【转载+总结】Python 干货

1. 知乎【使用 Python会降低程序员的编程能力吗？】

首先楼主不知道知乎就是Python做支撑的么？

以前我是一个Linux/C程序员，后来我自学了Python，工作中利用Python做了一个支撑4000万日活跃用户，每天40亿条数据的系统。其中需要高性能的模块是用C的。

来点干货，Python中包含了许多从软件工程和实际应用都会遇到的问题。

面向对象？没问题，Python虽然不象Ruby万物皆对象，但是动态语言一些本身特性如鸭子类型，让你忘记还有多态，继承？太简单了，甚至还可以多重继承。封装？每一个文件都可以看作一个类，还有比这个更赞的么，你甚至可以不用关心什么是命名空间。 

如何管理依赖？pip和virtualenv加wheelhouse打离线包，代码可以直接发布，妈妈再也不用担心我管理依赖了。

如何发布代码？fabric，一条命令，所有机器都执行，还要再简单点么？

异步系统？tornado是工业级的异步web服务器。

Web系统搭建？如果你是做java或者PHP什么的，基于类CGI的发布太简单了，paste.deploy可以让你轻松构建uwsgi的web，中间健？写个认证模块太简单了，在web接口层外部就隔离非法数据。

单元测试？webtest模块让你轻松离线测试web接口，根本不需要把代码部署到服务器，通过HTTP返回了，是的，离线的web测试。

Mock测试？stub模块，让你在Python的依赖层面注入stub。

以上这些，早已经脱离语言本身的范畴了，可是我都是通过Python学来的，任何地方都可以借鉴？

虽说不能绝对化，但是不同语言的社区训练出的程序员的能力侧重点还是不一样的：

1. C程序员对于内存管理，计算机体系的理解能力；

2. C++程序员对元编程的理解能力；

3.Java程序员对于OO和设计模式的理解，对规模项目掌控的能力, 对虚拟机实现理解的能力；

4.Ruby程序员创造Web应用的能力；

不会，软件工程师至少要包括程序设计和程序开发这两项能力。程序的设计与开发实现更重要。

1.Python有大量的开源库值得我们去学习，你会学习很多很灵巧的设计方法和设计模式；

2.编程能力主要体现在将复杂问题简单化，简单问题模式化的能力。

3.关注Python，因为她非常干净优雅，并鼓励清晰易读的代码，易学易用。

4.与C结合紧密，但需要你对软件的模块划分更加合理、科学，将C的效率和Python的优雅有机地结合起来。

5.最后，每种语言都有优势，C，Java，Python/Ruby，一个好的软件工程师应该兼收并蓄，不应厚此薄彼，这样才能你的能力才能提高！

我主要使用的编程语言有c/c++/python/java，除了python都参与写过万行以上的项目（python没有是因为解决问题根本用不着1w行:)。个人还是很喜欢python编程的感觉，可以将注意力集中在逻辑实现而不是细节实现上。

遍布各地的python黑客发来贺电，一般只有不会编程的人才去纠结编程语言的优劣，大牛都在用js写编译器，写代码做基站。

原谅我言重了lz。

加一句，lisp可以加重程序员的强迫症。

2.【说说这篇「我为什么从python转向go」】

django的网络是同步阻塞的，也就是说，如果我们需要访问外部的一个服务，在等待结果返回这段时间，django不能处理任何其他的逻辑（当然，多线程的除外）。如果访问外部服务需要很长时间，那就意味着我们的整个服务几乎在很长一段时间完全不可用。

为了解决这个问题，我们只能不断的多开django进程，同时需要保证所有服务都能快速的处理响应，但想想这其实是一件很不靠谱的事情。

tornado是异步的，但是python的mysql库都不支持异步，这也就意味着如果我们在tornado里面访问数据库，我们仍然可能面临因为数据库问题造成的整个服务不可用。

python的GIL导致导致无法真正的多线程，大家可能会说我用多进程不就完了。但如果一些计算需要涉及到多进程交互，进程之间的通讯开销也是不得不考虑的。

部署python服务的时候，我们需要在服务器上面安装一堆的包，光是这一点就让人很麻烦，虽然可以通过puppet，salt这些自动化工具解决部署问题，但相比而言，静态编译语言只用扔一个二进制文件，可就方便太多了。

Python 是有 virtualenv 这个工具的，事实上对比包管理和包隔离，Python 比 Go高得不知道哪里去了。Python 跟 Git 谈笑风生的时候， Go 的 dev 们还得考虑我怎样才能使得 import的包稳定在一个版本上（当然现在有很多第三方方案）。Virtualenv + Pip 完全可以实现 Python部署自动化。