Mekkora a jövő a python alapú backend fejlesztésben?

Hatalmas jövője van abból az okból, hogy lassan már alapnak számít mindenféle machine learning algoritmusokat a honlapokhoz illeszteni, ez meg annyira alap, hogy Pythonban van, hogy csak azok kezdik el Javában, Go-ban, akik szeretik a kudarcot.

Közben a Python is jön föl technológiailag mint a talajvíz, statikus kódellenőrzés, egyre nagyobb teljesítményű runtime és frameworkök. Pár év és tarolni fog. Csak az alkalmazások valósidejű, nagy terhelésű részét fogják Go-ban, Rustban írni, az alkalmazások egyre nagyobb része lesz Pythonban.

És nem vagyok Python fan, csak látom, mi megy. Ez.

#5 [link]

Azt meg ne próbáld nekem bizonyítgatni, hogy a Python gyorsabb BÁRMINÉL..

Valahol a lista nagyon végén kullog.

@6 "Valahol a lista nagyon végén kullog."

Az alkalmazások 80%ában teljesen mindegy, hogy az egy szálon futó process sebessége milyen. Még a sebesség centrikus alkalmazásoknál is inkább az fontos, hogy hogyan skálázódik a futási idő. Persze itt most nem feltétlenül back-end-ről beszélek.

Mondok egy példát: bioinformatikai folyamatokat írunk át Python alapokra. Az eredeti C implementáció ugyan kb másfél-két nagyságrenddel gyorsabb, a teljes adatszettre a C kód két hetes futási idejét a Python kód fél órára szorítja le. Mert egész egyszerűen ilyen jól skálázódik.

"viszont a machine learning / deep learning esetek szintén 99%-ában a Python az optimális választás"

"Nem fogsz PHP-ben neurális hálókat programozni, mert az ökoszisztéma alkalmatlan rá."

"Mondok egy példát: bioinformatikai folyamatokat írunk át Python alapokra"

Nagyon eltértetek a kérdéstől. A kérdező weboldalak backend részére volt kíváncsi, nem ML-re és hasonlókra. Úgy vélem a weboldalak backendjének nem szerves része az ML és bioinformatika, de javítsatok ki ha tévedek.

Az se nagyon meglepő, hogy sehogy nem teljesít a PHP ML téren, mert nem erre lett kifejlesztve. Ha meg ML lett volna a kérdés, mindenki rávágta volna hogy Python.

Amiről szó van egy weboldal backend, és ennek nézzük a sebességét. Erre jó mérés lehet, hogy hány kérést tud kezelni mondjuk 1 sec alatt. Meg lehet nézni, hogyan teljesít a PHP vs Python ilyen teszteken.

"Az eredeti C implementáció ugyan kb másfél-két nagyságrenddel gyorsabb, a teljes adatszettre a C kód két hetes futási idejét a Python kód fél órára szorítja le."

Nos akkor a C implementációval vannak gondok. Maga a Python programozási nyelv is C-ben lett írva, így ez nem is okozhatna túl nagy fejtörést szerintem.

De akkor mondok én is példát amit C/C++ alapon írtak és nem Pythonban:

- Op. rendszerek

- Bármelyik AAA játék

- Mikrokontrollerek

9. Nem tértünk el a kérdéstől. Az volt a kérdés, hogy "Mekkora a jövő a python alapú backend fejlesztésben?" És erre leírtuk, hogy nagy, indoklást is adva. Mi ezzel a problémád?

Amit írsz, hogy a Python lassú, a n00bok régi röhejes érve. Elmondom neked, hogy régen a PHP-ra mondták ugyanezt a Javával szemben.

Már akkor is az volt, bár te már lehet, hogy nem emlékszel erre, hogy volt a Javában írt iwiw, amely még csúcsidőn kívül is lassú volt mint állat, és volt a PHP-ban írt MyVIP (és nem mellesleg a kicsik "megHACKelt" PHP-t használó Facebook), amelyek meg mint a fénysebesség, úgy töltődtek. És ez a PHP4 világa volt... aztán jött a PHP7-8 és lám, most már azzal érvelsz, ez milyen gyors.

A Pythonnal ugyanez történik. Most a runtime gyorsítása van a Python roadmapjén, a cél a runtime-ot 5x-ére gyorsítani (és ezt már el is kezdték a Python 3.10, 3.11-gyel). Rengeteg gyorsító modul és runtime érhető el jelenleg is a Pythonhoz, pl. pypy, numba, cython, pythran, és vannak parallel library-k stb.

Ami talán még fontosabb, hogy van egy nagyon szuper Python-Rust könyvtár, a PyO3, amellyel nagyon könnyű Python modulokat írni Rustban. Legutóbb a pydantic nevű adatvalidációs könyvtárat írták át Rustra, amely így 11x-esére gyorsult (és mivel ezen alapul a FastAPI, ezért erre is van hatása).

Tehát ha arra vagy kíváncsi, hogy milyen a Python jövője a webfejlesztésben, akkor köszöni szépen, fényes. Ha van egy Python fejlesztő csapatod, akkor nem fogsz elkezdeni backendet fejleszteni PHP-ben csak azért, mert a techempower egyes benchmarkjain a PHP jobban teljesít...

Helyette, fejlesztesz egy prototípust Pythonban, azt elkezded profilozni, a lassú részeket átírogatni gyorsabbra (numba, cython, vagy csak simán numpy segítségével) -- és amikor már olyan óriási terhelésed van, hogy már a Cython se bírja (ami egy Python-C transpiler), akkor a kritikus részt szépen átírod Rustra. Voilá.