1.2　破除誤解：Python不是什么

人們對Python有很多的誤解，其中一些誤解導(dǎo)致人們在某些應(yīng)用場景下想方設(shè)法避免使用Python，甚至完全不使用Python。

1.2.1　誤解1：Python僅僅是一種腳本語言

在我看來，“腳本語言”是討論編程語言時(shí)最令人討厭的術(shù)語之一。它暗示著這門語言不適合編寫“真正”的軟件（見誤解5）。

Python是一門圖靈完備的語言，這意味著你可以用Python實(shí)現(xiàn)任何其他編程語言，然后就可以執(zhí)行用那種語言編寫的任何程序。

換句話說，任何其他編程語言能做的事情，Python都能做到。這是否容易，乃至于是否可行，取決于你想要做什么。

1.2.2　誤解2：Python很慢

通常來說，人們很容易認(rèn)為，像Python這樣更高級的或解釋型編程語言比C語言這樣更低級的或編譯型編程語言慢。事實(shí)上，這取決于語言的實(shí)現(xiàn)方式和使用方式。在本書中，我們將介紹幾個(gè)與提升Python代碼性能相關(guān)的概念。

Python解釋器的默認(rèn)實(shí)現(xiàn)CPython是用C語言寫的，在執(zhí)行效率上的確會比原生機(jī)器碼低。然而，有各種各樣的庫、技術(shù)以及其他Python解釋器的實(shí)現(xiàn)（包括PyPy），它們的整體性能都要好得多（參見第21章），甚至接近原生機(jī)器碼的執(zhí)行效率。

綜上所述，你應(yīng)該弄明白性能是如何影響你的項(xiàng)目的。在大多數(shù)情況下，Python的性能已經(jīng)足夠好，可以作為應(yīng)用開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、科學(xué)計(jì)算、游戲開發(fā)、Web開發(fā)等領(lǐng)域的首選語言。CPython的性能缺陷通常只會在你面對一些特定的、對性能要求極高的場景時(shí)才會成為問題。即使如此，也有辦法解決這些問題。對大多數(shù)項(xiàng)目來說，Python的基本性能已經(jīng)足夠了。

1.2.3　誤解3：Python不能被編譯

Python是一門“解釋型語言”，這意味著代碼在運(yùn)行時(shí)由語言的解釋器讀取、解釋和執(zhí)行。運(yùn)行Python項(xiàng)目的最終用戶通常需要安裝Python解釋器。

與之對應(yīng)的是所謂的“匯編型語言”，比如C語言、C++和FORTRAN。在這些語言中，編譯的最終結(jié)果是機(jī)器碼，可以直接在任何兼容的計(jì)算機(jī)上執(zhí)行，而不需要安裝其他程序（或者將其與代碼捆綁在一起）。

有關(guān)“編譯型語言”這個(gè)術(shù)語的爭議非常多，這就是為什么我喜歡使用“解釋型語言”和“匯編型語言”兩個(gè)術(shù)語來區(qū)分它們。實(shí)際上相關(guān)的爭論可以說是個(gè)無底洞。

很多開發(fā)者認(rèn)為Python代碼不能編譯成機(jī)器碼，這似乎是顯而易見的結(jié)論。事實(shí)上，Python代碼可以編譯成機(jī)器碼，盡管這種情況很少見。

如果你想嘗試一下這條路徑，那么這里有幾個(gè)選項(xiàng)。在UNIX系統(tǒng)中，內(nèi)置的Freeze工具可將Python字節(jié)碼轉(zhuǎn)換為C語言數(shù)組，然后將這些C語言代碼匯編為機(jī)器碼。但是這并不會產(chǎn)生真正的匯編Python代碼，因?yàn)镻ython解釋器仍然需要在幕后被調(diào)用。Freeze只能在UNIX系統(tǒng)中工作。cx_Freeze工具以及Windows系統(tǒng)中的py2exe所做的事，與Freeze類似。

想要真正地將Python代碼編譯為機(jī)器碼，你必須使用中間語言。Nuitka可以用于將Python代碼轉(zhuǎn)換為C語言或C++代碼，然后將其匯編為機(jī)器碼。你也可以使用VOC將Python代碼轉(zhuǎn)換為Java代碼。Cython則允許將特殊形式的Python代碼轉(zhuǎn)換為C語言代碼，盡管它主要面向用C語言編寫Python擴(kuò)展。

1.2.4　誤解4：Python在后臺編譯

Python解釋器會將原始代碼編譯為稍后執(zhí)行所需的字節(jié)碼。解釋器包含一個(gè)虛擬機(jī)，它會像CPU執(zhí)行機(jī)器碼一樣執(zhí)行Python字節(jié)碼。有時(shí)，出于性能上的考慮，解釋器會提前將代碼轉(zhuǎn)換為字節(jié)碼，并生成包含字節(jié)碼的 .pyc文件。雖然這在某種意義上是“編譯”，但將代碼編譯為字節(jié)碼與將代碼編譯為機(jī)器碼之間存在一個(gè)關(guān)鍵區(qū)別：字節(jié)碼仍然需要通過解釋器執(zhí)行，而機(jī)器碼可以直接執(zhí)行，不需要額外的程序。（從技術(shù)上講，“編譯”為機(jī)器碼稱為匯編，盡管這種區(qū)別往往被忽略或忽視。）

在實(shí)踐中，大多數(shù)Python項(xiàng)目以源代碼或Python字節(jié)碼的形式分發(fā)，這些代碼在安裝于用戶計(jì)算機(jī)上的Python解釋器中運(yùn)行。有時(shí)，以標(biāo)準(zhǔn)的可執(zhí)行文件的方式進(jìn)行分發(fā)更為可取，例如在終端用戶計(jì)算機(jī)上安裝或在閉源項(xiàng)目中安裝。對于這些情況，Python社區(qū)提供了PyInstaller和cx_Freeze等工具。這些工具不會編譯代碼，而是將Python源代碼或字節(jié)碼與解釋器捆綁在一起，以便獨(dú)立執(zhí)行（請參閱第18章）。

1.2.5　誤解5：Python不適合大型項(xiàng)目

我經(jīng)常聽一些開發(fā)者說：“如果能將整個(gè)項(xiàng)目都放在一個(gè)文件中，那么Python就很有用?！边@種“吐槽”通?；谶@樣的誤解：具有多個(gè)文件的Python項(xiàng)目結(jié)構(gòu)令人頭大[1]。這確實(shí)是趨勢，但只是因?yàn)楹苌儆虚_發(fā)者知道如何正確地構(gòu)建Python項(xiàng)目。

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[1]　譯者注：Python擅長把大項(xiàng)目變成多個(gè)簡單的“小項(xiàng)目”，所以看起來“沒有大項(xiàng)目”。

實(shí)際上，Python項(xiàng)目的結(jié)構(gòu)比C++和Java項(xiàng)目的結(jié)構(gòu)要簡單得多。一旦開發(fā)者理解了包、模塊和導(dǎo)入系統(tǒng)（請參閱第4章）的概念，就可以輕松處理多個(gè)代碼文件。

這個(gè)誤解的存在還有另外一個(gè)原因：Python是動態(tài)類型的，而不像Java或C++那樣是靜態(tài)類型的，一些人認(rèn)為這使得重構(gòu)變得更加困難。實(shí)際上，如果開發(fā)者知道如何使用Python的類型系統(tǒng)，而不是與之抗?fàn)?，這就不是問題（請參閱第5章）。