python是否被高估了？

“Python是AI专用语言”、“全民学Python”种种，说明的不是Python被高估了，而是Python被曲解了。

Python是通用编程语言，只是在AI、大数据等方面（还是技术栈上层；底层还是靠C/C++）应用得比较多。专用语言出了专用的领域就不能用了。python零基础学习

固然，Python有它的相对简单性（相对简单性指的是语言和各种库都给好了再去写的时候比较简单）。首先是它的语法简洁，语法糖多，模板少，比如文件读取。然后是一些特性支持比较好，比如int理论上可以任意大，又如读JSON不用模板。

然后就是Python真正复杂到可怕的一些特性了，这里仅举几例。

首先，动态类型。这就允许a是个int型的然后a=str(a)，就要小心变量的类型在转换前后发生变化。Python还允许函数参数类型不事先确定，只要用到的时候类型不出错就可以了，比如只用到加减乘除，如果没有显式的类型检查，就适用于整数、浮点数、复数、分数，甚至素数域或扩域里的数了。如果要用某个第三方库的函数，还要看这个函数各个参数是什么含义、支持什么类型、推荐用什么类型；不给或给不全就只能要么分析库源码要么尝试了。

其次，作用域。一个函数里面（只要不是里面再套一层函数），if、try、while、for的局部变量甚至可以在跳出之后使用，编程时极易不小心引用到名称十分相近的变量（而IDE可能不会报错）。

再次，异构类型集合（collection）和匿名类型（注意不是匿名类）。集合（collection）在Python里面包括元组（tuple）、列表（list）、集合（set）、字典（dict）等，所述四种collection中除set的元素和dict的键必须是可hash的这个要求以外，对存放元素的类型并无要求，甚至可以混合存放。可以想象，编程者对collection中哪个位置存放什么类型的元素必须十分清楚。至于匿名类型，大概是JSON里怎么表示对象的，Python里就怎么写，不用class，却也要清楚哪个键对应什么类型的值；甚至直接用元组，不仅要清楚哪个位置存放什么类型的元素，还要清楚哪个位置存放的元素是什么含义。

最后，抛出异常的位置和程序出错的位置或许相隔较远。可能只是一个TypeError或ValueError或AttributeError，程序出错的位置离抛出异常并中止的位置可能隔了几个函数，而且成因或许很复杂，比如不同的类型执行“相同的”函数，实际却差之千里。

所以，如果要用Python做一些正经的事，请一定先学静态程序分析，而其中的类型分析在这里尤为重要。

python相对来说比较容易，但其实我觉得python的坑还是比较多的，单从语言本身讲，我觉得不如java来的稳定和健壮（指开发方面不是运行方面）。同时python的运行性能比java差很多特别是线程方面。所以如果用python的web服务，都需要支持协程（coroutine）比如tornado。需要并发的时候，就需要使用多进程的方案了。

python还有二进制文件的反编译问题，这个java也有。

python还有版本兼容问题，比如2和3，这个java好点。

但是我仍然坚持我的一贯观点，尽可能用python脚本代替shell脚本吧。很多场景可能python无法替代shell，但是更多的场景，python是远胜shell的。很多人批评go语言是70style，那么shell脚本我觉得就是60style了，有浓郁的历史气息，各种节俭，省略的作风。类似的还有makefile，GNU autoconf的m4脚本……。反正我每次读这些都有一种读易经的感觉，嗯，就是坑龙有悔的感觉。

所以总的来说Java是否被高估了？我觉得并没有，因为在好多应用上python并没有被高估，反而还降低了好多人对他的期待值，如果，你要是问我python到底值不值学习，我认为是非常值得学习的

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