我刚从PyCon美国回来。那真是令人愉快；我见到了老朋友，结识了新朋友，进行了关于装饰器的教程，并在教育峰会上发言。我是PyCon美国的赞助商，这意味着我还有一个展位，发放T恤、书籍、贴纸和关于LernerPython平台的传单。当然，大家关注的话题是人工智能。从教育峰会（我在上面的发言主题是“氛围教学”）到新的AI专场，再到走廊里的谈话，我觉得没有十分钟会有人不提起这个话题。每个人都同时感到兴奋、困惑和担忧。正如我在其他地方所写，我相信代理编码（又称AI编码，也称“氛围编码”）不是未来，而是现在。这引发了许多合理的问题，包括代理编码在哪里（以及不应该）适用，如何最佳配置它以确保产生高质量软件，AI令牌所需的预算越来越大，发送给商业LLM的数据的隐私和安全，以及我们将如何培训下一代软件开发者。这些都是合理且重要的问题。但是我一直在思考另一个问题：Python与代理编码的未来有多大关联？担心Python的未来可能看起来很荒谬。毕竟，Python在所有处理数据的人中都是非常流行和重要的。数据分析、数据工程和机器学习在很大程度上都是由Python实现的。在标准库和PyPI之间，Python提供了几乎让人感到尴尬的大量包，处理从数据到日历到包裹投递的所有内容。Python编码者的社区，包括对这门语言和第三方包的贡献者，庞大且不断壮大。而且由于Python已经存在了很长时间，在线上有大量的Python代码供LLM在训练中使用。换句话说：AI是通过Python实现的。很多人都在使用Python，LLM也很容易生成Python。这对AI（它有更多经验/培训可供借鉴）和阅读和检查代码的人来说都是好事。但是在过去几周，我开始思考几个问题。为什么要让AI用一种相对执行速度较慢的动态语言（即Python）来写其输出？为了让AI用Python编写代码，就需要有人在维护这个语言、标准库以及PyPI上的热门包。既然“客户”将是AI，那谁来做这些？如果编码会通过AI来完成，那么谁会学习Python？我想逐一讨论这些问题，描述现状以及可能的未来发展。为什么输出Python？在我上大学的时候，使用编译语言编写代码已经很常见。但是仍然有聪明、有经验的工程师，其汇编语言技能比任何编译器输出的都要好。因此，当然，在日常任务中，你会使用编译器。但如果你真的需要紧凑、优雅的代码，你就会把它交给那些超级牛的工程师。到我毕业的时候，编译器显著提升，能够编写比任何人类更好的代码。知道这一点后，芯片制造商改变了它们的指令集，知道它们现在是为编译器提供目标，而不是人类编码者。我感觉我们现在正在经历类似的过程。我相信我编写的Python代码仍然比AI生成的更优雅、可读、可维护、高效和符合习惯。但我是一个有30年经验的优秀Python编码者。此外，在几年内，AI生成的Python将会比我的更好。甚至现在，我发现这往往无关紧要：即使Claude的Python只有我代码的80%好，但它在大多数情况下仍然足够好，因为它能够比我更快地编写代码和测试。但我为什么要让Claude编写Python呢？我常说Python是一个完美的语言，适合计算机便宜而人类昂贵的时代。但这个说法假设人类在进行编码。如果计算机便宜而且也在进行编码，那么这个方程就会改变。现在人类在做工程，而不是编码。如果是这样，我为什么让Claude编写Python？最明显的是，我在想我们可以让AI输出Rust，而不是Python。Rust的执行速度与C相同，这已经是对Python的一个优势。但它还有一个著名的安全、严格的内存管理范式，同时提供诸如线程等现代功能。而且它的编译器以严格著称，显著减少了内存和安全问题的潜在可能性。当然，Rust并不是唯一的选择；开发Pandas库的Wes McKinney最近一直在宣传他用Go编写的程序，尽管他并不熟悉Go。他在他的博客中写道（https://wesmckinney.com/blog/agent-ergonomics/），“我在用Go构建很多新软件。但实际上我并没有真正写过Go。