- Tony Bai

十一月 1, 2025

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大家好，我是Tony Bai。

在当代软件工程师的职业生涯中，从一门动态语言（如 Python）转向一门静态语言（如 Go），已成为一条日益普遍的技术迁徙路径。这条路充满了新奇的发现，也伴随着对旧日“舒适区”的丝丝怀念。

近日，在 r/golang 社区，一个关于“与 Python 相比，Go 缺失了什么？”的提问，引发了一场关于这种技术迁徙中“得与失”的深刻对话。这场讨论，与其说是在评判语言的优劣，不如说是一次集体反思：当我们选择 Go 时，我们究竟是为了什么而放弃了另一些东西？

在这篇文章中，我们就来深入剖析这场技术迁徙中的“得”与“失”，看看当我们拥抱 Go 的严谨与高效时，究竟告别了怎样的风景。

失去的乐园 —— 那些我们留在 Python 世界的“玩具”

对于许多从 Python 迁徙而来的 Gopher 而言，“失去”的感觉是真实存在的。我们失去的，是一个极其成熟、包罗万象，且为“探索”与“便利”而生的生态系统。

失去了“数据科学的权杖”

这是最令人痛心疾首的“失物”。Python 在数据处理、科学计算和 AI/ML 领域的统治地位是毋庸置疑的。

数据操作的魔力：我们失去了像 Pandas 这样的库，它提供了极其强大和富有表现力的数据框 (DataFrame) 操作能力。一位开发者坦言，尽管他相信错误优于异常，但如果让他每天用 Go 写 50 遍类似 Pandas 的链式 groupby().aggregate().reset_index() 操作，他会“疯掉”。
AI/ML 的“护城河”：我们暂时告别了由 NumPy, PyTorch 等框架构筑的、无与伦比的 AI 算法生态。尽管 Go 凭借其并发能力在 AI 基础设施中大放异彩，但在核心模型与算法层面，我们失去了一片广阔的“成熟林地”。

失去了“探索式编程的自由”

我们也失去了一种无拘无束、即时反馈的探索乐趣。

Jupyter Notebooks 的沉浸体验：我们失去了一个与数据科学工作流完美融合的交互式环境。虽然 Go 也可以在 Jupyter 中运行，但那种原生、无缝的数据探索与可视化体验，至今仍是 Python 的专属。
动态语言的“魔法”：我们失去了那些在原型验证和测试中极其便利的“黑魔法”，如猴子补丁 (monkey patching) 和装饰器 (decorators)。这些“玩具”虽然危险，但在特定场景下，它们确实能让代码变得更紧凑、更灵活。

得到的磐石 —— Go 赋予我们的“信任”与“确定性”

然而，有失必有得。当我们告别 Python 的“乐园”时，我们得到的是一些在构建大型、严肃的软件系统时，更为宝贵的东西：信任、可预测性和朴素的工程纪律。

得到了“免于午夜惊魂的权利”

这是“得到”清单上最重要的一项。一位来自 Java 和 Python 背景的开发者的高赞评论一语中的：

“像猴子补丁和装饰器这样的东西看起来很聪明，直到你在凌晨 2 点调试时，想不通为什么你的函数突然变成了别的东西。Go 给你的玩具可能更少，但至少你可以相信，它们不会在调试时反咬你一口。”

我们得到的，是静态类型和编译期检查所带来的坚如磐石的确定性。我们彻底告别了“’NoneType’ has no attribute ‘X’”这类只有在运行时才会暴露的、最常见的 Python 错误。我们得到的，是一种可以安心入睡的信心：只要代码能够编译通过，一整类低级错误就已经被消除了。

得到了“清晰压倒一切”的朴素哲学

我们得到了一种新的审美观：清晰性远比表现力更重要。另一位评论者的比喻十分精妙：

Go 允许你用最多 3 个词的简单句子来表达。为了说出有意义的话，你需要写很多无聊的句子，但它更容易学习和理解。

我们失去了编写单行“炫技”代码的乐趣，却得到了一个整个团队都能轻松阅读和维护的代码库。我们得到的，是 if err != nil 的冗长所换来的、对每一个错误路径的明确掌控。

得到了“摆脱环境与依赖之苦”的解脱

我们得到了一个极其简化的运维世界。

单一的静态二进制文件：我们告别了 Python 的 venv、pip 和复杂的依赖树，得到了一个可以被轻松复制到任何地方、无需任何运行时依赖就能运行的程序。
轻量级的容器镜像：我们得到的，是数十兆字节大小的、干净的 Docker 镜像，而不是动辄数百兆甚至上G的、包含了整个 Python 解释器和众多依赖的臃肿镜像。