如何看待物理学家 Lee Phillips 对 Python 的批评?
李·菲利普斯（Lee Phillips）作为一名物理学家，他对Python的批评，从一个在科研领域深度使用Python的从业者的视角来看，是既有启发性又值得深思的。他的观点并非简单地否定Python，而是从一个高度重视效率、精确性和底层控制的角度，指出了Python在某些方面可能存在的局限性，特别是当它被用于需要极端性能或对底层硬件进行精细控制的物理学研究时。
菲利普斯批评的核心：性能与底层控制的权衡
从菲利普斯这位物理学家的角度出发，他对Python的批评主要集中在以下几个方面：
运行时性能瓶颈： 这是最直接也最常被提及的一点。Python是一门解释型语言，这意味着代码在执行时才被逐行翻译成机器码。与C++或Fortran这样的编译型语言相比，这种解释执行的开销是巨大的。在物理学研究中，许多计算任务，如模拟复杂的物理系统（例如，分子动力学模拟、粒子碰撞模拟、天体物理学模拟），需要进行海量的浮点运算。即使Python的NumPy、SciPy等库能够调用底层的C或Fortran优化库，但Python解释器本身的开销，以及在函数调用、对象管理等方面产生的额外负担，仍然会成为性能的瓶颈。对于需要运行数小时、数天甚至数周的模拟，任何一点性能的降低都可能导致科研周期被显著拉长。
内存管理和垃圾回收： Python的自动内存管理和垃圾回收机制虽然方便了开发者，但在某些情况下会引入不可预测的延迟。在需要精确控制内存使用、避免意外内存占用或在实时性要求极高的应用中，这种自动管理就成了问题。物理模拟往往需要管理大量的多维数组和复杂的数据结构，如果垃圾回收机制在关键计算阶段突然启动，可能会影响计算的稳定性和速度。
类型系统的灵活性与潜在的错误： Python是一门动态类型语言，这意味着变量的类型是在运行时确定的。这提供了极大的灵活性，允许开发者快速迭代和原型开发。然而，对于严谨的科学计算，尤其是在数学公式转化为代码时，类型错误是可能导致深层计算错误的根源。如果一个变量在某个计算步骤被错误地赋予了不匹配的类型，而这种错误直到运行时才被发现，那么定位和修复这些错误可能非常耗时。相比之下，静态类型语言（如C++）在编译时就能捕获许多类型不匹配的错误，这对于确保计算的正确性至关重要。
缺乏底层硬件直接访问能力： 物理学研究有时需要与特定的硬件设备进行交互，例如高性能计算集群的GPU、FPGA，或者一些特殊的传感器和数据采集系统。虽然Python可以通过各种库（如CuPy、Numba）来调用GPU，但其底层抽象仍然与直接使用CUDA C++或OpenCL等语言编写的代码存在差距。在需要极致的并行计算效率、内存带宽优化或对硬件寄存器进行精细控制时，Python的抽象层就显得不够用了。
调试的复杂性： 对于涉及大量数学运算和复杂算法的物理计算，调试过程本身就是一项挑战。当错误发生时，在Python的解释执行环境中，追溯到问题的根源可能比在编译型语言中更困难，尤其是当问题出现在底层优化库调用时。
理解菲利普斯的“偏爱”： C++ 和 Fortran 的视角
从菲利普斯的角度来看，他并非在“否定”Python，而是在强调在特定科研场景下，其他语言可能更“合适”或“必要”。他可能更倾向于那些被誉为“科学计算基石”的语言，例如：
C++： 提供了对内存的直接控制，拥有强大的模板元编程能力，能够生成高度优化的机器码。在需要高性能、低延迟、与硬件紧密交互的场景下，C++是首选。许多高性能的科学计算库，其核心部分就是用C++编写的。
Fortran： 尤其是在数值计算和科学计算领域，Fortran拥有悠久的历史和广泛的应用。它天生为数组操作和矩阵运算进行了优化，其编译后的代码性能通常非常出色，并且拥有庞大的、经过验证的科学计算库生态系统。许多重要的物理模拟代码库仍然以Fortran为主。
Python的“救赎”与定位
然而，菲利普斯的批评并非意味着Python在物理学界就一无是处。恰恰相反，Python之所以能成为物理学界（乃至整个科学界）最重要的“胶水语言”之一，是因为它恰好解决了其他语言在“易用性”、“开发速度”和“生态系统”上的短板。
易用性和快速原型开发： Python的语法清晰简洁，上手门槛低。这使得科学家可以专注于问题本身，而不是沉溺于复杂的编程细节。在探索新的物理模型、设计实验方案、进行初步数据分析时，Python的开发效率是无与伦比的。
强大的科学计算库生态： NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、AstroPy、TensorFlow、PyTorch等库，极大地拓展了Python在数据处理、可视化、机器学习、符号计算等方面的能力。这些库很多都包含了底层用C/C++或Fortran优化的核心算法，可以说Python是这些底层高性能计算的“用户界面”和“指挥中心”。
“胶水语言”的作用： 菲利普斯批评的很多性能问题，可以通过将计算密集型的部分用C/C++/Fortran编写，然后通过Python的ctypes、Cython、Numba等工具进行封装和调用来解决。Python作为“胶水语言”，能够有效地将这些高性能的底层模块粘合在一起，提供一个用户友好的整体接口。
如何看待菲利普斯的批评？
我认为，对菲利普斯的批评，应该抱持一种辩证且务实的态度：
1. 承认其有效性，但不否定Python的价值： 菲利普斯指出的性能和底层控制问题是客观存在的，对于那些对每一毫秒的计算时间都斤斤计较、或者需要与底层硬件进行深度交互的特定科研任务，Python确实不是最佳选择。
2. Python的定位是“优秀的次优解”和“强大的通用工具”： 对于大多数物理学家而言，Python提供了一个极佳的平衡点：它易于学习和使用，拥有无与伦比的生态系统，能够快速实现想法并进行数据分析和可视化。它使得更多的人能够参与到复杂的计算科学研究中来。
3. “最佳工具取决于任务”： 菲利普斯更关注的是“极致性能”和“底层控制”的场景，而Python的优势在于“通用性”、“易用性”和“开发效率”。这就像是问一把瑞士军刀和一把专门的凿子哪个更好——取决于你要做什么。做木工需要凿子，但日常生活中瑞士军刀更方便。
4. 技术发展的趋势： 随着JIT（JustInTime）编译技术（如Numba）的进步，以及AI/ML领域对Python的深度依赖，Python在性能上的短板正在逐步被填补。未来的趋势很可能是，Python依然是科学计算的“主导接口”，而底层高性能计算则通过更高效的工具链和编译技术来支持。
总结来说， 李·菲利普斯的批评，作为一位经验丰富的物理学家的直言不讳，为我们指出了Python在某些极端场景下的局限性，并提醒我们在选择工具时，应充分考虑任务的本质需求。然而，这种批评并不应该导向对Python的全面否定，而应该让我们更加清晰地认识到Python在科学计算领域扮演的独特而重要的角色：它是一个强大的“粘合剂”，一个高效的“原型机”，一个易于访问的“科学计算入口”，让更多人能够借助计算的力量探索物理学的奥秘。
作为物理学家，他们对效率和精确性的追求是其工作的核心。当Python在这种追求面前显得力不从心时，他们的批评也就显得尤为尖锐且有意义。这促使我们不断思考：如何更好地利用Python，或者在何时“跳出”Python，利用其他更适合的工具来完成更具挑战性的计算任务。
菲利普斯批评的核心：性能与底层控制的权衡
从菲利普斯这位物理学家的角度出发，他对Python的批评主要集中在以下几个方面：
运行时性能瓶颈： 这是最直接也最常被提及的一点。Python是一门解释型语言，这意味着代码在执行时才被逐行翻译成机器码。与C++或Fortran这样的编译型语言相比，这种解释执行的开销是巨大的。在物理学研究中，许多计算任务，如模拟复杂的物理系统（例如，分子动力学模拟、粒子碰撞模拟、天体物理学模拟），需要进行海量的浮点运算。即使Python的NumPy、SciPy等库能够调用底层的C或Fortran优化库，但Python解释器本身的开销，以及在函数调用、对象管理等方面产生的额外负担，仍然会成为性能的瓶颈。对于需要运行数小时、数天甚至数周的模拟，任何一点性能的降低都可能导致科研周期被显著拉长。
内存管理和垃圾回收： Python的自动内存管理和垃圾回收机制虽然方便了开发者，但在某些情况下会引入不可预测的延迟。在需要精确控制内存使用、避免意外内存占用或在实时性要求极高的应用中，这种自动管理就成了问题。物理模拟往往需要管理大量的多维数组和复杂的数据结构，如果垃圾回收机制在关键计算阶段突然启动，可能会影响计算的稳定性和速度。
类型系统的灵活性与潜在的错误： Python是一门动态类型语言，这意味着变量的类型是在运行时确定的。这提供了极大的灵活性，允许开发者快速迭代和原型开发。然而，对于严谨的科学计算，尤其是在数学公式转化为代码时，类型错误是可能导致深层计算错误的根源。如果一个变量在某个计算步骤被错误地赋予了不匹配的类型，而这种错误直到运行时才被发现，那么定位和修复这些错误可能非常耗时。相比之下，静态类型语言（如C++）在编译时就能捕获许多类型不匹配的错误，这对于确保计算的正确性至关重要。
缺乏底层硬件直接访问能力： 物理学研究有时需要与特定的硬件设备进行交互，例如高性能计算集群的GPU、FPGA，或者一些特殊的传感器和数据采集系统。虽然Python可以通过各种库（如CuPy、Numba）来调用GPU，但其底层抽象仍然与直接使用CUDA C++或OpenCL等语言编写的代码存在差距。在需要极致的并行计算效率、内存带宽优化或对硬件寄存器进行精细控制时，Python的抽象层就显得不够用了。
调试的复杂性： 对于涉及大量数学运算和复杂算法的物理计算，调试过程本身就是一项挑战。当错误发生时，在Python的解释执行环境中，追溯到问题的根源可能比在编译型语言中更困难，尤其是当问题出现在底层优化库调用时。
理解菲利普斯的“偏爱”： C++ 和 Fortran 的视角
从菲利普斯的角度来看，他并非在“否定”Python，而是在强调在特定科研场景下，其他语言可能更“合适”或“必要”。他可能更倾向于那些被誉为“科学计算基石”的语言，例如：
C++： 提供了对内存的直接控制，拥有强大的模板元编程能力，能够生成高度优化的机器码。在需要高性能、低延迟、与硬件紧密交互的场景下，C++是首选。许多高性能的科学计算库，其核心部分就是用C++编写的。
Fortran： 尤其是在数值计算和科学计算领域，Fortran拥有悠久的历史和广泛的应用。它天生为数组操作和矩阵运算进行了优化，其编译后的代码性能通常非常出色，并且拥有庞大的、经过验证的科学计算库生态系统。许多重要的物理模拟代码库仍然以Fortran为主。
Python的“救赎”与定位
然而，菲利普斯的批评并非意味着Python在物理学界就一无是处。恰恰相反，Python之所以能成为物理学界（乃至整个科学界）最重要的“胶水语言”之一，是因为它恰好解决了其他语言在“易用性”、“开发速度”和“生态系统”上的短板。
易用性和快速原型开发： Python的语法清晰简洁，上手门槛低。这使得科学家可以专注于问题本身，而不是沉溺于复杂的编程细节。在探索新的物理模型、设计实验方案、进行初步数据分析时，Python的开发效率是无与伦比的。
强大的科学计算库生态： NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、AstroPy、TensorFlow、PyTorch等库，极大地拓展了Python在数据处理、可视化、机器学习、符号计算等方面的能力。这些库很多都包含了底层用C/C++或Fortran优化的核心算法，可以说Python是这些底层高性能计算的“用户界面”和“指挥中心”。
“胶水语言”的作用： 菲利普斯批评的很多性能问题，可以通过将计算密集型的部分用C/C++/Fortran编写，然后通过Python的ctypes、Cython、Numba等工具进行封装和调用来解决。Python作为“胶水语言”，能够有效地将这些高性能的底层模块粘合在一起，提供一个用户友好的整体接口。
如何看待菲利普斯的批评？
我认为，对菲利普斯的批评，应该抱持一种辩证且务实的态度：
1. 承认其有效性，但不否定Python的价值： 菲利普斯指出的性能和底层控制问题是客观存在的，对于那些对每一毫秒的计算时间都斤斤计较、或者需要与底层硬件进行深度交互的特定科研任务，Python确实不是最佳选择。
2. Python的定位是“优秀的次优解”和“强大的通用工具”： 对于大多数物理学家而言，Python提供了一个极佳的平衡点：它易于学习和使用，拥有无与伦比的生态系统，能够快速实现想法并进行数据分析和可视化。它使得更多的人能够参与到复杂的计算科学研究中来。
3. “最佳工具取决于任务”： 菲利普斯更关注的是“极致性能”和“底层控制”的场景，而Python的优势在于“通用性”、“易用性”和“开发效率”。这就像是问一把瑞士军刀和一把专门的凿子哪个更好——取决于你要做什么。做木工需要凿子，但日常生活中瑞士军刀更方便。
4. 技术发展的趋势： 随着JIT（JustInTime）编译技术（如Numba）的进步，以及AI/ML领域对Python的深度依赖，Python在性能上的短板正在逐步被填补。未来的趋势很可能是，Python依然是科学计算的“主导接口”，而底层高性能计算则通过更高效的工具链和编译技术来支持。
总结来说， 李·菲利普斯的批评，作为一位经验丰富的物理学家的直言不讳，为我们指出了Python在某些极端场景下的局限性，并提醒我们在选择工具时，应充分考虑任务的本质需求。然而，这种批评并不应该导向对Python的全面否定，而应该让我们更加清晰地认识到Python在科学计算领域扮演的独特而重要的角色：它是一个强大的“粘合剂”，一个高效的“原型机”，一个易于访问的“科学计算入口”，让更多人能够借助计算的力量探索物理学的奥秘。
作为物理学家，他们对效率和精确性的追求是其工作的核心。当Python在这种追求面前显得力不从心时，他们的批评也就显得尤为尖锐且有意义。这促使我们不断思考：如何更好地利用Python，或者在何时“跳出”Python，利用其他更适合的工具来完成更具挑战性的计算任务。
网友意见
机翻正文里只说了一点不好的地方：
正如我所说，Python的强大之处在于能够利用其库，包括多年来许多人添加的库。对于可能想要避免基于类的范例并编写函数式代码的语言用户来说，这是一个问题。这些库是由真正的Python程序员编写的，这意味着它们是面向对象的。它们通常不能与以函数式风格编写的代码很好地融合，修改起来很痛苦，并且会做一些你可能意想不到的事情。
他第一句话就是：
The title is a bit of a lie
不得不说，标题党哪里都有，哈哈。
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