Kontext: Ich kann bis jetzt nur Java und will ein Programm schreiben um die Metadaten meiner Musikbibliothek zu verändern. Die Bibliothek die das Möglich macht unterstützt nur Python. Anfangs war ich echt positiv von der Einfachheit überrascht, aber mittlerweile kann ich den Hass auf Python sehr stark verstehen. Spätestens bei den Ersten Typisierungsfehlern lernt man stark typisierte Sprachen wie Java zu schätzen.

34 points

Mit Java fängt man beim rechten Bild an und es bleibt auch dabei.

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3 points

Ich lerne grade die (Programmier-)Arbeit an einem Tool, welches zwar in Java geschrieben ist, aber Python als Skriptsprache verwendet… Python 2.

Außerdem muss man den Testserver für das Testen von Änderungen rebooten, wir haben aber nur einen Server für ca. 6 Leute.

Ich freue mich schon auf die Arbeit.

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(Eigene) VM und automatisierte Tests für beste Ergebnisse.

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Ja aber die Lizenzen…

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Das klingt als wärst du in der Hölle. Hoffentlich wird’s bald besser.

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Jython?

Ich hasse Jython, wie kann man den so viele Jahre den Sprung auf Python 3 verpassen? >_>

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Das kann sein. Aber das ist nur in dem Tool integriert, das wir eingekauft haben… Vor ca. 5 Jahren… Als Python 2 schon fast eol war.

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21 points

Was ich gelernt habe ist, dass du Python so schreiben solltest als wäre es typisiert. Hab bisher nur Godot Script geschrieben, aber das ist stark an Python angelehnt, deshalb hoffe ich, dass sich das übertragen lässt.

Du kannst so ziemlich allem einen Typ geben und das so forcieren. Dann solltest du nicht durcheinander kommen.

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9 points

Hilft einem wenig, wenn man libraries verwendet.

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Das Type-Checking kann aber leider nicht mit strikt typisierten Sprachen mithalten und erfordert oft manuelle Checks, die eigentlich komplett überflüssig sind. Liegt natürlich auch daran, dass man die Typen theoretisch ständig ändern kann, egal was dran steht.

Und was schlimmer ist: Fehler in den Annotations führen teilweise dazu, dass dir vermeintliche Folgefehler an komplett anderen Stellen angezeigt werden, als sie wirklich liegen. Z.B. dass deine Variable an gegebener Stelle den falschen Typ hat, was aber eigentlich daran liegt, dass an anderer Stelle was kompatibles aber verkehrtes zugewiesen wurde, wobei du ursprünglich die Annotation vergessen hast, weil an der Stelle ein Type-Hint aufgeplopt ist, was den ersten Fehler widerum unsichtbar macht.

Klingt vielleicht konstruiert, aber eine Annotation vergisst man schnell und wenn, dann wird es schnell ärgerlich.

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18 points

Du brauchst mypy in deinem Leben.

Oder die Hartkern-Variante: in Rust schreiben und via Python konsumierbar machen mit PyO3

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Im Prinzip ja, aber für ein One-Off-Skript zum Anpassen von Metadaten wären mir das dann wahrscheinlich doch zuviele Typen.

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Was macht das denn genau?

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6 points
*

Python kann mittlerweile statische type hints. Dabei schreibst du nur die intention (“ein int geht rein, ein bool kommt raus”). Mypy warnt dich dann wenn du in irgendeine Funktion Daten reinstecken willst, die nicht reinpassen. Zur Laufzeit werden die type gibts ignoriert. Je nachdem wen man fragt ist das entweder eine total flexible Art Typen so stark oder so lax wie man möchte in seinen code zu integrieren, oder es ist nutzlos da es keine laufzeitsicherheit bietet.

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17 points

Du machst es falsch. Sorry, wenn ich hier pauschal werde. Aber so eine Aufgabe ist wirklich trivial in Python. Ich verstehe, das man da verwirrt ist, wenn man von anderen Sprachen kommt, aber du musst einfach ein bisschen umdenken.

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2 points

Das ganze Ding ist nicht enorm schwer, aber Python hat einfach nicht die Komplexität die ich brauche um mich wohl zu fühlen. Zudem finde ich das ganze Syntax teils sehr komisch.

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5 points

Da kann Python nun aber nix dafür.

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4 points

Das ist so. Sorgt trotzdem dafür, dass ich Python auf keinen Fall für Größere Projekte nutzen werde.

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12 points

Python ist stark Typisiert. Was du meist ist dynamisch - statisch.

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10 points

Ich mag dynamische Typisierung. Ich möchte nicht an jeder Stelle dem Programm erklären müssen, dass ich eine Fließkommazahl speichern möchte, wenn ich eine Ganzzahl mit einer Fließkommazahl multipliziert habe. Ich möchte auch nicht bei großen 2D-Arrays Speicherplatz fressen, weil keine Spalten mit verschiedneen Typen zugelassen werden und alles in Fließkomma, oder noch schlimmer in Text umgewandelt werden muss.

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16 points

Provokativer Nimm: Wenn du dynamische Typisierung in einer Matrix brauchst, ist dein Programm vermutlich nicht besonders performant.

Genau wegen sowas würde ich Python nie für mehr als einfache Skripte nehmen, aber da stehe ich vermutlich eher allein auf weiter Flur.

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3 points

Sowas macht in modernem Python auch niemand. Dem type checker für solche Konstrukte einen Typ beizubringen ist quasi unmöglich. Wer außerhalb von winzigen skripten keine type hints nutzt, machts mMn falsch.

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2 points

dynamische Typisierung

“Spalten mit verschiedenen Typen” klingt für mich stark nach Tabelle, a.k.a. Excel-Tabelle oder ne Art Datenbank-Table.

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11 points

a) Bei statisch typisierten Sprachen geht der Trend auch stark dort hin, dass der Complier für Dich die Typen ermittelt - zur Compile-Zeit. Auch haben viele davon auch die Möglichkeit punktuell dynamisch zu arbeiten, an genau den Stellen, wo man es braucht.

b) Oh wow, du möchtest nicht “Speicherplatz fressen”. Dann nimm eine Sprache / Werkzeug / Library, die nicht pro gespeichertem Wert einzeln tracken muss, von welchem Typ sie ist. Hier zahlst Du in dynamischen Sprachen immer einen Performance-Overhead. Deswegen wird z. B. in Python viel Number crunching auch nicht in Python selbst gemacht, sondern in NumPy

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5 points

ad b) nicht nur Performance-Overhead, sondern eine dynamisch typisierte Sprache macht das ja auch nicht umsonst, da wird irgendwo ein Typen-Bit oder Byte rumfliegen.

Ich glaube, dass hinter der vorangehenden (also nicht deiner) Aussage, die Unkenntnis über effiziente Speichermodelle steht. Ein auf fp32 basiertes Modell ist für hohen Durchsatz garantiert geeigneter als irgendwas gemischtes. Deswegen ist der Speicherplatz egal, das wird eh alles in den Cache gerammelt und die sind groß genug. Und bei Nudelmaschinen (SIMD) muss man eh Homogenität gewährleisten.

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