python语言依赖平台吗_在大型项目上，Python 是个烂语言吗？

笔者用过 Java 和 Python, 现在主力语言是 Python / JavaScript

先回答题主的疑问：10 W 行应该算不上大项目。

通常情况下，动态类型的语言在单位代码行数的表达能力比静态语言强，但也取决于使用者。

糟糕的代码结构，混乱的命名，荒谬的模块划分，胡乱的 Copy Paste 造成的问题，用静态语言和动态语言真的没差大区别。

真正的开发工具是个什么概念？PyCharm 这么强了还不够用么？

并不是所有的语法错误都在运行时的，而且什么时代了，flake8 和 mypy 了解一下？

已经有人回答了『大项目』了，我就回答**『不那么大的项目』**好了。动态语言在多人开发的项目上确实会因为类型问题而增加 BUG 率，这点是无法否认的。并且这种问题通过『提升程序员的素质』这种方式并不是很管用。

静态语言引以为傲的类型检查，现在 Python 3.7 内置了 Type Annotation, 想用类型检查，就用呗。Python 的创始人带头搞了 MyPy 这个项目用于解决类型检查的问题。

当项目代码质量很差的时候不仅仅可以考虑是不是强类型和弱类型的问题，还有如下的问题需要考虑

通用的姿势如下（不管你是 Javaer 还是 Pythonista)

7.1 Code Review 是不是做了。为了炫技而炫技的 Python 代码不应该通过。KISS 原则必须要遵守。

7.2 持续集成 CI 和 unit test 和 functional test 做了没？是不是要提升一下代码覆盖率？

7.3 是不是应该花点时间补充测试然后重构了？

7.4 是不是应该多花时间尽量理解需求方的背后目的，梳理完沟通完毕再动手写代码。

7.5 有没有好好的打日志？Sentry 了解一下？

7.6 常用的 workflow 是不是该写到 makefile 里面，拷贝到身边，一用很多年？

如果你使用的是 Python 则还有一些途径。假如你还是觉得加类型检查比较好，类型错误这种低级错误确实不能忍，那么 Python 的 Type Annotation 可以用起来了。

动态类型往往有很方便的 repl, 比如 Python 界著名的 IPython 可以在真实环境中非常方便的运行局部代码，甚至可以在 ipy 里面完成一波调试之后，把调整好的代码拷贝回源代码中，然后 make staging 之后速度 reload ipython 继续调试。

第二点可能有些静态语言的使用者，比如 Javaer 可能感受不到。我来举个栗子。

我现在需要到生产环境上把 redis 里面的缓存的帖子 id 为 xxx,xxx,xx,xx 的里面的活动重置一下状态，如果重置成功，则把 redis 里面的 key 删掉。

这类操作属于临时性的操作，一般也不需要单独写个小功能走一下发布流程。

我直接 ssh 到机器上，make shell 进入环境。执行如下代码：

POST_KEY_PREFIX = "HOT_POSTS_"

for p in Post.mget([1,2,3,4,7,11,44]):

if p.status == "STOP":

p.status = "PUBLISH"

# DO SOMETHING

redis.delete(f"{POST_KEY_PREFIX}_{p.id}")

session.commit()

这个操作在我都不需要显式的导入 Post , session, redis 在自定义 ipython shell 的时候直接把我常用的 Model, 和工具类直接导入到上下文中。

相对于静态语言，我更喜欢写动态语言（个人喜好，无关于优劣）动态语言，表达简洁，阅读起来更加接近自然语言。

快速出结果，拖到 IPython 里面跑一遍，验证核心流程，然后拖出来改改就可以运行了。

写静态语言的时候，写个简单的东西往往要变得比较啰嗦，不想花时间在『修改代码直到类型检查器通过』

下结论了大型项目上 Python 等静态语言确实不是最优选择。但首先你得确认你的那个项目真的是大项目，而且代码 BUG 率高真的是因为缺乏类型检查。

必须要黑一波的是，无注释文档测试想到哪写到哪的动态语言代码比静态语言代码难看，难维护。

但是如果你说.... CPython 的性能差搞不起大项目，我是无法反驳的.... 毕竟你说的是实话

语言毕竟只是工具希望大家作为 Money-orient programmer 啥挣钱学啥

学一波 Golang 去....

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