不要使用Python开发大型项目！

哎我跟你说…我这两天正好在办公室那破沙发上瘫着，咖啡喝到胃疼，结果我们组那个小李突然问我一句：“东哥，大型项目能不能用 Python 啊？你不是之前写过一个嘛？”

我当时脑袋嗡一下，你懂吧，就是那种“哎哟这事儿又来了”的感觉。反正我就随口念叨：“兄弟…别闹，大型项目真别用 Python，能避则避。”然后我怕他以为我是在装老油条，就稍微摊开说了下。你等下，我先喝口水……好，继续。

唉首先吧…为什么别用？不是说 Python 不好，Python 超好用，写点小工具、脚本、自动化、数据处理，那叫一个舒服，连我爸我估计教两天也能写点啥。问题不是能不能写，是写完能不能上战场、能不能扛住风吹雨打。

我去年在公司楼下抽烟的时候（别学，抽烟不好），我们后端架构师过来跟我抱怨，说我们另外一个部门把一堆核心业务写 Python，结果高峰期那延迟…跟弹幕似的往上飙。服务器负载也上天，最后又加机器又加缓存，搞得跟补锅一样。

Python 天然有个锅——GIL（Global Interpreter Lock）。这东西就像办公室里只有一个微波炉，大家都要热饭，结果再多线程也没用，最后还是得排队。

我当时给小李解释的时候手都在比划：“你开 20 个线程，你以为你 20 倍性能？不存在，都是挤一个门。”

还有 I/O 密集型倒是还能混混日子我前阵子写个监控脚本，用 asyncio 跑得飞快，那确实爽。Python 异步处理 I/O 那叫一个流畅，我一边写一边点外卖两不误。

但是 CPU 密集？兄弟你用 Python 做图像处理、大规模数据计算，或者复杂业务规则全靠 Python算，那就真的像用电动车拉钢筋一样，能拉，但心酸。

你看这个我当时顺手写的例子，给他看了一眼他都沉默了：

你以为是 10000000？呵呵，不一定，GIL 让你线程看似并发，实际上像是轮流在上厕所，抢资源的时候还容易打架。

但真正让我劝退的…是维护成本我去年十一点半在公司加班（那天大雨，我鞋都湿了），线上一个 Python 服务出问题，日志全是 coroutine 的栈，我整个人都麻了。

Python 灵活，灵活到什么程度？灵活到你完全不知道别人写的是什么玩意。我们组有个新来的喜欢搞“黑魔法”，各种动态注入、猴子补丁（monkey patch），我读他代码的时候一句话都说不出来，整个人跟 AI 一样失语。

大型项目一旦代码量上万，Python 的灵活就变成了混乱。 Java 那种一板一眼反而稳得多。

再说说性能优化，Python 真的是个无底洞你要优化？可以啊，上 Cython。不够？上 PyPy。再不够？上 C 扩展。再不够？上 Rust binding。最后你会发现你整个项目只有外壳是 Python，里面全是别的语言。

我那天跟小李说到这，他还反问我一句：“那大厂不是也用 Python 吗？”

我直接笑了：“用啊，人家用 Python 写调度、脚本、服务编排、小 API、高级业务逻辑，真正的性能核心全部 C++、Java 顶着呢。”

哦对了，还有部署别跟我说 Python 部署简单，那都是小项目。大型项目一旦上容器，上多环境，上大量依赖，你看看 Python 的依赖树长啥样。

还有不同线上机器 Python 版本不一致？哎我是真的吃过亏，有一次线上一台机器是 Python 3.6，另一台 3.9，结果一个依赖 import 行为不一样，半夜报警响得像过年。

不过我不是说不能用 Python，只是要用对地方这个我怕小李听偏了，我赶紧补一句：

“兄弟 Python 用来写大型业务系统的外围、AI 处理、自动化、调度、轻量服务，这是它的舒适区。让 Python 扛一个核心业务的大型项目，你这是让马拉货车，累不累？”

Python 非常适合：

但是不适合：

我那天跟小李说到最后，他也懂了我说：“你要真想用 Python 写大型项目，那你得先准备好——”

然后我说着说着，我手机还响了，是外卖到了，我就跟他说：“行吧，今天就这样，你要真有兴趣我们回头搞个 demo，你自己上手就知道了。”

我外卖凉了点，但这不重要。重要的是——Python 是好东西，但大型项目这种活，让它干是不厚道的。

算了不说了，外卖真的凉透了……

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