世界上编程语言可以简单分为编译型和解释型。但换个角度看，也可以分为两种：一种是没什么人用，所以也没人吐槽的语言；另一种则是被大家“痛并快乐着”频繁使用的语言，这类语言的典型代表就是C++、Java，当然，还有本文的主角——Python。
为什么用的人多，吐槽声也多？或许正是因为只有深入使用，才能真正看清一件事物的全貌。就像老话说的，华丽的袍子里面也可能藏着虱子。
用过Python的开发者，对此应该深有体会。
在一些编程语言的速度基准测试中，Python的运行速度可能比C语言慢上几十甚至上百倍。其著名的GIL（全局解释器锁）更是让多核CPU的并行优势大打折扣。当你用一台4核甚至更多核心的CPU运行一个Python多线程数值计算程序时，CPU的利用率可能仍然只卡在一个核心上。这在多核处理器已成为主流的今天，确实让不少开发者感到郁闷。
那么，身负这些“槽点”的Python，是如何一步步走到今天，甚至被誉为“AI时代的原生语言”呢？
有人说，这靠的是三分运气，七分设计。
双剑合璧，方能成就大事。
Python在早期被定位为“脚本语言”，其最大特点就是语法简洁、易于学习，对编程新手极为友好。同时，它的设计者很早就考虑到了性能扩展的需求，专门为调用C/C++等底层代码设计了接口（如CPython API）。这使得Python既能保持上层的易用性，又能通过调用底层高效模块来弥补自身性能的不足，一举两得。正是这个设计，让Python成为了连接高层应用与底层系统的“胶水语言”。
这一关键决策，为Python日后的爆发埋下了伏笔。
它在简单易用与高性能需求之间，在初学者与资深工程师之间，架起了一座桥梁。一方面，新手可以快速上手完成工作；另一方面，高级开发者可以编写高性能的C扩展，供Python轻松调用。
我们今天广泛使用的NumPy、Pandas、PyTorch等库，其核心高性能计算部分正是基于这一机制实现的。
于是，Python的发展飞轮开始转动！
2005年，NumPy发布，有效解决了Python原生列表在数值计算上效率低下的问题；2008年，Pandas面世，极大地完善了数据处理与分析能力。这两个库共同构成了后来人工智能和数据科学领域数据预处理的基石。
2007年左右，随着互联网数据量的爆炸式增长，人工处理变得愈发困难，商品推荐、广告精准投放等需求日益强烈。Python凭借NumPy和Pandas的加持，在这一波数据分析浪潮中被广泛采用。
紧接着，Scikit-learn在2007年发布，它提供了开箱即用的经典机器学习算法（分类、回归、聚类等），其API设计统一且简洁，进一步降低了机器学习的应用门槛。
时间来到2010年，深度学习开始登上历史舞台，一个关键性的事件是李飞飞团队发布的ImageNet数据集。该数据集包含超过1400万张图片，涵盖2万多个类别，旨在教会计算机“看懂”世界。ImageNet极大地推动了深度学习技术的发展。
ImageNet竞赛中模型识别准确率的不断提升，几乎就是一部深度学习的发展简史：
- 2012年，AlexNet将Top-5错误率降至约15%。
- 2014年，GoogLeNet将错误率降低到6.5%。
- 2015年，ResNet更是达到了3.57%的错误率。
- 2017年，SENet等模型引入Transformer的“注意力”机制，将错误率进一步压至2.25%。
而上述每一个里程碑式的模型与精度的提升，其工程实现几乎都离不开以Python为基础的生态。
与此同时，深度学习框架也在Python生态中蓬勃发展。
- 2011年，Theano发布（被认为是第一个主流深度学习框架），它选择了Python作为主要接口。
- 2015年，TensorFlow开源，进一步巩固了Python在AI领域的地位。
- 2016年，PyTorch发布，凭借其动态计算图和更符合Python直觉的编程风格，迅速成为科研和工业界的主流选择。
当OpenAI的研究人员使用PyTorch，将GPT模型的参数量调整到1750亿（175B）时，奇迹在2020年左右发生了——模型表现出了“涌现”能力，智能似乎突然显现。随后在2022年，基于GPT-3.5的ChatGPT发布，彻底点燃了全球对生成式AI的热情，我们正式步入了AI应用的新时代。
至此，Python成功地从Perl、PHP、Python这“脚本三兄弟”中脱颖而出，不仅站在了编程语言舞台的中央，更成为了AI时代无可争议的“Number One”编程语言。
它的市场地位也反映了这一点：2020年11月，Python首次登顶TIOBE编程语言排行榜榜首，开始与C、Java展开冠军争夺战；2022年以来，Python更是常驻第一，虽然偶尔被C语言反超，但从未跌出前两名，地位非常稳固。
回望Python的发展历程，可谓相当励志。它看似是站在了时代风口的“猪”，有幸运的成分；但其“简单易用”的哲学，以及“胶水般”无缝集成高性能代码的设计，无一不透露着最初设计的前瞻与高明。
世界并不需要完美，只要有一个足够强大且无法拒绝的闪光点，就足以走向成功。Python正是如此。
你对Python的“爱恨情仇”有何看法？欢迎来云栈社区的开发者广场，与其他同行一起聊聊技术与趋势。
发表于 昨天 03:45
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