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應工作需要，我也開始摸了一下 python，摸了一段時間... 嗯，還真好用。就稍微屁一下吧
使用 Python 最特別的體驗是： python 是由 sequence 和 dictionary 兩種資料結構所構成的語言。 arguments 是一個 dict，scoped variables/method 也是用 dict，連他的物件導向也是用 dict 兜出來的。而 sequence 的觀念則是混合在 string, tuple, foreach, list comprehension...等等之中。整個語言規則幾乎可以用 sequence 和 dict 去理解。簡單講，就是學習曲線低， 然後又有很高的延展性。light weight and powerful!
python 並沒像 ruby 那樣著了魔，處處講究 everything is object，我每次看到 ruby 的 3.times(...) 就很感冒。3 是數字，叫數字 "工作"... 這很違反我的直覺... python 比較沒這種煩惱，不過 python 有一些很基本的物件的性質 卻沒內建。 一個 list 的長度居然是 len(list) 而不是 list.len()，一個物件的字串形態居然是 str(myObj) 而不是 myObj.to_string()。str() 還可以用 cast 去理解，但是 len() 就真的不可原諒了。
除了 OOP, python 也提供 procedure 和 functional 兩種 paradigm，前者讓 python 可以做為一個 script 語言，後者提供了 語言高級應用的可能。functional 的功能沒有很多，不過我覺有 list comprehesion, map(), filter() 和 lambda 就很夠用了。 我之前玩了一陣子 Haskell，什麼 rfold, curry, tail recursive, monad ，blah blah 看的眼花瞭亂。那時我自己的結論跟大家差不多 ... 就是純 functional 語言永遠不會起來的。未來可見的方向是 -- 取其 functional 語言中的精華，予以簡化， 然後逐步納入主流的語言。以此檢驗 python 的過去歷史發展和現在的成果，就可了解它的發展方向是正確的。 python 提供三種 paradigm，語言功能相當的完備，不同的功能可以選用適合的 paradigm 來寫。大家朗朗上口的 "choose the right tool for the job"，一個語言就可以滿足。
python 語言的可讀性高這就不廢話了。但是強制縮排這件事讓很多人不滿。寫一陣子 python 後，發現強制縮排的確是有道理， 可以簡化語法。但是！但是！我發現強制縮排的問題不是強制，而是縮排的規則。python 只要上下的縮排的字元數一樣，就算過關。 我想這原意是希望保留一些彈性... 可是，假如你是用 4 個空白縮排的，然後你 google 一下程式範例，比方說 google app engine 的範例 ，查到的縮排卻是兩個空白的，這時剪貼到你自己的程式中就囧大了，只好手動修修改改... 這種事實在是很煩，目前我查到的 IDE 也沒有一個功能 能夠自動修正這種問題的 (手動排版程式碼，這是20世紀的事啊！) python 一開始應該狠一點就強制一定只能用4個空白來縮排就好了， 也不要允許 tab 字元縮排，全世界統一，這樣事情就簡化更多。(真的很計較 "強制" 這種事的人，不管規則怎麼定的有彈性，理由多麼充足， 都不會買帳的)
python IDE 目前做最好的 pydev extension (要錢)，有 auto import 和 code completion (比免費的強)， rename 和 extract method 等最基本的 refactoring 也有提供，勉強算是跟得上 21 世紀啦。我目前也是寫寫100行內的小玩具而已， 還不大需要 IDE 來管理 code。未來有沒有嘗試大型 python 專案的機會呢？我覺得是很少的，因為不適合。 大型專案比較重要的還是支援、維護、人力...etc，script 語言目前還是無法跟 java/c++ 等相較
python 最最吸引我的並不是簡潔的語法，而是無數的 library。python 程式真的多到翻掉，尤其我是用 linux 的，linux 到處都是 python，ubuntu repository 裡目前有 800 個 python lib，只有一個爽字可形容。 用 windows 的 developer，可惜了，你的人生錯過了 python... 我的意思不是 windows 不能用 python ， 而是沒那個環境和機會讓你多接觸。就像在台灣也能學英文，但跟直接住美國學還是差很多啊！ 如果要選一個 script 語言來當工具的話，語言本身 ruby 和 python 各有千秋，跨平台性兩者都不錯，但是...龐大的 lib 就代表高生產力啊， 所以 python 成為我的選擇。
script 語言的魔咒是什麼？ U.N.I.C.O.D.E ! 任何處理多國語言的程式，不管大小，目前就用 Java 寫吧， 靠 python 嗎？ 2010 年我再看看堪不堪用吧！ python 3k string 預設型別總算是 unicode 了，過沒多久也要 release 了。 但是別忘了還有無數的 python lib 要轉換到 python 3k 去啊。 python 目前的成功就是自己未來的絆腳石.... 但是再怎麼痛苦還是得快點轉換，因為 21 世紀還不能好好處理 unicode 是一件不可諒的事~~~~
另一個 python 的賣點就是 google app engine。免費的 google cloud host 平台，超夢幻的！ 有 google 撐腰，上面提到的成本、維護、人力一些 python 缺乏的好像就不再是缺點了。 我學了一點 python 後，馬上就開始研究了一下.... 但... 目前的結論是 google app engine 是一個玩具引擎.... 不是因為它的功能少，不是因為它的 ORM 不能 join，不是因為它還不太穩定....。而是它不能進行 heavy task!! 一個 http request 限制在幾秒內一定要完成，沒完成就 error ，也沒有提供 backgroud job。 我堅信一個道理：
電腦產生的價值來自於大量的運算和分析
一開始也許做做小小應用可以吧，等到網站大了，你會想要開始分析和研究資料吧？每次分析都把資料從 app engine 全部 dump 下來嗎？當場囧掉 ！ 或者你打算做圖學或 bio 之類上的應用，需要大量的數學運算，那...... 真的只能自求多福了。未來若 app engine 不提供進行 heavy task 的功能，那 app engine 上的 app 永遠也做不大 (因為無法提供有價值的事)。而它號稱的 scale 能力也將沒人會用到...... (還真諷刺啊)
啊... 還有一些想屁... 今天時間晚了，就到此為止吧。對了， python 的書，推薦 dive into python 這本，它是一本深入深出的好書 (我沒打錯字，這本是給有語言基礎的人看的)。