Python 从业十年是种什么体验？老程序员的一篇万字经验分享作者：laisky（基于CCBY4.0授权许

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作者：laisky（基于 CC BY 4.0 授权许可）
原题：Python之路（内容略有调整）
来源：一、概述本文起源于我在 Twitter 上发布的关于 Python 经历的一系列话题。
出于某些原因，想记录一下我过去数年使用 Python 的经验和一些感悟。毕竟算是一门把我带入互联网行业的语言，而我近期已经几乎不再写 Py 代码，做一个记录，也许会对他人起到些微的帮助，也算是纪念与感恩了。
二、摘录推文地址：
最早接触 py 是 2010 年左右，那之前主要是使用 c、fortran 和 matlab 做数值运算。当时在做一些文件文本处理时觉得很麻烦，后来看到 NASA 说要用 py 取代 matlab ，就去接触了 py 。
python 那极为简洁与优美的语法给了当时的我极大的震撼，时至今日，写 py 代码对我而言依然是一种带有艺术意味的享受。
首先开宗明义的说一句：python 并不慢，至少不够慢。拿一个 web 后端来说，一台垃圾 4 核虚机，跑 4 个同步阻塞的 django ，假设 django 上合理利用线程分担了阻塞操作，假设每节点每秒可以处理 50 个请求（超低估），在白天的 10 小时内就可以处理 720 万请求。而这种机器跑一天仅需要 20 块钱。
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在学习 Python 以前需要强调的是：基础语法非常重要。虽然我们都不推崇过多的死记硬背，但是少量必要的死背是以后所有复杂思维活动的基础，就像五十音对于日语，通假字和常用动名词对于文言文，你不会就是不行。
一般认为，这包括数据类型（值/引用）、作用域（scope）、keyword、builtin 函数等
【Python 从业十年是种什么体验？老程序员的一篇万字经验分享】关于 Python 版本的选择，很多公司老项目依然在用 2.6、2.7 ，新项目的话建议至少选择 3.6（拥有稳定的 asyncio）。

从 2.7 到 3.4
从 3.4 到 3.5
从 3.5 到 3.6
从 3.6 到 3.7

关于版本最后在说几点，建议在本地和服务器上都通过 pyenv 来管理版本，而不要去动系统自带的 python（以免引起额外的麻烦）
另外一点就是，如果你想写一个兼容 2、3 的工具包，你可以考虑使用 future
最后提醒一下， 2to3 这个脚本是有可能出错的。
学完基础就可以开始动手写代码了，这时候应该谨记遵守一些“通行规范” ，几年前给公司内分享时做过一个摘要：

风格指引
一些注意事项

有了一定的实践经验后，你应该学习更多的包来提高自己的代码水平。

值得学习的内建包
值得了解的第三方包

因为 py 的哲学（import this）建议应该有且仅有一个完美的方式做一件事，所以建议优先采用且完善既有项目而不建议过多的造轮子。

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一个小插曲，写这段的 Tim Peters 就是发明 timsort 的那位。
(software_engineer)
有空时候，建议尽可能的完整读教材和文档，建立系统性的知识体系，这可以极大的提升你的眼界和思维能力。我自己读过且觉得值得推荐的针对 py 的书籍有：

learning python
核心编程
改进Python的91个建议
Python高手之路
Python源码剖析
数据结构与算法：Python语言描述

如果你真的很喜欢 Python 的话，那我觉得你应该也会喜欢阅读 PEP ，记得几年前我只要有空就会去翻阅 PEP ，这相当于是 Py 的 RFC ，里面记录了几乎每一项语法的设计理念与目的。我特别喜欢的 PEP 有：

8
3148
380
484 & 3107
492: async
440
3132
495 你甚至能学到历史知识

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以前听别人讲过一个比喻，静态语言是吃冒菜，一次性烫好。而动态语言是涮火锅，吃一点涮一点。
那么我觉得， GIL 就是仅有一双筷子的火锅，即使你菜很多，一次也只能涮一个。
但是，对于 I/O bound 的操作，你不必一直夹着菜，而是可以夹一些扔到锅里，这样就可以同时涮很多，提高并行效率。