为什么开发者依然涌向Python：Guido van Rossum谈可读性、AI与编程的未来

当我们向Python的创造者吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）展示今年的Octoverse数据时，他的第一反应是真诚的惊讶。

虽然截至2025年8月，TypeScript已超越Python成为GitHub上使用最多的语言（标志着十多年来最大的语言变迁），但Python在2025年仍实现了49%的同比增长，并且依然是全球开发者默认的AI、科学和教育语言。

“我对这个数字感到非常惊讶，”吉多告诉我们，并指出这个结果与其他流行度追踪器（如TIOBE指数）有所不同。

为了了解更多，我们与吉多坐下来进行了一次坦诚的对话，内容涉及Python的根源、其不断扩展的影响力，以及那些大大小小的选择——正是这些选择帮助这个曾经的“业余爱好项目”变成了下一代开发者和技术的基础。

请观看上方完整采访。

什么是Python？

Python是一种高级、通用的编程语言，由吉多·范罗苏姆于1991年创建。它被设计为可读性强、直观且易于学习——使用清晰的缩进而非大括号、友好的错误信息以及庞大的标准库。

开发者使用Python处理从数据科学、AI到Web应用、自动化、脚本编写、科学计算和教育等一切事务。其生态系统包括广泛使用的工具，如NumPy、pandas、Django、FastAPI、PyTorch和Jupyter。

由于它是开源的、跨平台的，并拥有一个庞大的全球社区支持，Python至今仍是世界上最易用和最通用的语言之一。

Python的起源

对吉多而言，Python最初是作为一个工具诞生的，旨在解决C语言的复杂性与Shell脚本局限性之间非常现实（且非常痛苦）的鸿沟。

“我想要一种比C语言安全得多、能处理内存分配以及所有越界索引问题，但仍然是一种真正编程语言的东西。这是我的起点。” — 吉多·范罗苏姆，Python创造者

他当时正在开发一个新颖的操作系统，而唯一可用的语言是C。 “在C语言中，即使是最简单的、读取两行输入的实用程序，也变成了一场管理缓冲区溢出和内存分配的练习，”他说。

Shell脚本表达能力不足，而C语言又太脆弱。为一个新操作系统构建实用程序，揭示了当时开发工作流程中存在的巨大摩擦。

吉多想创建一种语言，作为介于C语言的痛苦和Shell脚本限制之间的实用工具。这催生了Python，他设计它来处理棘手的部分，让程序员专注于重要的事情。

Python的核心DNA——清晰性、友好性和最小化摩擦——也从一开始就融入其中。颇具意味的是，一个始于如此实际项目的语言，如今却置身于开源、AI、数据科学和企业AI的中心。

为什么TypeScript在2025年领先：吉多的看法

Python在2024年大部分时间和2025年上半年都占据着GitHub的首位。但到了8月，TypeScript取得了领先——这让吉多感到惊讶。 他提供了几种可能的解释：

• 现代的静态网站被提交到GitHub
• 现代的JavaScript框架默认使用TypeScript进行脚手架搭建
• GitHub的数据反映的是公共和开源活动，而非全球使用情况

“如果你今天写JavaScript，合乎逻辑的结论就是使用TypeScript，”吉多说。但他并不将其视为竞争。他将数据看作一个谜题，而非威胁。

巨蟒剧团与语言的个性

不像其他以古代哲学家或拼接缩写命名的编程语言，Python的名字来源于《巨蟒剧团之飞翔的马戏团》。 “我想表达一点不敬，”吉多说。“在计算机语言这个古板的世界里，添加一丝不和谐的音符。” “Python”这个名字并非一个玩笑——它是一种设计选择，暗示着编程不必感觉庄严或精英主义。

那种趣味性和亲和力感，已经变得如同其语法一样对Python品牌至关重要。问问任何学过用Python编码的人，他们都会谈到它的可读性、友好的错误信息，以及扁平化最初陡峭学习曲线的广泛社区资源。

“如果你上周用Python写了些东西，六个月后再看那代码，它仍然清晰易懂。与Perl相比，Python的清晰度和用户友好性，无疑是它在二十一世纪初取代Perl的原因之一。”

Python与AI：生态系统引力与从NumPy到机器学习再到LLM的管道

Python在AI领域的影响力并非偶然。它是更广泛生态系统自我强化的体现。如今，世界上一些增长最快的AI基础设施都是用Python构建的，例如PyTorch和Hugging Face Transformers。

那么，为什么是Python？吉多将围绕Python的生态系统归为主要原因：毕竟，一旦某种语言有了某种用途并且似乎是个好解决方案，它就会引发该语言新软件的雪崩，从而可以利用已有的成果。

此外，他指出了关键的Python项目：

• NumPy：基础的数值数组库
• pandas：让数据处理变得更容易
• PyTorch：大规模机器学习
• 本地模型运行器和LLM智能体：当今的前沿领域，ollama等项目引领潮流。

“现在为AI编写程序的人熟悉Python，因为他们是从机器学习起步的。”

Python不仅仅是AI的语言。它使AI成为今天的样子。

这在一定程度上归功于该语言在不牺牲易用性的前提下不断进化的能力。从可选的静态类型到大量的开源包，Python适应尖端领域的需求，同时又不让初学者掉队。

在LLM时代，Python需要更强的类型吗？吉多说不需要。

随着AI生成的Python代码比以往任何时候都多，一个自然而然的问题是：Python需要更严格的类型吗？ 吉多的回答是立刻的：“我认为我们不需要恐慌，并开始做一些可能让AI更容易的事情。”

他认为Python的可选类型系统——虽然不完美——但“足够了”。

“AI应该适应我们，而不是反过来。”

他还提出了一个关键见解：最大的问题不是Python的类型系统，而是训练数据。 “大多数教程不教静态类型，”他说。“AI模型没有看到足够多的带注解的Python代码。” 但LLM可以改进。“如果我要求AI添加一个类型注解，”他说，“它通常会研究一下然后做对。” 这揭示了一种渗透在语言中的哲学：Python首先是面向开发者的。AI应该始终在开发者所处的位置与之相会。

民主化开发，一次一个对开发者友好的错误信息

我们问为什么Python仍然是最受欢迎的入门编程语言之一。 他的解释简单而有力：“没有多少错误会导致核心转储或产生错误的魔法结果。” Python会告诉你哪里出了问题，错在哪里。而吉多不断看到其下游效应：“粉丝来信中一个非常常见的主题是：Python成就了我的职业生涯。没有它，我根本不会进入软件行业。” 这不是多愁善感。这是用户研究。Python之所以平易近人，是因为它是为正在学习、修补和探索的开发者设计的。

它也是深度全球化的。 今年的Octoverse报告显示，仅印度在2025年就增加了超过500万开发者，这一年我们看到每秒都有不止一位新开发者加入GitHub。这些新开发者中有许多来自非传统的教育路径。

吉多预见到了这一点：“许多Python用户和贡献者并没有计算机科学教育背景……因为他们的日常工作需要的技能超出了电子表格。” 清晰的语法为首次编程者和修补匠提供了天然的切入点。正如我们在GitHub上所见，这种语言不仅是计算机科学毕业生的跳板，也是巴西的科学家、印度的有抱负的AI开发者，以及任何寻找从想法到实现最短路径的人的跳板。

关于空白的抱怨：吉多的另一个收件箱

Python以使用缩进来分组而闻名。大多数开发者喜欢这一点。但有些人真的不喜欢。 吉多仍然会收到抱怨的个人电子邮件。 “其他所有人都认为那是Python的最佳特性，”他说。“但有一小部分人对使用缩进或空白不满意。” 这很迷人，有共鸣，并且深深契合其品牌。

稳定而不停滞：软关键字和向后兼容性

保持Python的发展势头并不意味着停滞不前。吉多和核心开发团队高度关注向后兼容性，仔细权衡每一项新功能与数十年来现有代码的平衡。

“对于每一个新功能，我们都必须非常仔细地考虑：这会破坏现有代码吗？”

有时，最好的想法源于约束。 例如，Python的软关键字（即上下文敏感的新功能，能保留旧代码）是最近的一项架构决策，让团队能够引入新语法而不破坏旧程序。这是一个微妙但强大的工程选择，既让企业有坚实的基础，又允许语言不断进化。 这种谨慎，常被误解为不情愿，而这正是Python能在三十年间保持稳定的原因。

对于维护者来说，教训是明确的：广泛学习，为自己解决问题，邀请反馈，并迭代。Python的历程证明，始于一行解决自身问题的代码，可以成为通往全球数百万开发者的桥梁。

为开发者设计。为未来做好准备。

Python的未来依然光明，因为它的价值观与开发者实际学习和构建的方式相一致：

• 可读性
• 亲和力
• 稳定性
• 一丝不敬

随着AI继续影响软件开发——Octoverse显示80%的GitHub新开发者在其第一周就使用GitHub Copilot——Python的清晰性比以往任何时候都更加重要。 而当下一代开始用AI编程时，Python将在那里帮助将想法转化为实现。

想要领先一步？请阅读最新的Octoverse报告并尝试Copilot CLI。