По словам генерального директора Anaconda, рост Python «абсолютно взрывной», и он не замедляется.
Есть несколько причин, по которым языка программирования Python не должно существовать, и все же есть десятки миллионов разработчиков и специалистов по обработке данных, которые благодарны ему за это. Python должен был разделиться как минимум на два разных сообщества, но этого не произошло. Для развития и процветания ему должно было потребоваться значительное корпоративное финансирование, такое как Go или Swift, но этого не произошло. И, вероятно, это следовало игнорировать в науке о данных, поскольку люди рвались к R - но это не так.
Вместо этого Python продолжает расти как один из самых доминирующих языков программирования в мире. Для этого есть веские причины, а также то, почему он не фрагментировался и не страдал ни одной из проблем, упомянутых выше. Соучредитель и генеральный директор Anaconda Питер Ван рассказал мне об устойчивом, «абсолютно взрывном» росте Python и о том, почему маловероятно, что какой-либо другой язык программирования догонит его.
Есть кое-что о Python
Python обращается к широкому кругу пользователей, от заядлых специалистов по данным до новичков в университетах. Это сделано намеренно, сказал Ван, чья компания играла центральную роль в эволюции Python как первоклассного инструмента для специалистов по данным:
Python делает две вещи, которые сильно отличаются от всех других основных языков. Во-первых, это язык обучения. Его легко использовать, легко получить, дети используют его, а непрограммисты изучают его на выходных. Это не случайно; он был неотъемлемой частью дизайна с самого начала и был преднамеренным… Второе, что интересно в Python, - это то, что с самого начала он был хорош в качестве связующего языка.
Именно так Python начал проникать в науку о данных, которая до сих пор была областью R и других языков / инструментов, «созданных для науки о данных». Но не обязательно через людей, которые уже знали R или хорошо разбирались в MATLAB, переходя к численным вычислениям. Скорее, это были новички в науке о данных, сказал Ван: «Это обычный человек, не являющийся разработчиком. Люди, не относящиеся к CS. Это вице-президент по продукту, это специалисты по маркетингу и спортивной аналитике. Это все. Я имею в виду, что конкурентом Python является Excel. Это не Java, Ruby, R или Julia ».
Другими словами, Python демократизировал науку о данных, открыв ее гораздо более широкому кругу людей. Поскольку это произошло, и сообщество Python внедрило инновации, чтобы сделать язык первоклассным вариантом для науки о данных, такие языки, как R, пришли в упадок, согласно анализу Теренса Шина более чем 15 000 вакансий ученых по обработке данных.
Сила Python в области науки о данных (и численных вычислений в целом) во многом обязана ранним усилиям пионеров в области научных вычислений. Ван напомнил, что даже когда первые разработчики Python настроили его как отличного конкурента Perl и другим языкам веб-разработки, Гвидо ван Россум, основатель Python, оставался дружелюбным с сообществом ученых, занимающихся вычислениями, поощряя их улучшать Python для своих нужд. Это помогло свести к минимуму необходимость разветвления проекта.
Итак, у нас остался язык программирования, который хорошо справляется со многими вещами. По подсчетам Вана, маловероятно, что какой-либо другой язык программирования сможет догнать Python:
У Python десятки миллионов пользователей. Я думаю, что пресса сильно занижает информацию о том, насколько широко был принят Python. И на данный момент его распространение стало вирусным, а его принятие - движущей силой. В школах этому учат. Это просто очевидное дело. Если вы ученик средней школы, вы перерастете Scratch. Вы хотите заниматься настоящим программированием, JavaScript, конечно же, дает вам красивые веб-страницы. Но если вы хотите заниматься машинным обучением, например данными, вы, конечно, пользуетесь Python. Итак, у вас есть университеты, и у вас есть старшие и средние школы, в которых преподают Python. У вас есть вице-президент по XYZ, изучающий Python, чтобы делать небольшой анализ данных. На данный момент это неостановимый механизм принятия.
Это не значит, что Python идеален.
Проблемы роста Python
По мнению Ванга, проблемы с упаковкой, подобной Python, уже давно существуют. Замечательно, что вы можете взять существующие библиотеки, C ++, Fortran и т. д., и соединить их с помощью упомянутого выше Python. Однако вам все еще нужно выяснить, как скомпилировать все эти библиотеки. Разработчику, работающему с таким веб-языком, как Ruby, не стоит об этом беспокоиться. Она не трогает собственные скомпилированные библиотеки, за исключением, может быть, SSL и шифрования и, возможно, нескольких оптимизированных загрузчиков данных, поскольку по большей части все это интерпретируется.
По словам Вана, ван Россум не хотел загромождать Python этой возможностью, поэтому Anaconda взяла на себя ее, создав свою собственную систему упаковки для Python. Дистрибутив Anaconda (немного похожий на то, что Red Hat сделал в Linux) позволяет легко брать такие трудно компилируемые вещи, как Fortran, и заставлять их без проблем работать с Python. Кроме того, сообщество стало уделять больше внимания повышению производительности Python.
И, конечно же, предстоит еще долгий путь. К счастью, популярность Python означает, что существует большое количество участников, стремящихся устранить любые препятствия на пути его роста. По словам Вана: «Огромное количество пользователей и существующий код, а также ценные бизнес-проблемы создают такой потенциальный прибыльный рынок для решения этих проблем, который экосистема Python сможет преодолеть [любые] препятствия».
Или, чтобы неправильно процитировать Закон Линуса, при наличии достаточного количества питонистов все проблемы Python разрешимы. Что, конечно, просто приведет к еще большему росту и внедрению Python.