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！

当我们将今年的 Octoverse 数据分享给 Python 的创造者 Guido van Rossum 时，他的第一反应是真诚的惊讶。截至 2025 年 8 月，TypeScript 超越 Python，成为 GitHub 上使用最多的编程语言（这是十多年来最大的一次语言格局变化）。但与此同时，Python 在 2025 年仍实现了同比 49% 的增长，并且依然是全球开发者在人工智能、科学计算和教育领域的默认语言。

“这个数字真的让我非常惊讶，”Guido 对我们表示，并指出这一结果与 TIOBE 指数等其他语言流行度追踪榜单所呈现的情况并不完全一致。

为了进一步了解这一现象，我们与 Guido 进行了一次坦诚的对话，探讨了 Python 的起源、不断扩展的影响力，以及那些或大或小的关键选择——正是这些选择，让一个曾经的“业余项目”成长为支撑下一代开发者与技术的基石。

什么是 Python？

Python 是一门高级、通用型编程语言，由 Guido van Rossum 于 1991 年创建。它的设计目标是可读性强、直观易懂、易于学习——采用清晰的缩进而非大括号、友好的错误提示，以及功能强大的标准库。

开发者使用 Python 覆盖了从数据科学、人工智能到 Web 应用、自动化、脚本编写、科学计算和教育等几乎所有领域。其生态系统中包含了众多被广泛使用的工具和框架，例如 NumPy、pandas、Django、FastAPI、PyTorch 和 Jupyter。

由于开源、跨平台，并且拥有庞大的全球社区支持，Python 依然是当今世界上最易上手、最具通用性和灵活性的编程语言之一。

Python 的起源

对 Guido 来说，Python 最初诞生于一个非常现实（也非常痛苦）的问题：C 语言的复杂性与 Shell 脚本能力有限之间存在着巨大的鸿沟。

当时，Guido 正在参与一个全新的操作系统项目，而唯一可用的编程语言是 C。

“我想要一种比 C 安全得多的语言，能够自动处理内存分配，以及数组越界等问题，但同时它仍然是一门真正的编程语言。这就是我最初的出发点。”—— Guido van Rossum，Python 之父

“在 C 语言中，即便是一个从输入中读取两行文本的简单工具，也会变成一场关于缓冲区溢出和内存分配管理的折磨，”他这样说道。

Shell 脚本的表达能力不够，而 C 语言又过于脆弱。在为一个全新的操作系统构建工具的过程中，开发者工作流中存在的摩擦被无限放大、暴露无遗。

Guido 希望创造一门语言，作为介于 C 的痛点与 Shell 脚本局限之间的实用工具。正是这一目标，催生了 Python——一门被设计用来处理那些“麻烦事”，让程序员能够专注于真正重要问题的语言。

Python 的核心基因——清晰、友好、低摩擦——从一开始就被写入其中。颇具意味的是，这门最初源于极度务实需求的语言，如今却站在了开源、人工智能、数据科学以及企业级 AI 的中心位置。

为什么 TypeScript 在 2025 年实现反超：Guido 的看法

在 2024 年的大部分时间以及 2025 年上半年，Python 一直稳居 GitHub 上使用最多的编程语言。但到了 8 月，TypeScript 取得领先——这一变化让 Guido 感到意外。

他给出了几种可能的解释：

• 现代静态网站项目通常会被直接提交到 GitHub

• 现代 JavaScript 框架在脚手架阶段默认使用 TypeScript

• GitHub 的数据更多反映的是公开与开源活动，而非全球真实使用情况

“如果你今天在写 JavaScript，合乎逻辑的结论就是使用 TypeScript，”Guido 说道。不过，他并不以竞争的眼光看待这一变化，而是把这些数据当作一个值得思考的谜题，而非威胁。

Monty Python 与这门语言的“性格”

与那些以古代哲学家命名或由复杂缩写拼接而成的编程语言不同，Python 的名字源自 《Monty Python’s Flying Circus》。

“我想表达一点不拘一格的幽默感，”Guido 说道，“在当时严肃、刻板的编程语言世界里，加入一丝轻微的‘不和谐音’。”

“Python” 这个名字并不是一个玩笑，而是一种设计选择，也是一种暗示：编程不必是庄严的、精英化的事情。

这种趣味性与亲和力，已经和 Python 的语法一样，成为这门语言品牌中极具价值的一部分。几乎所有用 Python 入门编程的人都会提到它的高可读性、友好的错误提示，以及丰富的社区资源——这些都有效地抹平了学习之初那段陡峭的门槛。

如果你上周用 Python 写了一段代码，六个月之后再回过头来看，它依然清晰易懂。与 Perl 相比，Python 的清晰性和用户友好性，确实是它在 2000 年代初期取代 Perl 的重要原因之一。

Python 与 AI：

生态引力，以及从 NumPy 到机器学习再到大模型的演进链路

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

如今为 AI 编写代码的人之所以熟悉 Python，是因为他们最初就是从机器学习入门的。

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。

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”。

AI 应该适应我们，而不是反过来。

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。

关于空白符的吐槽：Guido 的“另一个收件箱”

众所周知，Python 使用缩进来进行代码分组。大多数开发者都非常喜欢这一点，但也确实有人对此深恶痛绝。

直到今天，Guido 仍然会收到一些个人发来的投诉邮件。

“其他所有人都认为这是 Python 最棒的特性，”他说，“但确实有一小部分人对使用缩进或空白符感到不满。”

这既可爱、又让人感同身受，而且——完全符合 Python 的气质和品牌精神。

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。

对于每一个新特性，我们都必须非常认真地思考：它是否会破坏现有代码？

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。

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