Python:从“慢”到“快”的生态奇迹
- 2026-02-11 19:00:59
来源：网络
最近一段时间，我在写 Rust 时突然对 Python 有了一个新认识,虽然我的任务最初需要 Rust 的高性能，但在几处优化后，我用更短的 Python 代码跑出了几乎一样的速度,无意间，我从一条冷门路径切换到了 Python 的“热路径”（hot path）。
当我深入研究后，我发现这样的“热路径”在 Python 生态中比比皆是——这是由无数开发者反复踩出的优化路线，逐渐形成的“高速公路”。
让我惊叹的不仅是找到了一条优化的路径，而是这些组件之间竟然协作得如此顺畅——即使它们最初并非为如此紧密的结合设计。这样的模式似曾相识，甚至无处不在。这种现象让我意识到，Python 远远不止是一个简单的“粘合剂语言”（glue language）。
它并不快。它也不神奇。而且，是的，它总有“崩溃”的极限。
但正因如此，Python 才如此特别。
你可以：
写着写着就睡着，因为代码太轻松了；
轻松导入任何“魔法库” (
import any_magic)，不管是官方自带还是全球安装的pip包；组合一个“怪兽级”的 FortRust++ 库，用它运行一些来自上古时代的 MMIX 汇编代码；
或者随意执行代码，直到它（可以预见地）崩溃，然后进入解释器，慢慢分析“废墟”中的问题。
奇妙的是，这个过程对于开发的早期阶段居然非常有效！
真正特别的是这一切背后的“组合之美”——它展现了 Python 生态系统如何演化，并是什么驱动了这种演化。
当你写 Python 代码时，你不仅仅是在写“胶水”，而是在探索一个隐式的“即时编译”（JIT）生态系统。
每当某段 Python 路径变得足够“热门”，整个生态就会响应，通过开发出一个全新的组件，将它嵌入现有的体系中。
这种“胶水”并不是静态的，而是动态演变的。它就像一条“愿望路径”（desire path），不断随着生态系统中的使用模式而优化。
Python 的角色不仅仅是连接组件，它还帮我们发现：哪些组件需要被创造。
Python 的性能悖论
Python 很慢。但或许，这种“慢”恰恰是我们需要的？
当某段 Python 代码路径慢到不堪重负时，一种看似矛盾的现象发生了：生态系统不会去优化 Python 本身，而是粘合进其他更快的解决方案。
Python 的运行速度慢，但实验速度却很快。开发者像侦察兵一样，在未知的领域中探索“值得铺路”的路径。这些路径追求表达力、易用性和简洁性，而不是性能上的极致优化。因为你知道：你无法赢得性能的战役，所以根本就不去打。
随着某条“路径”被越来越多的用户踩出，生态会自然地为这条路铺设更多的“基础设施”。
这种优化策略是一种涌现的现象，效果往往比任何精心计划都要好得多。
Python 本身就是反“过早优化”的典范。它的设计理念是先跑起来，后面再考虑是否需要让它跑得更快（如果这真的重要的话）。
Python 的 API 通常趋向于帕累托最优：覆盖 80% 的常见用例，同时暴露 20% 的底层功能。这意味着，它不会尝试用“快语言”去重造轮子，而是用最优的解决方案对特定需求进行粘合和集成。
如果 Python 的“粘合”能力不足，我们可以轻松地降低抽象层级，直接调用底层组件。换句话说，即使底层是用“怪兽语言” FortRust++ 写的也没关系，只要 Python API 简单易用即可。
Python 一路跳跃前行，始终优化开发者的体验（易用性、组合能力、简单性等），而非试图占有底层优化的荣耀。它不会嫉妒其他语言的能力，也不想偷走那些精心打磨的库，只专注于将它们完美集成。
隐式 JIT 生态系统
在传统的即时编译（JIT）中，程序会在运行时优化“热路径”（即频繁执行的代码片段）。这样，我们既不会在前期浪费时间优化不重要的代码，又能根据程序的实际运行情况找到更优的优化方案。
而 Python 的生态系统，实际上做了类似的事情，但范围更大，发生在整个社区层面。
Python 生态并不是通过单个程序的运行时优化来进化，而是通过整个开发者社区的使用模式来驱动优化。当开发者不断在某些路径上遇到性能瓶颈时，生态系统便会有所响应。
这背后不仅仅是“使用驱动”的结果，Python 的一些特性——例如可读性、包容性、以及自身性能上的“约束”——共同塑造了这种独特的优化动态，这种动态为我们发现和改进热门路径提供了一个开放、可组合、且最终高效的环境。
尽管这种隐式 JIT 生态系统并非 Python 独有，但 Python 的特点放大并加速了这一过程。
Python：最快的慢语言
机器学习和数据科学领域可能是 Python 隐式 JIT 演化的最佳例证。
当某段慢 Python 代码变得至关重要时，整个生态系统会迅速行动起来，弥补这一结构性缺陷。
比如，Python 对数值计算的需求催生了 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn 等基础工具，这些库最初用 C 或 Cython 写成，这为性能奠定了基础，而现在，我们还在探索 Rust 能为这些工具带来什么新可能性。
机器学习框架的演化则更加戏剧化，例如，PyTorch 的出现不是因为 Python 更快，而是因为 Python 的生态系统已经足够成熟，其易用性推动了框架的普及。
还有一个例子是 JAX 的演化。一开始，JAX 的核心理念只是“让 Python 和 NumPy 原生支持自动求导”，而如今，JAX 已经进化成了一套复杂的框架，依然保持着与原始 Python API 的兼容性。
某种意义上，Python，这个“慢”语言，现在却调度着世界上大部分的 FLOPS（每秒浮点运算次数）。
Python 和 LLM 时代
Python 的简洁、包容性、以及渐进式的开发模式正是 LLM（大型语言模型）所需要的特性。
你不会希望一个任务需要超过三行代码：一行导入库，一行配置，一行执行。Python 正好处于这个“最优位置”：
零门槛试用，
一个完全互操作的生态系统，
以及对粗心程序员友好的简单 API。
Python 的解释器不仅是一个粘合器，更可能成为 AI 时代的核心语言之一。
隐式 JIT 生态迎来真正的 JIT
在充当隐式 JIT 生态的催化剂数十年后，Python 终于在 3.13 中尝试了自己的 JIT 编译器，这是一个合适的进化方向。
曾经被我们诟病的“慢”，也许正是塑造整个生态的必要催化剂。
Python 的性能限制不仅创造了一个优化的组件生态，还让我们精准发现了哪些路径需要优化——多一分太慢，少一分不够。
有时候，最快的前进方式就是又快又慢。
原文:https://state.smerity.com/smerity/state/01JC39KW1TBEAZTKJJF0BR5ZXD
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