положением дел, можно вообразить, что Python — это всерьёз и надолго. Но, как и у любой технологии, у Python есть свои слабые стороны. Рассмотрим по порядку самые важные недостатки, и оценим, являются ли они фатальными или нет.
Питон медленный. Не, ну реально медленный. В среднем задача выполняется в 2–10 раз дольше чем на языках-конкурентах.
Тому есть причины. Во-первых, динамическая типизация — помните, выше мы говорили, что очень удобно, когда не нужно указывать типы данных, как в других языках? Обратной стороной медали является необходимость в использовании большого количества памяти, потому что программе необходимо резервировать достаточно места для каждой переменной, чтобы она работала в любом случае. И память «с запасом» приводит к большему расходованию вычислительного времени.
Во-вторых, Python может одновременно выполнять только одну задачу. Это тоже является следствием гибких типов данных — Python должен убедиться, что каждой переменной соответствует только один тип данных, и параллельные процессы могут этому помешать.
Но, по большому счёту, скорость не имеет решающего значения. Производительные компьютеры и серверы настолько доступны, что речь разве что идёт о долях секунды. Конечному пользователю все равно, загружается его приложение за 0,001 или же за 0,01 секунды.
Изначально Python был динамически ограничен. Это в основном означает, что для оценки выражения компилятор сначала ищет текущий блок, а затем последовательно все вызывающие функции.
Проблема с динамической областью видимости заключается в том, что каждое выражение необходимо проверять во всех возможных контекстах, что утомительно. Вот почему большинство современных языков программирования используют статическую область видимости.
Python попытался перейти к статической области видимости, но неудачно. Обычно внутренние области видимости, например функции внутри функций, могут видеть и изменять внешние области видимости. В Python внутренние области могут только видеть внешние области, но не изменять их. Это приводит к большой путанице.
Несмотря на всю гибкость Python, использование лямбда довольно ограничено. Они могут быть только выражениями в Python, но не операторами.
С другой стороны, объявления переменных и операторы всегда являются операторами. Это означает, что лямбды не могут быть использованы для них.
Это различие между выражениями и утверждениями довольно произвольно и не встречается в других языках.
Строгие отступы делают код читабельнее, но их обязательность ухудшает поддерживаемость.
В Python пробелы и табуляция используется для обозначения разных уровней кода. Это делает его визуально привлекательным и интуитивно понятным.
В других языках, например в C++, для вложенных структур используются фигурные скобки с точкой с запятой. Хотя это может не так красиво и неудобно для начинающих, это делает код более удобным для сопровождения. С ростом проекта значение такого подхода тоже возрастает.
Новые (относительно) языки, вроде Haskell, решают эту проблему: они полагаются на пробелы, но предлагают альтернативный синтаксис для тех, кто хочет обойтись без них.
Поскольку наблюдается массовый переход от настольных ПК к смартфонам, очевидно, что возрастает потребность в надежных языках для создания мобильного ПО.
Но мобильных приложений на Python раз два и обчёлся. Это не значит, что это вообще невозможно — для этого есть пакет под названием Kivy.
Python не был создан для мобильных устройств. Даже если он и может дать приемлемые результаты для решения базовых задач в этой области, лучше всего использовать язык, заточенный под разработку мобильных приложений. Некоторые широко используемые платформы программирования для мобильных устройств включают в себя React Native, Flutter, Iconic и Cordova.
Конечно, ноутбуки и настольные ПК ещё будут использоваться долгие годы. Однако мобильные устройства уже давно превосходят настольный трафик. Можно уверенно утверждать, что изучение Python недостаточно, чтобы считаться опытным всесторонним разработчиком.
Сначала отдельно компиляция, затем выполнение — так в каких-то других языках, но не в Python. Вместо этого код компилируется всякий раз, когда исполняется, поэтому любая ошибка в коде проявляется во время выполнения программы. Это приводит к снижению производительности, лишнему расходу времени и необходимости большого количества тестов. Больше тестов богу тестов!
Это отлично подходит для начинающих, так как тестирование само по себе многому учит. Но для опытных разработчиков необходимость отладки сложной программы в Python заставляет их ошибаться. Эта нехватка производительности — самый серьёзный фактор, свидетельствующий о том, что время Python в обозримом будущем пройдёт.
На рынке языков программирования появилось несколько новых конкурентов:
Хотя на рынке есть и другие языки, Rust, Go и Julia исправляют слабые места Python. Все эти языки превосходны в будущих технологиях, особенно в искусственном интеллекте. Хотя их доля на рынке все ещё невелика (что отражается в количестве тегов StackOverflow), тенденция для каждого из них очевидна: наверх и только наверх.
Упоминаемость на StackOverflow для Go/Rust/Julia — динамика изменений по годам. Показатели пока скромные, но у этих языков устойчивый восходящий тренд.
Учитывая повсеместную популярность Python в настоящее время, потребуется полдесятилетия, может быть, даже целое, чтобы любой из этих новых языков заменил его.
Какой из языков это будет — Rust, Go, Julia или ещё какой-то новый язык будущего — трудно сказать на данный момент. Но, учитывая проблемы с производительностью, которые являются фундаментальными для Python из-за его архитектуры, рано или поздно неизбежное случится.
Сообществу программистов понадобились десятилетия, чтобы по достоинству оценить Python. С начала 2010-х годов он переживает бум — и в итоге превосходит C++, C#, Java и JavaScript по популярности.
Но до каких пор эта тенденция будет сохраняться? Когда Python в конечном итоге будет заменён другими языками и почему это неизбежно произойдёт?
Перевод сделан при поддержке компании EDISON.
Мы занимаемся разработкой приложений на Python, а также делаем тестирование программного обеспечения.
Мы очень любим и широко используем Python! ;-)
Что делает Python популярным сегодня
О популярности Python можно судить по StackOverflow, если смотреть на количество тегов в сообщениях. Учитывая масштаб StackOverflow, это довольно-таки объективный показатель популярности языка.
Упоминаемость на StackOverflow некоторых популярных языков программирования — динамика изменений по годам. Показатели Python неуклонно растут, у конкурентов — снижаются.
В то время как R в течение последних нескольких лет находился на плато, а показатели многих других языков неуклонно снижаются, рост Python кажется неудержимым. Почти 14% всех вопросов StackOverflow помечены как «python», и эта тенденция только растёт. И тому есть ряд причин.
Проверен временем
Python существует ещё с девяностых. Речь не только о том, что у него было предостаточно времени для роста. А также о том, что сформировалось большое и поддерживающее сообщество.
Поэтому, если у вас возникнут какие-либо проблемы во время написания кода на Python, высока вероятность того, что вы сможете быстро решить их с помощью гуглопоиска. Просто потому, что кто-то уже сталкивался с аналогичной проблемой и написал что-нибудь полезное по этому поводу.
Дружелюбен к новичкам
И дело не только в том, что язык существует уже несколько десятилетий, за которые программисты написали ряд блестящих учебников. Синтаксис Python ещё и очень удобочитаем.
Во-первых, нет необходимости указывать тип данных. Вы просто объявляете переменную — из контекста Python поймет, является ли она целым числом, значением с плавающей запятой, логическим значением или чем-то ещё. Это огромное подспорье для начинающих. Если вам когда-либо приходилось программировать на C++, то вы знаете, как это грустно, когда программа не компилируется только из-за того, что где-то вместо числа с плавающей запятой подставлено целое.
И если вам когда-либо приходилось сравнивать код на Python и C++, то знаете, насколько более понятным выглядит Python. Несмотря на то, что C++ спроектирован с учётом английского языка, это весьма сложное чтение по сравнению с питоновским кодом.
Универсален
Python существует уже долгое время, за которое разработчики создали много библиотек на все случаи жизни. В наши дни практически для всего можно найти требуемый инструмент.
Много чисел, векторов и матриц? NumPy в помощь.
Техническо-инженерные расчёты? Используйте SciPy.
Анализ больших данных? Pandas разберётся.
Машинное обучение, нейронные сети, ИИ? Почему бы не Scikit-Learn?
С какой бы вычислительной задачей вы ни столкнулись, есть вероятность, что для неё есть пакет Python. Это позволяет языку держаться в тренде, что заметно по набирающей популярности машинного обучения за последние несколько лет.
Недостатки Python — и могут ли они похоронить язык
Воодушевившись текущим положением дел, можно вообразить, что Python — это всерьёз и надолго. Но, как и у любой технологии, у Python есть свои слабые стороны. Рассмотрим по порядку самые важные недостатки, и оценим, являются ли они фатальными или нет.
Скорость
Питон медленный. Не, ну реально медленный. В среднем задача выполняется в 2–10 раз дольше чем на языках-конкурентах.
Тому есть причины. Во-первых, динамическая типизация — помните, выше мы говорили, что очень удобно, когда не нужно указывать типы данных, как в других языках? Обратной стороной медали является необходимость в использовании большого количества памяти, потому что программе необходимо резервировать достаточно места для каждой переменной, чтобы она работала в любом случае. И память «с запасом» приводит к большему расходованию вычислительного времени.
Во-вторых, Python может одновременно выполнять только одну задачу. Это тоже является следствием гибких типов данных — Python должен убедиться, что каждой переменной соответствует только один тип данных, и параллельные процессы могут этому помешать.
Но, по большому счёту, скорость не имеет решающего значения. Производительные компьютеры и серверы настолько доступны, что речь разве что идёт о долях секунды. Конечному пользователю все равно, загружается его приложение за 0,001 или же за 0,01 секунды.
Область видимости
Изначально Python был динамически ограничен. Это в основном означает, что для оценки выражения компилятор сначала ищет текущий блок, а затем последовательно все вызывающие функции.
Проблема с динамической областью видимости заключается в том, что каждое выражение необходимо проверять во всех возможных контекстах, что утомительно. Вот почему большинство современных языков программирования используют статическую область видимости.
Python попытался перейти к статической области видимости, но неудачно. Обычно внутренние области видимости, например функции внутри функций, могут видеть и изменять внешние области видимости. В Python внутренние области могут только видеть внешние области, но не изменять их. Это приводит к большой путанице.
Лямбда-функции
Несмотря на всю гибкость Python, использование лямбда довольно ограничено. Они могут быть только выражениями в Python, но не операторами.
С другой стороны, объявления переменных и операторы всегда являются операторами. Это означает, что лямбды не могут быть использованы для них.
Это различие между выражениями и утверждениями довольно произвольно и не встречается в других языках.
Строгие отступы делают код читабельнее, но их обязательность ухудшает поддерживаемость.
Пробелы и табуляция
В Python пробелы и табуляция используется для обозначения разных уровней кода. Это делает его визуально привлекательным и интуитивно понятным.
В других языках, например в C++, для вложенных структур используются фигурные скобки с точкой с запятой. Хотя это может не так красиво и неудобно для начинающих, это делает код более удобным для сопровождения. С ростом проекта значение такого подхода тоже возрастает.
Новые (относительно) языки, вроде Haskell, решают эту проблему: они полагаются на пробелы, но предлагают альтернативный синтаксис для тех, кто хочет обойтись без них.
Мобильная разработка
Поскольку наблюдается массовый переход от настольных ПК к смартфонам, очевидно, что возрастает потребность в надежных языках для создания мобильного ПО.
Но мобильных приложений на Python раз два и обчёлся. Это не значит, что это вообще невозможно — для этого есть пакет под названием Kivy.
Python не был создан для мобильных устройств. Даже если он и может дать приемлемые результаты для решения базовых задач в этой области, лучше всего использовать язык, заточенный под разработку мобильных приложений. Некоторые широко используемые платформы программирования для мобильных устройств включают в себя React Native, Flutter, Iconic и Cordova.
Конечно, ноутбуки и настольные ПК ещё будут использоваться долгие годы. Однако мобильные устройства уже давно превосходят настольный трафик. Можно уверенно утверждать, что изучение Python недостаточно, чтобы считаться опытным всесторонним разработчиком.
Ошибки времени выполнения
Сначала отдельно компиляция, затем выполнение — так в каких-то других языках, но не в Python. Вместо этого код компилируется всякий раз, когда исполняется, поэтому любая ошибка в коде проявляется во время выполнения программы. Это приводит к снижению производительности, лишнему расходу времени и необходимости большого количества тестов. Больше тестов богу тестов!
Это отлично подходит для начинающих, так как тестирование само по себе многому учит. Но для опытных разработчиков необходимость отладки сложной программы в Python заставляет их ошибаться. Эта нехватка производительности — самый серьёзный фактор, свидетельствующий о том, что время Python в обозримом будущем пройдёт.
Что может заменить Python в будущем — и когда
На рынке языков программирования появилось несколько новых конкурентов:
- Rust предлагает тот же протокол безопасности, что и Python — никакая переменная не может быть случайно перезаписана. При этом решена проблема производительности наряду с реализацией концепции владения и заимствования. Согласно StackOverflow Insights, он также входит в число самых любимых языков программирования последних лет.
- Go отлично подходит для начинающих, как и Python. Это так просто, а поддерживать код еще проще. Интересный момент: разработчики Go — одни из самых высокооплачиваемых программистов на рынке.
- Julia это очень новый язык, который напрямую конкурирует с Python. Он заполняет пробел в крупномасштабных технических вычислениях: обычно можно было использовать Python или Matlab, выполняя часть задач (подчас — весьма значительную часть) с помощью библиотек C++. Теперь вместо жонглирования двумя языками можно просто использовать Julia.
Хотя на рынке есть и другие языки, Rust, Go и Julia исправляют слабые места Python. Все эти языки превосходны в будущих технологиях, особенно в искусственном интеллекте. Хотя их доля на рынке все ещё невелика (что отражается в количестве тегов StackOverflow), тенденция для каждого из них очевидна: наверх и только наверх.
Упоминаемость на StackOverflow для Go/Rust/Julia — динамика изменений по годам. Показатели пока скромные, но у этих языков устойчивый восходящий тренд.
Учитывая повсеместную популярность Python в настоящее время, потребуется полдесятилетия, может быть, даже целое, чтобы любой из этих новых языков заменил его.
Какой из языков это будет — Rust, Go, Julia или ещё какой-то новый язык будущего — трудно сказать на данный момент. Но, учитывая проблемы с производительностью, которые являются фундаментальными для Python из-за его архитектуры, рано или поздно неизбежное случится.
