技术速递|为什么开发者依然蜂拥选择 Python:Guido van Rossum 谈代码可读性、AI 以及编程的未来

Python 在人工智能领域的影响力并非偶然，而是其生态系统不断自我叠加、持续放大的结果。如今，全球增长最快的一些 AI 基础设施正是构建在 Python 之上，例如 PyTorch 和 Hugging Face Transformers。

那么，为什么是 Python？Guido 将主要原因归结为围绕 Python 形成的生态系统。毕竟，一旦某种语言被证明有实际用途，并且看起来是一个优秀的解决方案，就会引发一场“雪崩式”的软件增长——新的项目会不断涌现，以充分利用既有的成果。

此外，他还特别提到了几个关键的 Python 项目：

• NumPy：提供基础性的数值数组能力

• pandas：让数据处理与分析更加简单高效

• PyTorch：支持大规模机器学习

• 本地模型运行器与 LLM Agent：当下的前沿方向，其中 ollama 等项目正走在最前列

Python 不只是 AI 的专属语言，更是成就了如今 AI 发展格局的关键所在。

这在一定程度上得益于 Python 在不断演进的同时，始终没有牺牲易用性。从可选的静态类型，到丰富得如同宝藏般的开源生态包，Python 能够适应前沿技术领域的需求，同时又不会把初学者拒之门外。

NumPy

https://github.com/numpy/numpy/?wt.mc_id=3reg_webpage_reactor

pandas

https://github.com/pandas-dev/pandas/?wt.mc_id=3reg_webpage_reactor

PyTorch

https://github.com/pytorch/pytorch/?wt.mc_id=3reg_webpage_reactor

ollama

https://github.com/ollama/ollama/?wt.mc_id=3reg_webpage_reactor

在大模型时代，Python 是否需要更强的类型系统？

Guido 的答案是：不需要。

随着 AI 生成的 Python 代码越来越多，一个自然而然的问题随之出现：Python 是否需要更严格的类型约束？

Guido 的回答非常直接：“我不认为我们需要恐慌，更不需要为了让 AI 更方便，而开始做一大堆改变。”

在他看来，Python 现有的可选类型系统——尽管并不完美——已经“完全够用”。

他还提出了一个关键洞察：最大的问题并不在于 Python 的类型系统，而在于训练数据。

“绝大多数教程并不会教授静态类型，”他说，“AI 模型看到的、带有类型标注的 Python 代码还不够多。”

但大语言模型本身是可以不断进步的。“如果我让 AI 给代码加上类型标注，”他说，“它通常会去查资料，而且往往是正确的。”

这一观点也揭示了贯穿 Python 语言始终的一种哲学：Python 首先是为开发者而生的语言。AI 永远应该在开发者所在的位置与他们相遇。

一次次“对开发者友好”的错误提示，正在让软件开发更加民主化

我们曾问过，为什么 Python 依然是最受欢迎的编程入门语言之一。

他的解释既简单又有力：“你几乎不会因为写错几行代码，就导致程序核心崩溃，或者出现那种莫名其妙、看似‘魔法’却完全错误的结果。”

Python 会清楚地告诉你哪里出了问题、问题是什么。而 Guido 也不断看到这种设计带来的长期影响：“在粉丝来信中，一个非常常见的主题是：Python 改变了我的职业生涯。如果没有它，我根本不会进入软件行业。”

这并不是感情用事，而是真实的用户研究结果。Python 之所以亲和，是因为它从一开始就是为正在学习、不断尝试和探索的开发者而设计的。

它同样具有强烈的全球属性。

今年的 Octoverse 报告 显示，仅在 2025 年，印度就新增了超过 500 万名开发者；而这一年里，GitHub 上几乎每秒就有一名新的开发者加入。其中相当一部分新开发者并非来自传统的计算机科学教育路径。

Guido 对此早有预见：“大量 Python 的用户和贡献者并没有接受过正规的计算机科学教育……因为他们的本职工作需要的技能早已超出了电子表格。”

清晰的语法为初学者和动手实践者提供了天然的入口。正如我们在 GitHub 上所看到的那样，Python 不仅是计算机专业毕业生的起点，更是巴西的科研人员、印度有志于 AI 的开发者，以及所有希望以最短路径将想法变为现实之人的跳板。

巴西的科研人员、印度有志于 AI 的开发者，以及所有希望以最短路径将想法变为现实之人的跳板

https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-a-new-developer-joins-github-every-second-as-ai-leads-typescript-to-1/?wt.mc_id=3reg_webpage_reactor

关于空白符的吐槽：Guido 的“另一个收件箱”

稳定而不僵化：软关键字与向后兼容性

保持 Python 的发展势头，并不意味着原地不动。Guido 与核心开发团队始终将向后兼容性放在首位，在引入每一个新特性时，都会非常谨慎地权衡其对数十年来既有代码的影响。

有时，最好的想法正是诞生于这些约束之中。

例如，Python 引入的软关键字——一种上下文敏感的新特性——是近年来的一项重要架构决策。它让团队能够在不破坏旧程序的前提下，引入新的语法。这是一种细微却极具力量的工程选择，既让企业用户保持稳定，又允许语言持续演进。

这种谨慎态度常常被误解为保守或迟疑，但正是这种谨慎，使 Python 在三十年的时间里始终保持稳定。

对于维护者而言，其中的经验非常清晰：广泛学习、先解决自己的问题、欢迎反馈、持续迭代。Python 的历程证明，一个最初只是为了解决个人问题而写下的代码，最终也可能成为连接全球数百万开发者的桥梁。

为开发者而设计，已准备好迎接接下来的一切

Python 的未来依然光明，因为它所坚持的价值观，正好契合开发者真实的学习与构建方式：

• 可读性

• 易上手

• 稳定性

• 一点不拘一格的幽默感

随着 AI 持续影响软件开发方式——Octoverse 显示，GitHub 上 80% 的新开发者在第一周就开始使用 GitHub Copilot——Python 的清晰性变得前所未有地重要。

当下一代开发者在 AI 的陪伴下开始编程时，Python 也将始终在那里，帮助他们把想法变成真正的实现。

想要领先一步？欢迎阅读最新的 Octoverse 报告，并试用 Copilot CLI。

最新的 Octoverse 报告

https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-a-new-developer-joins-github-every-second-as-ai-leads-typescript-to-1/?utm_source=octoverse-homepage&utm_medium=blog&utm_campaign=universe25/?wt.mc_id=3reg_webpage_reactor

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