Python有哪些欠吐槽的地方？

Neal Krawetz有一群 geek 朋友，經常一起討論技術話題，有時候也會談到編程語言。「I hate Python」，作者表示。他對 Python 厭惡至極。即使有現成的 Python 代碼可用，他也寧愿用 C 語言重寫。為了系統地吐槽 Python，作者專門寫了這篇博客，細數 Python 的「八宗罪」。

這個話題已經在 Hacker News 上引發了熱烈的討論（評論 400+），感興趣的讀者可以去圍觀或參與一下。

Hacker News 討論：https://news.ycombinator.com/item?id=18706174

1. 版本

如果要安裝一個默認的 Linux 操作系統，那你很有可能需要安裝多個版本的 Python：Python2、Python3 甚至是 3.5、3.7。原因在于：Python3 無法與 Python2 完全兼容。甚至一些用小數表示的版本（如 3.5、3.7）也明顯缺乏向后的兼容性。

我完全贊成往編程語言中添加新的功能，我甚至不介意淘汰一些舊的版本。但 Python 卻要分開安裝。我的 Python 3.5 代碼不適用于 Python 3.7 安裝版本，除非我特意將其導入 3.7。很多 Linux 開發者都覺得導出太麻煩，因此安裝 Ubuntu 的時候會一并安裝 Python2 和 Python3——因為有的核心功能需要前者，而有的需要后者。

向后兼容性的缺乏和各自為政的版本通常會為其敲響喪鐘。Commodore 創造了第一批家用電腦（比 IBM PC 和蘋果都要早很多）。但 Commodore PET 不能與后續的 Commodore CBM 兼容。CBM 又不與 VIC-20、Commodore-64、Amiga 等兼容。因此，你要么選擇花很多時間將代碼從一個平臺導到另一個，要么選擇放棄這個平臺。（Commodore 今天何在？早被用戶拋棄涼涼了……）

類似地，Perl 也火過一陣。但 Perl3 與 Perl2 的很多代碼也不兼容。社區罵聲一片，于是一些好的代碼導了出來，其他的則被拋棄了。Perl4 也是如此。等 Perl5 出來的時候，人們干脆改用另一種更穩定的編程語言。如今，只有一小部分人還在頻繁使用 Perl 來維持之前的項目。但已經沒有人用 Perl 創建新的大項目了。

同理，Python 的每個版本也都存在谷倉效應。之前的版本還要留著，最終造成手里有一堆舊的無用 Python 代碼，因為大家都不想花時間將其移到最新版上。據我所知，沒有人為 Python2 創建新代碼了，但我們還留著它，因為沒有人想將所需代碼移到 Python3.x 中。Python 2.7、3.5、3.6、3.7 的文檔都還在 Python 官網上積極維護著，因為他們無法下決心棄用之前的代碼。Python 就像一種僵尸編程語言——已經死掉的部分還在以行尸走肉的方式存在著。

2. 安裝

很多軟件包都可以幫你輕松地運行 apt、yum、rpm 或其他一些安裝庫，并獲得最新版本的代碼。但 Python 并非如此。如果用「apt-get install python」安裝，你都不知道自己安的是哪個版本，它可能也無法與你所需的所有代碼兼容。

因此，你要安裝你需要的那版 Python。我的其中一個項目用到 Python，但必須用 Python3.5。所以最后，我的電腦安裝了 Python2、Python2.6、Python3 及 Python3.5。其中兩個來自操作系統，一個用于項目，另外一個服務于出于其他原因安裝的無關軟件。雖然都是 Python，但此 Python 非彼 Python。

如果你想安裝 Python 包，你應該使用「pip」（Pip Installs Packages）。但由于系統上有一堆 Python，你要注意使用正確版本的 pip。否則，「pip」可能運行「pip2」，而不是你需要的「pip3.7」。（如果名稱不存在，你需要為 pip3.7 指定明確的真實路徑）

一位隊友建議我配置自己的環境，這樣的話每種軟件都可以使用 Python3.5 的 base 環境。在我需要用 Python3.6 開展另一個項目之前，這種做法是非常行得通的，但是需要 Python 3.6 就得創建另外一個環境。兩個項目，兩版 Python，一點都不會混，真的（用生命在假笑）。

pip 安裝程序將文件放置在用戶的本地目錄。安裝系統級的庫時不用 pip。Gawd 不允許你在運行「sudo pip」時出錯，因為那會毀了你的整個電腦！運行 sudo 可能會使一些軟件包在系統級別安裝，有些是為錯誤版本的 Python 安裝的，而你的主目錄中的一些文件可能最終歸 root 所有，因此未來的非 sudo pip 安裝可能會因權限問題而失敗。不要這樣做。

這些 pip 模塊由誰來維護呢？當然是社區。也就是說，沒有明確的所有者，也沒有強制性的來源鏈或責任鏈。今年早些時候，PyPI 的一個版本中發現了一個竊取 SSH 憑證的后門。這也是意料之中。（出于同樣的原因，我不用 Node.js 和 npm；我不信任他們的社區項目。）

3. 句法

我非常主張代碼的可讀性要強。乍一看，Python 的可讀性似乎不錯。但當你開始創建大型代碼庫的時候你就不會這么想了。

大多數編程語言使用某種符號來標識范圍——函數的開始和結束位置、條件語句中包含的操作、變量的定義范圍等。C 語言、Java、JavaScript、Perl 和 PHP 都用 {...} 來定義范圍，Lisp 使用 (...)。Python 呢？它用空格！如果你要定義復雜代碼的范圍，你可以縮進接下來的幾行代碼，縮進結束時，該范圍也截止。

Python 手冊說，你可以用任意數量的空格或制表符來定義范圍。但是，每次縮進最好使用四個空格！如果你想縮進兩次進行嵌套，使用八個空格！Python 社區已經對此進行標準化，即使 Python 手冊中并沒有明文規定。這個社區就喜歡用四個空格。所以，除非你不打算將自己的代碼向任何人展示，否則的話每次縮進最好用四個空格。

我第一次看到 Python 代碼時，覺得用縮進來定義范圍還挺好的，但這么做有一個巨大的缺陷。你可以進行深度嵌套，但這么做使得每一行都會很長，導致不得不在文本編輯器中換行。較長的函數和條件語句可能會使開始和結束范圍很難匹配。而且當你不小心把三個空格當成四個空格，還容易出現計算錯誤，進而花幾個小時來調試和追蹤。

對于其它語言，我已經養成了調試代碼不帶任何縮進的習慣。這樣，我可以快速瀏覽代碼，然后輕松地識別和刪除調試代碼。但 Python 呢？任何沒有適當縮進的代碼都會產生縮進錯誤。

4. includes

大部分編程語言都有辦法導入其它代碼塊。比如，C 語言用「#include」，PHP 語言可以用「include、include_once、require、require」。而 Python 用的是「import」。

Python 可以導入整個模塊、模塊的一部分或模塊中的特定函數。C 語言？你可以查看「/usr/include/」。Python 的話，最好用「python -v」列出所有路徑，然后從列表中搜索每個目錄和子目錄中的每個文件。我有些朋友很喜歡 Python，但我看到他們想導入東西時，總得瀏覽標準模塊。

導入功能還允許用戶重命名導入的代碼。它們基本上定義了一個自定義的命名空間。乍一看，你會覺得挺不錯的，但這最終會影響可讀性和長期支持。重命名對于較小的腳本來說還是不錯的，但對于長期項目來說真的不適用。那些使用 1-2 個字母作為命名空間（比如「import numpy as n」），而且還不按約定俗成的方式來命名的，簡直應該拉出去槍斃！

這還不是最糟糕的。大部分編程語言 include 代碼的時候就只是導入代碼而已。如果有一個帶有構造函數的全局對象，有些語言，如面向對象的 C++可能會執行代碼。類似地，有些 PHP 代碼可能會定義全局變量，所以導入可以運行代碼——但這種做法通常被認為很糟糕。相比之下，很多 Python 模塊包含在導入期間運行的初始化函數。你不知道在運行的是什么，它要干什么，你甚至可能不會注意到。除非存在命名空間沖突，如果這樣就好玩了，你得花很多時間來尋找原因。

5. 命名法

在其它語言中，數組（array）直接稱之為'arrays'，但是在 Python 中，它們被稱為 'lists'。關聯數組在某些地方被稱為 'hash' (Perl)，但是 Python 將其稱為「字典」（dictionary）。Python 似乎完全按照自己的節奏來，不使用計算機科學和信息科學領域的常見術語。

此外，Python 庫的命名也有問題。PyPy、PyPi、NumPy、SciPy、SymPy、PyGtk、Pyglet、PyGame……（前兩個庫的發音一樣，但是它們的功能完全不同）。我理解「py」表示 Python，但是它們就不能統一出現在前面或后面嗎？

一些常見庫放棄了類似雙關語的「Py」命名約定，包括 matplotlib、nose、Pillow和 SQLAlchemy。雖然有一些命名可能暗示其目的（如 SQLAlchemy 包含 SQL，所以它可能是一個 SQL 接口），但是其它的可能只是隨機的單詞。如果你不知道「BeautifulSoup」這個庫是干什么的，那么你能從命名看出來它是一個 HTML/XML 解析器嗎？不過，BeautifulSoup 有很完善的文檔且易于使用，如果每一個 Python 模塊都這樣，我也就不抱怨了，但是大多數 Python 庫的文檔非常爛。

總的來說，我認為 Python 是一個具有不一致命名約定的函數庫集合。我經常抱怨開源項目的命名非常可怕。除非你知道這些項目在干什么，否則你從命名本身中什么都看不出來。除非你知道在尋找什么樣的庫，不然只能通過別人偶然提及的名字或偶然的機會發現一些庫。大多數 Python 庫加重了這種現象，也加重了 Python 的負面體驗。

6. 奇怪的操作

每種語言都有自己比較奇特的操作。C 語言中使用 & 和 * 獲取地址空間和值的命名法非常奇怪。C 語言中還有用 ++ 和—實現 increment/decrement 的捷徑。Bash 語言中，在引用特定字符（如用于正則表達式的圓括號和句號）時需要一直考慮「什么時候使用轉義符 (\)」。JavaScript 兼容性有問題（并非每個瀏覽器都支持所有有用的功能）。但 Python 的奇怪操作比我見過的其他語言都多。如：

在 C 語言中，雙引號里的是字符串，單引號里的是字符。

在 PHP 和 Bash 中，兩種引號都能包含字符串。但是，雙引號里的字符串可以嵌入變量。相比之下，單引號的字符串是文字；任何嵌入的類似變量的名稱都不可擴展。

在 JavaScript 中，單引號和雙引號沒什么區別。

在 Python 中，單引號和雙引號也沒有什么區別。但是，如果你想讓字符串跨行，就得用三重引號，如"""string""" 或 '''string'''。如果你想用二進制，那你需要優先選擇帶有 b（b'binary'）或 r（r'raw'）的字符串。有時你要用 str(string) 把字符串轉換為字符串，或使用 string.encode('utf-8') 將其轉換為 utf8 格式。

如果你一開始認為 PHP 和 JavaScript 中的=、==、===有點奇怪，那等你用 Python 中的引號時可能不會這么想了。

7. 通過對象 Reference 傳遞

大多數編程語言的函數參數傳遞是傳值。如果函數改變了值，結果不會傳遞回調用代碼。但正如我解釋過的，Python 偏偏要有所不同。Python 默認使用 pass-by-object-reference 來傳遞函數參數。這意味著改變源變量可能最終會改變值。

這是面向程序、函數和對象的編程語言之間的最大區別。如果每個變量都由對象引用來傳遞，并且變量的任何變化都會改變所有的引用，那你可能使用的都是全局對象。通過不同的命名調用相同的對象不會改變對象，所以實際上它就是全局的。此外，正如 C 的程序員早就學到的，全局變量太惡心了，別用。

在 Python 中，你必須通過值來傳遞變量，例如「a=b」只是給相同的對象空間分配了另一個命名，但并沒有復制 b 的值給 a。如果你真的想要復制 b 的值，你需要使用一個 copy 函數，通常是「a=b.copy()"的形式。然而，注意我說的是「通常」。不是所有數據類型都有一個「copy」原型，或者 copy 函數可能是不完整的。在這種情況下，你可以使用單獨的「copy」庫："a=copy.deepcopy(b)"。

8. 本地命名

用所用的庫或函數的名字來命名程序是常見的編程技巧。例如，如果我用一個叫做「libscreencapture.so」的 C 庫來測試一個截屏程序，我會將該程序命名為「screencapture.c」并編譯為「screencapture.exe」。

gcc -o screencapture.exe screencapture.c -lscreencapture

在 C、Java、JavaScript、Perl、PHP 等語言中，這通常很有效，因為這些語言可以輕易地辨別本地程序和資源庫，它們有不同的路徑。但 Python 呢？還是算了吧，千萬別這樣做。為什么？Python 會假定你首先要導入本地代碼。如果我有一個名為「screencapture.py」的程序使用了「import screencapture」，那么它將導入自己而不是系統庫。至少，你應該調用本地程序「myscreencapture.py」吧。

并非一無是處

Python 是一門非常流行的編程語言，有很多粉絲。甚至我的很多朋友都很喜歡 Python。多年來，我和他們討論過這些問題，每次他們都點頭表示同意。他們并不反對 Python 存在這些問題，只是認為這不足以澆滅他們對這種語言的熱情。

我的朋友經常提到那些非常酷的 Python 庫。我同意一些庫非常有用。例如，BeautifulSoup 是我用過最好的 HTML 解析器之一，NumPy 使多維數組和復雜的數學更容易實現，而 TensorFlow 對于機器學習非常有用。但是，我不會因為喜歡 TensorFlow 或 SciPy 而用 Python 創建單片程序。我不打算為了這些「蠅頭小利」而放棄可讀性和可維護性，這不值得。

通常當我寫一篇關于某個主題的批評時，我也會嘗試寫一些積極的東西。但我沒辦法列出關于 Python 的好的方面，因為我真的認為 Python 很糟糕。