Gopher - Tony Bai

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/11/01/from-python-to-go-what-we-lost-and-gained

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。

小结：一次自觉的“断舍离”

从 Python 到 Go 的旅程，并非一次简单的“语言切换”，而是一次深刻的“哲学选择”和自觉的“断舍离”。

我们失去了 Python 生态的广度、动态语言的灵活性和探索式编程的即时乐趣。

但我们得到了 Go 的深度——在并发和网络编程领域的专注；得到了静态语言的严谨性、编译期的安全保障；得到了一个极其简约、高度可预测、易于大规模协作的工程环境。

这并非一次升级或降级，而是一次权衡 (Trade-off)。

Python 是一把功能丰富的瑞士军刀，是探索未知、快速验证想法的最佳伴侣。
Go 则更像一把坚固、可靠、专为特定任务打造的工程师锤，是构建需要长期服役的、坚固可靠的“建筑”的不二之选。

理解了这一点，我们便能欣赏两种语言各自的美，并在合适的场景下，做出最明智的、无悔的选择。

资料链接：https://www.reddit.com/r/golang/comments/1odb9pg/what_are_you_missing_in_go_compared_to_python/

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/10/30/jon-gjengset-rust-ai-future

大家好，我是Tony Bai。

他是 MIT 的博士，Rust 社区的知名布道者，《Rust for Rustaceans》作者，前亚马逊首席工程师，现欧洲顶尖 AI 防务公司 Helsing 的首席工程师。Jon Gjengset 的履历，本身就是一部现代软件工程师的精英成长史。

在一场深度访谈中，Gjengset 以其一贯的冷静与深刻，系统性地阐述了他对 Rust 语言的哲学、AI 带来的冲击、工程师的职业发展，乃至在美欧之间做出的人生选择。这既是一场关于技术的对话，更是一次关于如何在日益复杂的软件世界中，保持清醒思考和持续成长的思想盛宴。

Rust 的“预先头疼”哲学

连续九年被评为 Stack Overflow“最受喜爱”的语言，但实际使用率却仍在缓慢爬坡——Rust 的这种“叫好不叫座”现象背后，隐藏着其核心的设计哲学。Gjengset 将其精辟地概括为：“Rust 让你预先头疼 (gives you the headache up front)。”

“你终究需要修复这些 bug。问题只在于，你愿意在编译时修复它们，还是在六个月后，当你的生产系统崩溃时再修复？”

这正是 Rust 与 Go、Java 等 GC 语言在开发者体验上的根本分歧。Rust 通过其著名的借用检查器 (Borrow Checker)，在编译期强制开发者思考清楚数据的生命周期和所有权，以换取运行时的极致安全和性能。

这个陡峭的学习曲线，也正是 Rust 最大的“护城河”。Gjengset 认为，学习 Rust 的过程，本质上就是在你的大脑中，强制安装并训练一个强大的静态分析器。这个“脑内借用检查器”一旦形成，其价值将溢出到你使用的所有语言中。

AI 时代的“悲观”乐观主义

当被问及 AI 是否会取代程序员时，Gjengset 展现了一种独特的“悲观的乐观主义”。

悲观之处：“AI 被过度炒作了，因为它无法真正理解”

他认为，当前由 LLM 驱动的 AI，其核心能力是模式复制与推断，而非真正的理解与推理 (understanding and reasoning)。

“它们在预测行星的位置上表现出色，但它们无法推导出驱动其运动的底层物理原理。”

他将这一观点延伸到编程领域：AI 擅长编写那些有大量现有范例可供学习的代码，但对于那些需要深刻理解类型系统、并发模型或创造全新抽象的创新性任务，AI 依然力不从心。

乐观之处：“它只是更好的电锯”

Gjengset 引用了一位开发者在 BlueSky 上的比喻，来阐述他对 AI 工具角色的看法：

“因为 Agentic AI 的出现而辞去软件工程师的工作，就像因为电锯的发明而辞去木匠的工作一样，毫无道理。”

AI 并非替代品，而是一个强大的工具，一个“加速器”。它将开发者从重复、繁琐的“模板式”工作中解放出来，让我们有更多时间去从事更高层次的、更具创造性的工作。

工程师的职业选择 —— 从 AWS 到欧洲独角兽

Gjengset 的职业路径，本身就是一部关于工程师如何在巨头与创业公司之间做出选择的生动教材。

在亚马逊：自下而上的变革

在 AWS，他的职责是构建和维护 Rust 的内部构建系统。他强调，Rust 在亚马逊的普及，并非一次自上而下的行政命令，而是一场由一线团队驱动的、自下而上的变革。团队选择 Rust 的核心驱动力，是为了解决 Java/Kotlin 在 GC 停顿下难以优化的尾部延迟 (tail latency) 问题。

离开美国，回归欧洲：一次关于“社会”的选择

2023 年，Gjengset 做出了一个令许多人意外的决定：离开美国，搬回欧洲。他坦言，这并非一个纯粹的职业选择，而是一个更深层次的、关于“社会” (society) 的选择。他的选择，为所有面临跨国职业机会的工程师提供了一个深刻的参考：职业选择，最终是个人价值观的体现。

对 Go 的犀利‘判词’——一场关于权衡的对话

Gjengset 的故事与 Go 有着不解之缘——他最初的博士论文项目原型，正是用 Go 编写的。这段经历，让他对 Go 与 Rust 的哲学差异，有了最为直观和深刻的体悟。

核心批评：“Go 忽略了自 70 年代以来的编程语言研究”

当被问及“Rust 在哪些方面比 Go 更好”时，Gjengset 的回答直截了当，甚至有些“刺耳”：

“哦，Rust 比 Go 更好，因为它有类型系统。这太简单了。Go 在被创造时，选择性地忽略了自 1970 年代以来几乎所有的编程语言研究成果。而 Rust 则决定从这些创新中学习。最终，你得到了一门更复杂，但写起来也有趣得多、表达力强得多的语言。对我来说，这就是最大的区别，也是我不想再用 Go 的原因。”

这句犀利的批评，直指 Go 语言设计的核心权衡：Go 为了追求极致的“简单”，在语言的“表达力”上做出了巨大的妥协。

Gjengset 认为，Rust 强大的类型系统（如 enum、模式匹配、Trait 系统）不仅仅是为了内存安全，更是为了让开发者能够在编译期，就对程序的行为建立起更强大的保证 (Guarantees)。他举例说，在 Rust 中可以利用类型系统创建 CoordinateInFrameA 这样的类型，从而在编译期就杜绝坐标系混用的错误，而这在 Go 中难以轻易实现。

Go 的“nil 指针” vs. Rust 的“编译期保证”

在向一个 Go 团队“推销”Rust 时，Gjengset 会说什么？

“你的应用在运行时因为一个错误而崩溃，这感觉很糟糕吧？在 Rust 中，这种事发生的概率要小得多。”

他认为，Go 开发者引以为傲的“我没有空指针异常”，其实只是将问题转化为了“nil 指针异常”。虽然 Go 通过 if err != nil 强制处理错误，但大量的业务逻辑错误，依然只能在运行时暴露。而 Rust 通过其类型系统和所有权模型，能将更多类别的错误扼杀在编译阶段。

“脑内借用检查器”对 Gopher 的价值

Gjengset 提出的一个极具启发性的观点是，学习 Rust 的思维模式，可以反哺我们的 Go 编程实践。一个内化了“借用检查”思想的 Gopher，会对以下问题更加敏感：

理解 Go 的逃逸分析：当你的“脑内借用检查器”告诉你“从函数返回一个局部变量的引用是不合法的”时，在 Go 的世界里，这意味着“哦，这个变量会逃逸到堆上，我应该思考一下这带来的性能影响”。
编写更健壮的并发代码：虽然 Go 的 channel 提供了强大的并发同步机制，但对于通过指针共享数据等场景，一个关于数据所有权和生命周期的清晰心智模型，能帮助你从根本上避免数据竞争。

小结：给开发者的忠告 —— 跨越语言的智慧

在访谈的最后，Gjengset 还分享了他对 C++ 等语言的看法，这些看法充满了辨证的智慧。

对 C++ 团队：“你已经通过 RAII 获得了部分内存安全，但你的并发安全呢？Rust 可以在编译期静态地排除数据竞争。”
对所有开发者：不要害怕借用检查器。它虽然让你“预先头疼”，但它正在你的大脑中构建一个关于数据流的强大心智模型，这个模型将使你在使用任何语言时，都成为一个更优秀的程序员。

Jon Gjengset 的这场访谈，远不止是一次对 Rust 的“布道”。它是一次关于工程权衡、技术信仰、职业战略和个人价值观的深度剖析。对于 Gopher 而言，这场来自 Rust 阵营的“他山之石”，深刻地揭示了 Go 在诞生之初所做出的核心权衡：用语言表达力的“舍”，换取工程效率和心智负担的“得”。

理解这场对话，将使我们对自己手中的工具，有更清醒的认知和更深刻的敬畏。

资料链接：https://www.youtube.com/watch?v=nOSxuaDgl3s

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