細數Python三十年技術演變史——萌發於小衆，崛起於AI

做者 | 宋天龍
來源 | AI科技大本營

導語：一切都始於1989年的那個聖誕節，Python的誕生並不算恰逢其時，它崛起充滿了機遇巧合，也有其必然性。三十年間，Python技術不斷更迭，生態逐漸完善，加上互聯網、大數據、以及人工智能這一波波浪潮的推波助瀾，Python漸漸從小衆最終站上了如今的高度。

從歷史發展的角度出發，咱們才能看清Python崛起的偶然性和必然性。本文將結合技術和產業的發展，全面透析Python的演進之路，幫助讀者理解是什麼造就了現在的Python。

Python 1.0時代：起源與誕生

Guido van Rossum（下面簡稱Guido）是Python語言之父，他於1982年從阿姆斯特丹大學得到了數學和計算機碩士雙學位，期間他接觸了不少的語言，包括Pascal，C，Fortran等。

在那個計算機資源貧乏的年代，像計算機同樣思考並編程是每一個程序員必須面對的事情，這讓他很是苦惱；同時他又很是欣賞shell，shell簡單易編程的特性讓程序員更加專一於設計和邏輯自己，但shell本質上是一個功能的調用，它沒有本身的數據類型，更沒法全面調用計算機功能，所以shell也不算是一門「語言」。

所以，他但願找到一種語言既能夠像使用shell同樣簡單，又能夠和C語言的功能相媲美。不過這種語言在那個年代並不存在。

1989年的聖誕節，Guido開始編寫Python語言的編譯器。Python這個名字來源於他喜歡的電視劇Monty Python’s Flying Circus，而不是表面意義上的「蟒蛇」。他但願這個新的語言，能符合他的理想：介於C和shell之間，功能全面、易學、易用又可拓展。

1991年，第一個Python編譯器誕生，這標誌着Python的第一個版本正式誕生。它基於C語言，並具有了基礎的類、函數、異常處理等功能特性，同時具有可擴展性。Python語法不少來自C，但又受到ABC語言的強烈影響。例如來源於ABC語言強制縮進的規定自己可讓Python容易讀，但若是縮進出錯卻會影響編譯和執行。Python自己不以性能爲重，但當確實須要考慮性能時，Python程序員卻能夠深刻底層來編寫C程序，並編譯爲.so文件引入到Python中使用。

Python語言的魅力在於讓程序員能夠花更多的時間用於思考程序的邏輯，而不是具體的實現細節，這一特性也獲得Guido同事的歡迎。他們在反饋使用意見的同時也參與到Python的改進中來，所以最初Guido和一些同事構成了Python的核心團隊，固然，核心決策者仍是Guido本人。隨後，Python的使用拓展到研究所以外，並吸引了愈來愈多的程序員。

可是，最初Python的使用很是小衆，由於在那個計算機資源很是有限的年代，你們都傾向於最大化榨取計算機資源並提高運算效率，而Python顯然不是爲此而生。

Python 2.0時代：崛起

最初發布時，Python在設計層面存在一些缺陷，例如以知足跨語言、跨平臺進行文本轉換、處理的要求的Unicode字符編碼標準在1994年才正式公佈，因此一直以來Python 2及以前的版本對Unicode的支持並不徹底。相信你們在使用Python 2版本處理中文時都遇到過各類問題。

2000年發佈的Python 2.0標誌着Python的框架基本肯定。重要框架方向包括：

• 簡單明確。在設計Python語言時，開發者傾向於選擇沒有或者不多有歧義的語法。因爲這種設計觀念的差別，Python源代碼一般被認爲比Perl具有更好的可讀性，而且可以支撐大規模的軟件開發。
• 面向對象。任何Python的元素均可以視爲對象，包括數據類型、類、函數、實例化元素等，徹底支持繼承、重載關係，這有益於加強代碼的複用性。
• 動態類型。任何對象的數據類型都無需提早定義，拿來即用。即便在以前已經預先定義，後期也可隨時修改。
• 膠水特性。Python自己被設計爲可擴充的，並不是全部的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員可以輕鬆地使用C、C++、Cython來編寫擴充模塊。例如在Google對於Google Engine使用C++編寫性能要求極高的部分，而後用Python或Java/Go調用相應的模塊。
• 可嵌入。你能夠把Python的功能嵌入到C/C++程序中，從而實現Python功能在其餘語言中的功能實現。
• 生態系統。Python有強大的標準庫，同時支持第三方庫和包的擴展應用，甚至能夠自定義任何庫和包。Pypi（https://pypi.org/）是其第三方庫的倉庫，在這裏你幾乎能夠找到任何領域內的功能庫。
• 解釋器機制。Python支持多種解釋器，例如CPython（官方版本，基於C語言開發，也是使用最廣的Python解釋器）、IPython（基於CPython之上的一個交互式解釋器）、PyPy（一個追求執行速度的Python解釋器，採用JIT技術對Python代碼進行動態編譯）、Jython（運行在Java平臺上的Python解釋器，能夠直接把Python代碼編譯成Java字節碼執行）、IronPython（和Jython相似，只不過運行在微軟.Net平臺上）。

1965年，戈登·摩爾提出了著名的摩爾定律，其內容爲：當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數目，約每隔18-24個月便會增長一倍，性能也將提高一倍。在隨後超過半個世紀的時間裏，我的計算機的發展突飛猛進，已經由資源不足向資源過剩轉變。這客觀上爲Python的應用提供了基礎條件——只有在資源過剩的條件下，程序員纔不會過分關注榨取性能。

隨着Python自身功能的完善以及生態系統的擴展，Python在Web開發、網絡爬蟲、數據分析與數據挖掘、人工智能等應用方面逐漸嶄露頭角。

Django和Flask引領的WEB開發模式

2004年，目前最流行的WEB框架Django誕生。2010年，另外一個流行的輕量級WEB框架Flask誕生。Django是一個WEB解決方案「全家桶」，其功能大而全，包含了幾乎全部WEB開發相關的組件和功能，它能夠大大節省開發者在基礎組件、選型、適配等方面的時間和精力；而Flask只包含基本的配置，默認依賴於兩個外部庫也能夠自由替換，給開發者提供最大的自主空間。這兩類徹底相反方向上的WEB開發模式，幾乎能夠爲全部開發者提供了很好的選型參照物：不管開發者想要一站式仍是最大化自主解決方案，Python都能知足。

此後，以豆瓣、春雨醫生、知乎、Dropbox、YouTube、CIA（美國中情局）等爲表明的企業和機構都基於Python作網站開發，預示着Python應用到WEB開發領域逐漸成爲一種新興趨勢。

人人都能勝任的網絡爬蟲

Python自帶的標準庫中，urllib、urllib二、requests庫對於簡單網頁的抓取實現很是簡單，即便在面對海量數據抓取需求時，第三方庫Scrapy也能應對自如；再配合正則表達式庫re、網頁代碼解析BeautifulSoup、html和xml解析庫lxml、多線程庫threading等特性，使得Python在應用到網絡爬蟲任務上時，只須要不多的開發量便能迅速完成任務。基於Python簡單易學的特性，幾乎人人都能開發網絡爬蟲。

比shell更好用的自動化運維工具

Python是跨語言和平臺的，幾乎全部Linux系統和MAC系統都自帶Python庫，Windows系統也能夠自定義安裝。Python默認的os、sys等庫可實現與操做系統的交互和執行功能，更重要的是Python還能直接執行系統終端命令。所以，使用Python編寫的系統運維和管理腳本在可讀性、性能、代碼重用度、擴展性幾方面都優於普通的shell腳本，在自動化運維方面應用普遍。

數據分析與科學計算三劍客

2008年發佈的Numpy、scipy和2009年發佈的pandas是數據分析與科學計算的三劍客。

NumPy（Numeric Python的簡稱）是Python科學計算的基礎工具包，也是Python作數據計算的關鍵庫之一，同時又是不少第三方庫的依賴庫。

Scipy（Scientific Computing Tools for Python的簡稱）是一組專門解決科學和工程計算不一樣場景的主題工具包，它提供的主要功能側重於數學、函數等，例如積分和微分方程求解。Pandas（Python Data Analysis Library的簡稱）是一個用於Python數據分析的庫，它的主要做用是進行數據分析和預處理。

Pandas提供用於進行結構化數據分析的二維表格型數據結構DataFrame，相似於R中的數據框，能提供相似於數據庫中的切片、切塊、聚合、選擇子集等精細化操做，爲數據分析提供便捷。另外，Pandas還提供了時間序列的功能，用於金融行業的數據分析。

除此以外，不少大型公司也都在使用Python完成不一樣類型的其餘工做，其中不乏世界知名公司，如國外的Google、Facebook、NASA 、雅虎、YouTube等，國內的網易、騰訊、搜狐、金山等。例如谷歌在Google Groups、Gmail、Google Maps等項目中將Python用做網絡應用的後端；在Google Cloud Platform中的Google Cloud Storage本地部署環境中，gsutil也在Python 2基礎上開發和應用。

後Python2與Python3時代：AI讓Python大放異彩

2008年12月，Python 3發佈。Python 3相對於Python 2的早期版本（主要是Python2.6以前）是一個較大的升級，它在設計的時候沒有考慮向下兼容，因此不少早期版本的Python程序沒法在Python 3上運行。爲了照顧早期的版本，推出過渡版本2.6——基本使用了Python 2.x的語法和庫，同時考慮了向Python 3.0的遷移，容許使用部分Python 3.0的語法與函數。同時，Python還提供了Python 2到Python 3的Python文件轉換功能，以幫助開發者升級。

2010年7月發佈了Python 2.x系列的最後一個版本，主版本號爲2.7。大量Python 3的特性被反向遷移到了Python 2.7，2.7版本比2.6版本進步很是多，同時擁有大量Python 3中的特性和庫，而且照顧了原有的Python開發人羣。Python2.7也是當前絕大多數Linux操做系統最新版本的默認Python版本。

從2008年開始，Python 2與Python 3是並存發展的。但在2018年3月，Guido在郵件列表上宣佈Python 2.7將於2020年1月1日終止支持，這意味着以後Python 2將再也不被統一維護，與之對應的是主流第三方庫也不會再提供針對Python 2版本的開發支持。Python 2的時代即將過去。

這一時期，Python繼續以其獨特魅力吸引更多的開發者加入，但真正讓Python大放異彩的倒是AI（人工智能）的爆發。

AI並非一個新生事物，而是從20世紀50年代就開始出現，隨後通過了大概20年的黃金時期，又分別在20世紀70年代和90年代兩次進入寒冬期。從2006年開始，神經網絡、深度學習的出現，讓AI進入爆發期。

在AI領域，Python擁有不少相關庫和框架。其中最著名的是：

• sklearn：一個老牌機器學習庫，其neural_network庫可用來作神經網絡訓練。
• PyTorch：由Facebook於2016年發佈，它基於曾經很是流行的Torch框架而來，爲深度學習的普及邁出了重要一步，到目前爲止它已是人們用來作學術研究的首選方案。
• TensorFlow：谷歌於2015年研發的第二代人工智能學習系統。藉助谷歌的強大號召力以及在人工智能領域的技術實力，它已經成爲目前企業真實生產環境中最流行的開源AI框架。更重要的是，它也是第一個（應該也是惟一一個）通過真實大規模生產環境（Google）檢驗過的框架。

在互聯網領域，Facebook和Google都是全球IT企業的標杆，具有行業領導力和風向指示意義。他們基於Python開發的AI庫（PyTorch和TensorFlow）已經成爲目前最流行的AI庫，並且「到底選擇PyTorch仍是Tensorflow」仍然是一個具備爭議性的話題。

在AI時代，主要應用場景包括：

• 計算機視覺：經過特定的圖片模式訓練，讓計算機理解圖像中的物體甚至內容。在這一領域咱們熟悉的場景包括圖像識別、目標識別和跟蹤。例如人臉識別即是圖像識別的典型領域，普遍應用到企業員工考勤、門店客戶識別、機場等公共領域反恐識別等。2011年，吳恩達創立的谷歌大腦項目，可以在沒有任何先驗知識的狀況下，僅僅經過觀看無標註視頻學習到識別高級別的概念就能知道哪一個是貓。
• 語音識別：該過程是計算機將人類的天然語言識別並轉換爲文字的過程，普遍應用工業、家電、通訊、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。身邊熟悉的場景例如經過語言對導航、APP、車載設備等作指令輸入，以及電信客服系統中的語音業務查詢和辦理。
• 天然語言理解：天然語言理解是一類任務的總稱，而並不是是單一任務。它旨在讓計算機理解人類的語言所表達的表層和深層含義。目前場見的應用場景包括自動問答系統、機器翻譯、信息檢索和過濾、信息抽取等。
• 個性化推薦：個性化推薦是一個相對成熟的領域，但基於深度學習和神經網絡，能夠將大量的複雜、抽象特徵的數據預處理工做最大程度的簡化，甚至能夠將海量特徵通過簡單處理後便直接丟到模型中便能得到比例理想的效果。
• 遊戲和競技：在該領域，不少科技公司用通過訓練後的AI與人類進行對弈。早在20世紀90年代，由IBM開發的「深藍」與卡斯帕羅夫的世紀之戰已經引發了世界的轟動；在2017年AlphaGo又擊敗排名世界圍棋冠軍柯潔，再一次讓世人感覺到AI的強大威力。

在不一樣的領域，Python都能扮演很是重要的角色，所以，在國外的各大榜單中，Python都已經成爲最受歡迎的語言（或至少是之一）。不僅在商業領域流行，國內不少地區和教育機構正將Python歸入教材之中。好比Python進入山東小學六年級的教材，浙江信息技術教材將放棄VB，改用Python 語言，Python列入全國計算機二級等級考試大綱等。

Python的將來發展

在Python發展過程當中，Guido一直是核心人物，甚至被稱爲「終身仁慈獨裁者」，但在2018年經歷了退出管理層風波以後，他又在2019年以五大指導委員之一的身份重回決策層。這爲Python迎來了新的治理方案：指導委員會模式。這種模式意味着Python的將來將從Guido一人決定變爲5人決定，雖然比不少開源語言仍然有民主化空間（例如PHP的改進由社區投票決定），但也算是一種從專制到民主的進步。

有關Python的每一個提高計劃，都是在PEP（Python Enhancement Proposal）列表中——每一個版本新特性和變化都經過PEP提案通過社區決策層討論、投票決議，最終纔有咱們看到的功能。

目前，Python的最新穩定的主版本是3.7，Python 3.8也已經有了預覽版，大概在2023年左右Python 4便會問世。在以後的時間裏，Python會如何發展？咱們能夠從Python軟件基金會的董事會成員、CPython的核心開發人員Nick Coghlan的信息中略知一二：

首先，Python的PEP流程和制度沒有任何變化，經過增長新模塊和功能來加強的基礎能力。隨着Python 2在2020年再也不維護，社區在Python 3的資源和投入會相應增長。

其次，不一樣解釋器的實現和功能擴展還將繼續加強，方向包括PyPy關於JIT編譯器生成和軟件事務內存的嘗試，以及科學和數據分析社區，對面向數組編程的探索等。

再次，嵌入式應用的加強，核心是與其餘虛擬機運行時（如JVM和CLR）的集成和改進，尤爲是在教育領域取得的進展，可能會讓Python做爲更受歡迎的嵌入式腳本語言，在更大的應用程序中運行。

最後，對於爲了兼容和維持Python 2的部分功能而存在於Python 3中的原有代碼，在後續版本中應該會逐步優化甚至去掉。而對於其餘更改，則會根據狀況棄用、提出警告、逐步替代以及保留。