5 月 13 日，由 ThoughtWorks 主辦的 2017 技術雷法峰會在北京召開。

正如官方宣傳提到的：“ThoughtWorks 技術雷達” 并非一個客觀的行業(yè)分析或者報告，也無意成為一份權威的官方文檔。由各行各業(yè)諸多頂尖技術專家組成的 ThoughtWorks 全球技術委員會（TAB）每年定期討論全球熱門技術的發(fā)展現(xiàn)狀，并以雷達形式對各類技術的成熟度進行評估并給出建議，為從程序員到 CIO/CTO 的利益相關者提供參考。而這也是大會名稱之所以叫 “雷達” 的意義所在。

13 日上午，ThoughtWorks 高級咨詢師，中國區(qū)數(shù)據(jù)團隊資深技術專家佟達，在大會上發(fā)表了題為《無處不在的Python》的主題演講。

Python 已經(jīng)有將近 30 年的歷史，在過去 30 年中，Python 在運維工程師和數(shù)據(jù)科學家群體中受到廣泛歡迎，然而卻極少有企業(yè)將 Python 作為生產(chǎn)環(huán)境的首選語言。在最近幾年，這一情況有所改變。隨著云計算、大數(shù)據(jù)以及人工智能技術的快速發(fā)展，Python 及其開發(fā)生態(tài)環(huán)境正在受到越來越多的關注，技術雷達上和 Python 相關的技術也越來越多。為什么 Python 成為了 “被選中的語言”？這一趨勢將給企業(yè) IT 帶來怎樣的變化？

  以下為演講全文（雷鋒網(wǎng)做了不改變原意的修改）：

剛才我們的幾位同事已經(jīng)給大家介紹了我們在過去一段時間看到的一些技術趨勢，這些趨勢怎么樣落地到實際呢？今天我們給大家看一看用什么樣的語言比較合適。所以我的主題是無所不在的 Python。

我今天不會講怎么樣用 Python 編程序，我今天主要給大家講的是 Python 的無所不在。在我們最新的一期技術雷達上面關于無所不在的 Python 是這么說的：Python，這門語言總是不斷的出現(xiàn)在有趣的地方。這句話讓我想起來我上學的時候，我的注意力不是很集中，好奇心特別強，到處什么事情都想?yún)⑴c一下。老師經(jīng)?？湮遥趺茨膬憾加心悖刻焯觳粍照龢I(yè)！今天我發(fā)現(xiàn)不務正業(yè)的說法可以有這樣一個說法，就是總是出現(xiàn)在有趣的地方。

我們看一下 Python 這門語言到底是怎么不務正業(yè)的？說起不務正業(yè)讓我想起來這么一個大人物，他十幾歲的時候先進入了一個印刷廠工作作為印刷工，后來成立了自己的印刷公司，再后來發(fā)行了報紙，他在上面開始發(fā)表文章。當所有人都以為這個人要他要投身在，把自己的余生都投身在印刷行業(yè)的時候，他去干嘛了呢？他去成立了北美第一個志愿者組成的消防隊。后來他又成立了北美的第一家醫(yī)院。這個時候他不務正業(yè)停不下來了，有一天他到雷雨天放風箏，然后發(fā)明了避雷針，對我們的氣象事業(yè)做出了貢獻。后來他成為美國駐歐洲的代表，作為一個非常出色的外交官，在北美獨立的過程中又起到了非常大的作用。后來他起草了《獨立宣言》，現(xiàn)在他的頭像印在美鈔上。這個人一生都在不務正業(yè)中，這個人在美國最偉大人物排名第五，他就是富蘭克林。在他墓碑上刻的是，他說自己是一個印刷工。然后他在印刷工外做了很多不務正業(yè)的事情。 

Python 在各大排行榜也能排在前五位，Python 之前是作為系統(tǒng)管理工具的開發(fā)語言出現(xiàn)的。在上世紀八十年代末，九十年代初的時候 Python 剛剛發(fā)明的那個年代，實際上是處在什么時候呢？各種科學家，工程師都在嘗試著不同的操作系統(tǒng)，Python 認為要給程序員們提供一個更好的管理系統(tǒng)的工具，所以為了這樣一個目標而發(fā)明了 Python。過了二十多年我們發(fā)現(xiàn)，可能當年有幾百個操作系統(tǒng)在同步開發(fā)，到現(xiàn)在是什么情況？可能只剩下了幾十個操作系統(tǒng)還活著，而 Python 內(nèi)置在大部分這些主流的操作系統(tǒng)之內(nèi)的。為什么 Python 對系統(tǒng)管理工具是非常合適的語言呢？因為它的執(zhí)行效率遠高于 shell，而且開發(fā)效率遠高于 C?，F(xiàn)在我們聽到比較著名的操作系統(tǒng)上面都是基于 Python 開發(fā)的。當我們發(fā)現(xiàn)我們管理任務越來越復雜的時候，我們系統(tǒng)的配置越來越復雜的時候，我們又有了配置管理的概念。而在配置管理領域 Python 也占據(jù)了非常多的份額，比如說曾經(jīng)在技術雷達上也出現(xiàn)過一些系統(tǒng)管理工具里非常著名的技術。當把這些基礎設施變成代碼管理的時候，我們發(fā)現(xiàn)我們其實還希望對這些代碼，像我們寫業(yè)務代碼一樣做單元測試，做自動化測試。在最新的一期技術雷達里，我們持續(xù)關注著這樣的趨勢，基于前面我們說的系統(tǒng)管理工具技術，像一些專門對基礎設施即代碼的測試工具，比如 molecule、testinfra 也越來越流行。

除了在系統(tǒng)管理工具領域， Python 很自然的就平滑地過渡到了軟件開發(fā)工具領域。從系統(tǒng)管理工具到軟件開發(fā)領域 Python 一直都在幫助著程序員，幫助著工程師提高效率。在軟件開發(fā)工具無論是版本控制還是版本評審，Python 進入的都是比較早的，應該說是比較先驅的一波。Python 不僅在早期進入了軟件開發(fā)工具領域，在新一期技術雷達里也出現(xiàn)了，一種老樹開新花的感覺，即使在持續(xù)交付領域也是一枝新秀，Netflix 開源的 spinnaker。它主要利用了云技術對一些應用更適合的搭建，它利用了很多云平臺以及容器技術，可以和我們現(xiàn)有的架構非常好的融合在一起。

實際上，在軟件開發(fā)工具領域里的后來者們可能看起來都比先驅們——比如 Python ——更出色一些，或者接受度更廣泛一些。這種情況也給了 Python 去做其他事情的理由，Python 至此就走上了跨界這條路，而且越走越遠。

Python 首先嘗試的領域是WEB開發(fā)。我們說 Python 做WEB開發(fā)，大家也都聽說過，但是WEB開發(fā)并不是 Python 的主要標簽。比如曾經(jīng)在我們技術雷達上出現(xiàn)的一門技術，它可以基于 Python 開發(fā)一些WEB的網(wǎng)站，還有不少更小巧的、基于Python 的網(wǎng)站，比如 Youtube 等等網(wǎng)站。但是 Python 語言本身和其他語言相比，尤其就是和互聯(lián)網(wǎng)泡沫同一年出生的語言，Python 在外部開發(fā)上的專注度看起來總是心不在焉。

在這個時候 Python 社區(qū)把注意力都放在哪兒了呢？都放到了科學計算領域。那個時候科學計算領域已經(jīng)有了幾個比較著名的軟件，那么 Python 憑什么在這個領域里占有一席之地呢？實際上在 1995 年，也就是大家都開始研究互聯(lián)網(wǎng)的時候，Python 的作者就參加了一個由一些科學家組成的小組，唯一目標就是使 Python 在科學計算領域廣泛使用起來。為了使 Python 符合科學家的直覺并讓他們使用，Python 的作者甚至改了一些Python 本身的語法去討好科學家，讓科學家能更平滑使用 Python 做一些科學計算。所以到了今天我們發(fā)現(xiàn) Python 在科學計算領域已經(jīng)是一個非常重要的分支。就在Python 科學計算小組成立的同一年有一個軟件庫發(fā)布出來，就是 Maple。

在 2007、 2008 年這個時期，我們進入了云計算時代，基于過去一段時間 Python 在系統(tǒng)管理工具的積累，以及其本身具備了非常好的系統(tǒng)集成能力，Python 在云計算領域可以說大放異彩。最著名的就是大家都應該都聽說過的 Openstack，它里面最著名的開發(fā)語言就是 Python。不僅在私有云領域，在公有云領域，包括 AWS，包括 Google 云，當這些公有云提供出 SDK 的時候，它們首選的技術路線依然是 Python。現(xiàn)在在阿帕奇基金會下面有一個項目，它是用來評各個不同云之間異構性的，也是基于 Python 做的。在云計算后期興起的容器技術也是基于 Python 做的。

當云計算技術發(fā)展起來后，發(fā)現(xiàn)還需要大數(shù)據(jù)技術。其實Python 并不是一門開發(fā)語言，但是因為 Python 很早就在科學計算領域占據(jù)了一席之地，所以當我們希望能夠讓數(shù)據(jù)分析師使用大數(shù)據(jù)工具的時候，Python 變成了一個不可忽視的因素。所以很多開源工具或者是大數(shù)據(jù)主要使用的工具都會提供一個 Python 的接口給數(shù)據(jù)分析師使用。在 Spark 剛剛發(fā)布的時候，它也帶了一個 Python 接口，這都是曾經(jīng)在技術雷達出現(xiàn)的技術。雖然底層實現(xiàn)不以 Python 為主，但是上層的接口一定會有 Python 存在。除了本身主要的數(shù)據(jù)分析工具以外，我們還有什么呢？比如 Data Pipeline，最新一期雷達里介紹的 Airflow可以讓工程師將 Data Pipeline 更好的可視化出來，可以知道數(shù)據(jù)怎么樣一步一步處理的。這個工具相比于之前的 Hadoop 的生態(tài)環(huán)境它的可視化效果更酷炫一些，可用性更高。

最近這兩年最火的詞就是人工智能。Python 過去多年積累在人工智能到來的時候出現(xiàn)了大爆發(fā)。在傳統(tǒng)概念中，我們認為人工智能主要談到的是感知層的技術，比如圖像處理、自然語言識別等等這些技術。盡管像 OpenCV 等工具，底層工具不一定以 Python 實現(xiàn)的，但是它真正用到最廣泛的地方卻是以 Python 接口提供出來的這部分內(nèi)容。在做圖像識別的時候，盡管用的是 OpenCV，但是用的都是 Python OpenCV庫。最近兩年人工智能火起來，非常重要的一個原因是深度學習火了，深度學習被證明非常有效，尤其在數(shù)據(jù)量特別大的情況下去洞見一些特征的時候，比人工尋找更有效一些。在深度學習領域幾乎沒有任何其他語言可以跟 Python 相提并論的，比如 Caffe，Theano，TesnorFlow，Keras 這些非常流行的深度學習框架，都是以 Python 為主要開發(fā)語言。還有一個有趣的現(xiàn)象，就是 FB 深度學習的工具 Torch，最早它的前端工具是 Lua，在2017 年發(fā)布了一個新的版本叫做 PyTorch，它發(fā)現(xiàn)如果不提供 Python 接口的話，它好像沒有辦法流行起來。這再次證明了在深度學習領域目前 Python 是處于非常主導的地位。

你以為就是這些了？并不是。

在影視制作里大家知道哪一門語言是最流行的嗎？其實也是 Python。這方面的工具也許大家不一定熟悉，但這些工具都是在做電影行業(yè)里能夠經(jīng)常用到的。這里的每一個工具里都提供了 Python 作為嵌入式腳本的接口。實際上，在好萊塢做很多大型的特效電影的時候，里面很重要的就是用 Python 編寫特效腳本，然后再用它的渲染引擎去渲染。除此之外，還有算法交易和量化投資領域，Python都是最流行的語言，桌面開發(fā) Python 也能做。嵌入式編程也有選擇 Python 作為編程接口，比如樹莓派。在 IoT 領域，以前大家不會想到 Python 在 IoT 作為主要語言出現(xiàn)的，但技術雷達上出現(xiàn)的 PlatformIO 和 masquitto，都是基于 Python 的。借用現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)流行流行的一句話，Python 你這么厲害，你咋不上天呢？事實上 NASA 確實是在用Python，做地面的數(shù)據(jù)仿真和數(shù)據(jù)處理等等工具。用 Python 確實能讓你上天！

這里我們再回顧一下前面提到的各個領域，Python 在早期是以系統(tǒng)管理工具作為目標來出現(xiàn)的。后來到了開發(fā)工具，以及 Web 開發(fā)等等，Python 都起到了至關重要的作用。還有什么呢？還有云計算，大數(shù)據(jù)，科學計算，人工智能，這些技術的發(fā)展讓 Python 更加廣泛的被認識，被使用。還有一些我們可能都不是那么了解的領域，以及今天可能還沒有談到的領域，等等，Python 都會有一定的作用在里面。

為什么選擇 Python？這要從現(xiàn)在行業(yè)的變化說起，前兩年當我們談到O2O 的時候我們也許還覺得是一個新潮的詞，而今年談 O2O 的時候發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在的業(yè)務已經(jīng)沒有線上線下之分，只有已經(jīng)數(shù)字化和即將數(shù)字化的業(yè)務。這帶來的是什么變化呢？是我們業(yè)務上的界限，行業(yè)的界限越來越模糊。比如說有的視頻網(wǎng)站，開始去做汽車了；有的做手機的公司也開始做空氣凈化器了；自行車現(xiàn)在都能連互聯(lián)網(wǎng)。我們發(fā)現(xiàn)曾經(jīng)難以想象去數(shù)字化的這些東西都開始跟軟件、 IT、互聯(lián)網(wǎng)結合。

在座的各位可能都是公司的決策層，各位領導在拍腦袋想要做一些創(chuàng)新業(yè)務的時候，它對開發(fā)團隊有什么要求呢？我們會需要更快的交付速度。因為我們的業(yè)務有更快的變化，所以我要有更快的交付速度去嘗試，去驗證我們的想法是否正確。所以有了 DevOps 的興起，可以讓開發(fā)、測試、運維緊密合作。還有平臺的興起讓工程師可以專注在業(yè)務上。還有新一輪人工智能浪潮讓軟件有可能自我學習，自我進化。當大家在給開發(fā)團隊提這些需求的時候，我們有更多的業(yè)務并且需要更快的交付速度。當把這些訴求提給自己的交付團隊的時候，我們會發(fā)現(xiàn)交付團隊非常頭疼?，F(xiàn)在的技術已經(jīng)細分到每一個技術可能都會非常大且非常深入，我們需要了解 DevOps，需要知道云計算等等，可能一個業(yè)務會把所有的技術全都利用起來，全都串起來，全都使用。對于工程師來說，每一項學習的時候，這個成本是非常高的。而對于決策層來說，也沒有辦法接受開發(fā)團隊的所有東西都是從零開始。但是幸好有了 Python，我們發(fā)現(xiàn) Python 在各個領域都可以做一點事情。這就是 Python 現(xiàn)在變得如此流行的一個很重要的原因。

對于在座的企業(yè)家來說該怎么做呢，對開發(fā)團隊應該有什么樣的改變呢？在這里我把下一代的企業(yè)分成兩個主要的方向：一類是以企業(yè)和其他開發(fā)者為用戶，深入做垂直領域，將細分領域的方向作為主營業(yè)務的公司。這類公司可能是做云平臺的公司，做 PaaS 的公司，做運維的公司，做監(jiān)控的公司，還有我給保險行業(yè)提供報價算法的公司。這些都是我們所謂的去專注在一些細分領域的公司。對于這樣的公司，它們面臨的挑戰(zhàn)就是如何讓用戶更愿意使用自己的產(chǎn)品。還有一類是直接面向最終消費者，我們希望能夠讓消費者有更統(tǒng)一的體驗?，F(xiàn)在任何一家互聯(lián)網(wǎng)公司都希望能夠把對于消費者的各個點上的服務穿成線，貫穿消費者所有的體驗以至于所有生活中的方方面面。

還有一些巨無霸公司，比如 Google 和微軟，可能兩方面都提供，但是對于規(guī)模不那么大的中小型公司，這兩個可能是二選一的一個選擇。而對于這兩個企業(yè) Python 帶來的是什么呢？對于面向企業(yè)和開發(fā)者的來說，我建議大家給自己的產(chǎn)品加上 Python 的接口，因為 Python 本身能跟其他行業(yè)的東西很容易集成在一起，也是為我們很多的用戶所喜歡的。從用戶體驗角度，從開發(fā)者角度來講，Python 是更好的語言，也是更好的接口語言，值得我們以 Python 作為接口提供出去。另一類，對于消費者提供跨界服務的公司來說，可以考慮用 Python 集成各種各樣的服務，這樣能夠降低成本，同時也能夠減輕自己開發(fā)團隊的壓力，讓開發(fā)團隊能夠減少一些學習成本。

最后要提一件事，當我們考慮給自己產(chǎn)品加上 Python 接口或者考慮用 Python 集成各種各樣服務的時候，我要提醒一句話：Python3 現(xiàn)在已經(jīng)成熟了，希望大家還是使用 Python3，Python3 是 Python 的未來。如果在座有 CTO，請回去跟自己的開發(fā)團隊說，新開發(fā)的應用，請使用 Python3。

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