在PayPal的程式設計文化中存在著大量的語言多元化。除了長期流行的C++和Java，越來越多的團隊選擇JavaScript和Scala，Braintree的收購也推出了成熟的Ruby社群。
有一種特別的語言，它在eBay和PayPal有很長的歷史，在開發者心中的地位也在日漸提高，這種語言就是：Python。
多年來，Python一直得到eBay開發人員的廣泛使用和支援。甚至在官方管理層支援以前，技術人員就開始使用Python，並從中受益。多年前，我加入PayPal，並選擇Python來編寫內部應用程式，但我發現在PayPal的一些產品中，Python程式碼存在已有15年之久了。
現在，Python掌控了超過50個專案，包括：
- 功能和產品，如eBay Now和RedLaser
- 運營和基礎設施，既有OpenStack，也有專屬產品
- 中間層服務和應用程式，如設定PayPal的價格和顧客的功能審查
- 監控代理和介面，用於多種部署和安全用例
- 資料匯入的批量作業，價格調整等等
- 還有太多的開發工具沒有計入
eBay/PayPal的Python社群，2011年只有25名工程師，而2014年這個數字已經超過了260。接下來的一系列文章，我會詳細介紹促進Python社群發展的舉措和技術。對於這篇介紹性文章，我會專注於人們對Python的10個誤解，它們中大多數，我都已經在eBay和PayPal的企業級環境中對它的真相予以揭穿。
誤解1： Python是一門新的語言
今天，伴隨著大多初創企業使用的使用，同時兒童也在進行學習，我們不難發現這種誤解仍然在持續。事實上，Python已經有超過23年的歷史了，它的第一個公開版本釋出於1991年，比HTTP 1.0早了5年，比JAVA早了4年。Python一個著名的早期使用的例子是1996年Google的第一個成功的網路爬蟲。
如果你對Python悠久的歷史感到好奇，Python語言的創立者吉多·範羅蘇姆(Guido van Rossum)會向你詳細講述關於Python的整個故事。
誤解2：Python沒有被編譯
Python不像C++需要單獨的編譯器工具鏈，它更像Java和其它編譯型語言，會將程式碼編譯成位元組碼。進一步的編譯步驟，如果有的話，是在程式執行時決定的，並由CPython, PyPy, Jython/JVM, IronPython/CLR或其它程式虛擬機器來完成。更多資訊參見誤解#6。
PayPal和其它地方的一般原則是，安全不能依靠編譯狀態的程式碼，更重要的是使執行環境更安全。因為在本質上，每種語言都有反彙編器或可以被破解的特性，這一特性會破壞程式的保護狀態。看一看下一個誤解，我們能夠了解更多Python的安全內容。
誤解 3：Python不安全
Python與輕量級的密切關係也許不會讓它看起來非常強大，但恰恰是這種直覺會給人誤解。安全的一個核心原則是儘可能小的呈現目標。大系統趨向於過度集中化的行為，以及對開發者理解力的削弱，使得它是反安全的。Python的簡單高效輕鬆的解決了這個問題。此外，CPython通過簡單的、穩定的和易於審計的虛擬機器來解決這些問題。事實上，在Coverity軟體最近的一個分析中，CPython得到了最高的質量評價。
Python還具有一系列廣泛開源的、行業標準的安全庫。在PayPal，我們對安全和信任絲毫不敢馬虎。我們發現，將hashlib，PyCrypto和OpenSSL結合在一起，通過PyOpenSSL，以及我們自定義的捆綁，已經覆蓋了PayPal的各種安全和效能需求。
綜合這些原因，我們已經可以看到一些在PayPal(eBay)的應用安全組中使用Python並被快速採用的例子。下面給出一些在PayPal最重要的環境中利用Python的基於安全應用的例子。
- 為促進金鑰置換和加強加密的實現建立安全代理
- 整合行業領先的HSM技術
- 為不相容的棧構建基於傳輸層安全的包裝器代理
- 為我們內部雙向認證機制產生金鑰和證照
- 開發主動的漏洞掃描器
另外，很多由Python構建的以運營為導向的系統都暗含安全特性，例如防火牆和連線管理。將來，我們肯定會嘗試將PayPal python的安全事項進行深入結合。
誤解4：Python是一門指令碼語言
Python確實可以作為指令碼語言使用，而且還是這個領域的先行者之一，因為它語法簡單，支援跨平臺，並且普遍存在於Linux，Macs和其它Unix機器中。
事實上，Python可能是通用程式語言中最靈活的技術之一。下面列出一部分例子：
- 電話基礎設施（Twilio）
- 支付系統（PayPal，Balanced Payments）
- 神經科學和心理學（例子很多）
- 數值分析和工程學（numpy, numba和很多其它例子）
- 動畫片(LucasArts, Disney, Dreamworks)
- 遊戲後端（Eve Online, Second Life, Battlefield和很多其它例子）
- 電子郵件基礎設施（Mailman, Mailgun）
- 媒體儲存和處理（YouTube, Instagram, Dropbox）
- 運營和系統管理（Rackspace, OpenStack）
- 自然語言處理（NLTK）
- 機器學習和計算機視覺（scikit-learn, Orange, SimpleCV）
- 安全和滲透測試（太多了，包括eBay/Paypal/）
- 大資料（Disco, Hadoop support）
- 日曆（Calendar Server, which powers Apple iCal）
- 搜尋系統（ITA, Ultraseek, and Google）
- 網際網路基礎設施(DNS) (BIND 10)
更不用說大量的網站和網路伺服器。事實上，PayPal工程師似乎都有一個嗜好，喜歡從事一些基於Python的入口網站的開發，如YuTube和Yelp。從官方的名單中，可以列舉出更多關於Python成功的應用。
誤解 5: Python是弱型別的
強大的動態型別是Python型別系統的特點。維基百科上有更詳細的解釋。
這不是比賽，但做為一個有趣的事實，Python具有比Java更強的型別系統。Java的原語和物件有各自的型別系統，Null存在於一種灰色地帶。而另一方面，Python有一個統一的強型別系統，None這種型別也有明確的定義。此外，Java虛擬機器本身也是動態型別，它可以追溯到SUN公司收購的Smaltalk虛擬機器的實現。
Python的型別系統非常友好，但對於企業的使用，還有更需要關注的問題。
誤解 6: Python速度慢
首先，很重要的一點是：Python是一種程式語言，不是一個執行環境。下面列舉幾種Python的主要實現：
- CPython是參考實現，它的分佈和使用也最為廣泛。
- Jython是一種成熟的實現，是在Java虛擬機器上使用的Python。
- IronPython是用微軟的公共語言庫即.NET實現的Python語言。
- PyPy是一種很有前途的Python語言的實現，具有一些高階特性，如JIT編譯器，增量垃圾收集等等。
每種執行時都有它自身的效能特點，它們中沒有一個本身是慢的。更重要的一點是這裡存在一個錯誤，即對一種程式語言進行效能評估。應該對一個應用程式，最好是針對一個特定的用例進行評估。
為了使問題更明確，這裡篩選了幾個案例來說明Python有非常大的效能優勢：
- 使用NumPy作為英特爾公司數學核心函式單指令多資料的介面
- PyPy的JIT編譯器達到了比C語言更快的效能
- Disqus的使用者規模從2.5億增長到5億，一直都是使用同樣的100臺伺服器
誠然，這些都不是最新的例子，只是我最喜歡的，因為這將很容易扯到高效能Python和獨特執行時的廣闊世界。我們應該將注意力應該轉移到一些通用的，影響開發者提高最終產品效能的問題上，尤其是企業級環境上，而不是解決單個特殊的問題。
C++與Python的對比，兩種語言，同一輸出
只要有足夠的時間，一個受過訓練的開發人員可以執行唯一行之有效的方法，從而獲得準確的高效能的軟體：
- 工程師的正確行為，包括相應的測試開發
- 概括和測量效能，識別瓶頸
- 優化，適當考慮測試套件和阿姆達爾定律，同時利用Python在C語言方面強大的根源關係。
這也許聽起來簡單，但即使對於經驗豐富的工程師，這也是一個非常耗時的過程。Python從設計之初就充分考慮過開發者的時間表。根據我們的經驗，Python專案經受3次甚至更多的迭代並不稀罕，而同樣的時間，C++或Java專案只需要做一次。今天，PayPal和eBay已經看到了多個成功的案例，Python專案超越了C++和Java的同行，使用更少的程式碼，這一切都得益於快的開發時間可以進行仔細的裁剪和優化。你應該知道這些有趣的內容。
誤解 7: Python不能擴充套件
關於擴充套件有多種定義，但無論哪種，YouTube都是一個可擴充套件的網站。每月都有超過10億的獨立訪客，每分鐘上傳超過100小時的視訊，佔用20%的網際網路絡峰值頻寬，這些都用Python作為核心技術。Dropbox,Disqus,Eventbrite,RedTwilio,Instagram,Yelp,EVE Online, Second Life, 是的，還有eBay和PayPal，這些案例證明Python的擴充套件性不僅僅只是可能，還是一種模式。
簡單性和一致性是成功的關鍵。CPython這個基本的Python虛擬機器，使這些特徵最大化，同時也使執行時間可以預測。很難看到Python程式設計師關注垃圾收集中止或應用程式啟動時間。隨著強大的平臺和網路支援，Python自然地適應了智慧的橫向可伸縮性，主要表現在像BitTorrent這樣的系統中。
此外，伸縮性是與所有測量和迭代有關。Python建立的初衷是分析與優化。誤解6可以找到更多關於如何垂直擴充套件Python的內容。
誤解 8: Python缺乏好的併發性支援
在消除了效能和伸縮性的誤解後，一些人試圖從技術方面來置疑Python，“Python缺乏併發性”，或者，“Python的GIL怎麼樣？”，如果數十個反例還不足以支撐一個人對Python在水平和垂直方面的擴充套件能力的信心，那麼對CPython的詳細實現展開來解釋也沒有什麼幫助，所以我只進行簡單的說明。
Python有大量的併發性原語，包括generators,greenlets,Deferreds和futures。Python有非常多的併發性框架，包括eventlet,gevent和Twisted。目前已有大量的工作投入到了為併發性定製執行時間，包括Stackless和PyPy。所有這些以及更多的案例表明有效地使用Python進行併發程式設計不乏其人。所有這些企業級的產品都得到了官方支援和使用。例子可以參考誤解7。
全域性直譯器鎖或GIL是在Python大多數使用情況下的效能優化，也是CPython 程式碼在開發中的易用性優化。GIL可以讓作業系統的執行緒或綠色執行緒使用起來更容易，同時不影響多程式的使用。更多資訊可以參考這個主題的Q&A和Python文件的綜述。
在PayPal，一個典型的業務配置需要多臺機器承擔，採用多程式，多執行緒，和大量的綠色執行緒，達到一個非常強大和可擴充套件性的並行環境（見下圖）。在大多數企業級環境中，當事人出於謹慎和災難居處的目的，傾向於選擇一個非常高的配置。然而，在某些情況下，仍然能看到Python伺服器每天每臺機器有數百萬次的請求，但它們都可以輕鬆的處理。
一個處在基於協同的非同步架構內的工作草圖，最外面的盒子是一個程式，下一級是執行緒，線上程內是“綠色執行緒”。作業系統處理執行緒間的搶佔，I/O協同是合作的。
誤解 9: Python程式設計師稀缺
這個誤解有一些道理。Python的網頁開發工程師不如PHP和Java那麼多。這可能是由於行業需求和教育的聯動導致的，但教育趨勢表明這很有可能會被改變。
即便如此，Python開發者並不稀缺。全世界有數以百萬計的Python開發人員，幾十個Python會議，StackOveflow上幾萬個Python相關的問題，一些公司，如YouTube，美國銀行，和LucasArts/Dreamworks僱用了成千上萬的Python開發人員。在eBay和PayPal，我們有數百名開發人員經常使用Python，為什麼會這樣呢？
一個專案建立的時候為什麼選擇Python？Python非常容易學習，而且對孩子，大學生和在職人員來說也是首選程式語言。在eBay，對一個新Python程式設計師來說，只需要一週時間，他就能夠初見成效，往往在2到3個月就可以大放異彩，網際網路上豐富的互動式教程，書籍，文件和開源的程式碼庫，使這一些變得可能。
另一個重要因素是使用Python的專案比其它專案需要的開發人員要少。正如誤解6和9中所說的，像Instagram這樣的精幹、高效的團隊，在Python專案中已成為一個常見的比喻，這也無疑是我們在eBay和PayPal的經驗。
誤解 10: Python不適合做大專案
誤解7中討論了Python專案在執行時的擴充套件性，但Python專案在開發中的擴充套件性又怎樣呢？如誤解9中提到的，Python專案的人員不是很多。然而，Instagram達到每天億萬次的點選和數10億美元，整個公司仍然只有一組數十人的團隊。Dropbox在2011年僅有70名工程師，其它Python團隊的情況也很類似，人員不多。所以Python可以擴充套件到一個很大的團隊嗎？
美國銀行實際上有超過5000名Python的開發人員，一個單獨的Python專案有超過千萬行Python程式碼。摩根大通經歷了相似的轉變。YouTube也有數千名工程師和數百萬行程式碼。大的產品和大的團隊每天都使用Python，它們具有卓越的模組化和封裝特性，超過某一特定點後，通用開發規模基本保持不變。工具、強的約定和程式碼評審使大的專案易於管理。
幸運的是，Python始於一個好基線。在提交程式碼前，我們使用PyFlakes和其它工具去執行Python程式碼的靜態分析，同時也堅持PEP8，即Python語言的風格指南。
最後，需要注意的是，除了誤解6和7中提到的排程的明顯變化外，使用Python的專案也需要更少的開發人員。我們最常見的成功案例是，一個Java或C++專案，預計需要一個3-5人的開發團隊，2-6周的時間，最終由一名受到激勵的開發人員僅用2-6周（或小時）完成這個專案。
這是一個奇蹟，但也是現代發展的事實，並且通常是商業競爭的必需品。
乾淨的狀態
誤解可以作為有趣的消遣。圍繞這些誤解的討論仍然是一些最積極和有意義的事情，包括內部的和外部的，因為從每一個誤解中都能認識到Python的優勢。同時也要記住，那些表面上看起來繁瑣和麻煩的事情常常是興趣穩步增長的表現，隨著各行業穩定的流入，帶來了持續的教育工作。希望這篇文章可以撲滅一場火焰戰爭，能夠談論一兩個用Python實現的專案。
將來的文章，我會深入地對細節進行研究。如果在此之前，你希望瞭解細節或有任何修正和評論，可以給我發郵件:mahmoud@paypal.com。到那時，快樂編碼吧！