Python大咖谈 - Carol Willing

Python大咖谈_Carol Willing Carol Wiiling

Python大咖谈 - Kenneth Reitz 与 Mike Driscoll
Python大咖谈 - Brett Cannon
Python大咖谈 - Steve Holden

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访谈主题：CPython、Jupyter、Python 软件基金会

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Mike Driscoll：能简单介绍一下您的背景吗？

Carol Willing：70 年代，我上小学时就开始接触电脑，与现在的 Python 社区类似，贝尔实验室当年也很重视对青少年程序员的影响，我就是在贝尔实验室的影响下长大的。

我很幸运，中学就开始用 TRS-80 与 Apple II 编程，我一直都很喜欢编程，编程可以让我探索新奇的世界，那时还没有互联网，只能获取源代码和简版文档，但只要你愿意，就能在计算机世界里随意探索，这种感觉真的非常奇妙。

TRS-80

我念的是电气工程专业，大学时，我负责运营校园有线电台，干这事儿既要懂技术，还要能调动志愿者的积极性。

工作六年后，我才开始做工程师，当时请了个长假，整个假期我都在家里搭建 Linux 网络。我最终还是下定决心做编程开发，这才是我热爱的事业。后来，我有幸与 Jupyter 团队合作，也就是现在工作的重心。

Driscoll：您怎么会从电气工程师转向编程？据我所知，大多数电气工程师都偏硬件方向。

Willing：没错，我喜欢硬件，比如，MicroPython 和 CircuitPython，我对这些都很感兴趣，但我更喜欢解决编程难题。

Carol Willing：‘我更喜欢解决编程难题。’

数学和编程都是我的最爱，学电气工程时我就偏好数字通讯理论，但比起硬件，我还是更喜欢数学与软件开发。

Driscoll：那您是因为什么选择了 Python，而不是 Ruby 或其他语言呢？

Willing：我用过 C++，Java，Ruby on Rails 刚推出时也用过。认真考量了这些编程语言以后，我发现自己真正想要的是能乐在其中的技术社区。

在南加利佛尼亚州参加各类技术社区聚会的机会很多，我加入过 Linux 社区，还曾与 OpenHatch 的人合作教大家如何参与开源项目。

Python 用得越多，我越觉得 Python 代码简单易懂这个特点特别好。Python 把事情变得简单，还有很多支持库，我就是这样与 Python 结缘的。通往 Python 世界的路径虽然是非线性的，但我觉得挺好。

Driscoll：能给大家介绍一下，您是怎么当上 Python 核心开发者的吗？

Willing：没问题。几年前，我参加过几次 PyCon 的演讲、培训活动。参加 CPython 冲刺活动的开发者很多，但没几个女的，这让我颇为震惊。

Carol Willing：‘参加 CPython 冲刺活动的开发者很多，但没几个女的，这让我颇为震惊。’

Nick Coghlan 与另外两名核心开发者本来要给我介绍开发工作，不过我认为扩大 Python 的影响力更重要，所以我在 Python 开发者指南上投入了很多精力，为此，我还加入了 PyLadies 社区。我与 Nick 和 Guido van Rossum 一起讨论过怎样把记录以往的工作记录得更清楚，让大家更容易了解我们的工作，我就这样成为了核心开发者。

Jupyter 在 Python 的外围，主要依托于 Python 3，我觉得听取 Python 社区之外的想法也很重要，对 Python 核心开发也会有帮助。Python 是一门了不起的编程语言，给大家带来了很多机会，哪怕已经推出了 20 多年了，但 Python 的能量还没有被充分发掘出来。

Carol Willing：‘哪怕已经推出了 20 多年了，但 Python 的能量还没有被充分发掘出来。’

Driscoll：您主要负责哪些标准库？作为核心开发者，主要都做什么工作？

Willing： 我现在大部分工作都是编写文档与开发工具指南，还有就是负责指导社区新人上手开发 Python 或 Core Python。

我主要负责开发与 Jupyter 相关的功能，比如异步。要是有时间，我还想参与 CPython 的开发，但现在 Jupyter 突飞猛进，我实在是顾不过来别的了。

我还热衷于参与教育事业。用户越多，好想法就越多，这就是为什么 Python 会有这么多支持库的原因所在。

Driscoll：那您在 Python 软件基金会时主要做哪些工作呢？

Willing：我只当过两年 Python 软件基金会主管，现在我主要参与营销组和科学组的工作。

我今年的主要工作是环球演说与经验分享，与大家分享 Python 对教育的影响，介绍 Python 在不同行业中起到的促进作用，这也与 Jupyter 紧密相关。我还会参加 PyCon 的演讲与培训。此外，我觉得听取大家的建议也很有趣。

我在营销组是新人，但我们不断探索新的方式，试图在全球范围内为 Python 社区寻找赞助商。营销组的宣传重点是突出现实世界对 Python 的应用，希望通过加大 Twitter 营销活动力度，让大家了解更多 Python 软件基金会做的事情。

Driscoll：Python 软件基金会当前的目标是什么？

Willing：Python 软件基金会的使命是维护 Python 语言自身，保护 Python 版权。还有一个目标是促进 Python 的成长，让 Python 的应用拓展至新的领域。

这些目标每年都会微调，但举办 PyCon 大会一直都是 Python 软件基金会最重要的目标。Python 软件基金会还有一些其它战略性目标，比如，权衡资助项目提出的资金请求。

确保开源项目的可持续发展，资助这些项目运行所需的基础设施建设，是开源世界里另一件非常重要的事情。Python 软件基金会有幸能收到很多来自社区和赞助商的捐赠，但是，不论因为何种原因，如果某个赞助商终止了赞助，大家依然期待 PyPI 与 Python 网站还能继续正常运转。只有制定出长期可持续发展计划，才不会损伤志愿者的热情。

此外，Python 软件基金会还要提供高水准的服务。就我所知，Donald Stufft 介绍过 PyPI 一天的流量，这个数据量非常大，要知道我们开展的这些工作全部都依托于 PyPI。Python 软件基金会如果想让 Python 持续发展，还要维护那些平时并不起眼，但开发者每天都会用到的基础设施。

Carol Willing：‘Python 软件基金会如果想让 Python 持续发展，还要维护那些平时并不起眼，但开发者每天都会用到的基础设施。’

Driscoll：是否方便谈谈在 Jupyter 项目的工作？

Willing：当然没问题，Jupyter 也是个开源项目。它主要由一家科研项目巨头资助，同时也接受一些公司的捐赠。

Jupyter 主要包括三大支柱。大家最熟悉的是 Jupyter Notebook，现在已经赶超了 IPython Notebook；第二大支柱是与 Notebook 整合的众多插件与工具；最后是 JupyterHub，这是我现在专门负责的内容。

JupyterHub 着眼于如何在集群中，比如研讨会或研究室，向一组人提供 Notebook，大型学术机构里对 JupyterHub 的应用已经非常广泛。很多高性能计算的研究者也在使用 JupyterHub 处理密集型数据。

Carol Willing：‘简单说，JupyterLab 就像是简化版 IDE，而且还有一些不错的功能。’

Jupyter Notebook 的下一代产品是 JupyterLab。简单说，JupyterLab 就像是简化版 IDE，而且还有一些不错的功能。比如，支持把将可视图嵌入到网页里，还可以同步显示数据发生变化后产生的影响。

JupyterLab 支持扩展插件，可以自行添加或自定义功能。我用 JupyterLab 快一年了，这期间它已经迭代了多次。一年前，Scipy 大会上我们分享 JupyterLab 后，整个社区的反馈都非常积极。

Driscoll：JupyterHub 收费吗？怎么使用？

Willing：不收费，JupyterHub 也是个免费的开源项目，只要有一台裸机服务器，就可以把自行部署 JupyterHub。JupyterHub 也可以部署到 AWS、Azure、Google 云或其他云服务器上，比如 Rackspace。

我们最近正在编写一本指南，帮助大家用 Kubernetes 部署 JupyterHub ，这项工作目前进展的非常顺利。考虑到不同学术机构验证用户需求的多样性，我们还提供了多种验证用户的方法。

Carol Willing：‘因为你可以为每个学生提供一个独立的账户，但他们使用的其实都是同样的工具，可以获取同样的经验。’

我们提供了生成器，为具体每个用户生成独立的 Jupyter Notebook 实例。这就是为什么 JupyterHub 对大学有吸引力，因为可以为每个学生提供一个独立的账户，但他们使用的其实都是同样的工具，可以获取同样的经验，运维人员再也不用头疼系统安装的麻烦了。

Driscoll：那您还参与开发 IPython 吗？

Willing：IPython 是 Jupyter 项目的组成部分，但我参与的 IPython 工作极少，只是偶尔帮忙测试新版功能。

Jupyter 是一个大规模学术研究项目，虽然没有多少营销资源，但我们还是希望把它传播给整个世界。我觉得 Jupyter 共享信息非常便捷，与信息的交互操作也很简单，这是个特别有用的功能。我敢肯定很多学生都会被 Jupyter 所吸引。

Driscoll：您喜欢 Python 社区哪些方面？

Willing：我想 Brett Cannon 他们已经说过，本来你只是想学一门编程语言，但真正让你流连忘返的却是 Python 社区。这么说有些鹦鹉学舌，但我确实觉得技术圈里没有比 Python 社区更热情的了。

Carol Willing：‘本来你只是想学一门编程语言，但真正让你流连忘返的却是 Python 社区。’

在这里，很多有想法、有天赋的人都乐于分享自己的知识与想法。我觉得这很大程度上源于 Guido 本人，还有他创造的这门易用、易读的编程语言。Guido 经常鼓励大家回答社区里的问题，他希望不管是编程语言，还是社区都能够健康发展，这点至关重要。

Carol Willing：‘Guido 经常鼓励大家回答社区里的问题，他希望不管是编程语言，还是社区都能够健康发展。’

我很喜欢了解大家都在做什么事情，这也是为什么即便我热衷于参加 PyCon 大会，但却更喜欢地区性聚会的原因。在这些聚会里，可以看到很多新鲜事物，可以听到不同的人提出的不同想法，还可以了解他们用 Python 都干了些什么。

指导新手入门最大的好处是，能让核心开发者认识到 Python 还有哪些用户体验可以继续优化。作为核心开发者，如果连我都觉得有些功能用起来不顺手，对于那些新人，也就是那些根本不知道如何正确设置 Python 配置的人，就会更难上手。

Driscoll：您觉得现在 Python 在哪些方面表现的让人满意？

Willing：Python 支持嵌入式设备，还支持网络编程、科学计算与数据分析，这种无所不能的感觉就非常好。我甚至可以用 Python 给孩子上课，为成人培训，没有哪种语言能把这些事情都做好，这就是 Python 最强大的优势。

Carol Willing：‘我最喜欢 Python 对教学的支持。用 Python 3 教学是一种愉快的经历。’

我最喜欢 Python 对教学的支持。用 Python 3 教学是一种愉快的经历，f-strings 极大地简化了字符串格式化的工作量。MicroPython、CircuitPython、Raspberry Pi、Micro:bit，还有 Jupyter 都激发了年轻人的创造力，各种引人入胜的项目层出不穷。PyCon 英国大会时，看到演讲台上，青少年开发者介绍那些远超心理预期的项目，还有他们充满闪光点的演说，我很欣慰。

Driscoll：您是 Python 核心开发者，您觉得 Python 的未来会如何发展？

Willing：Python 将在科学编程这个方向继续前进，Python 的性能与异步稳定性会得到进一步进化。除此之外，我觉得 Python 已经是一门功能强大、基础扎实的编程语言了，就算现在停止开发，Python 依然是一门非常优秀的编程语言。

Python 社区里各式各样的需求对 Python 未来走向的影响越来越大，核心开发团队里的开发者来自不同领域，这对 Python 来说也是好事。很多比我聪明的人能更好地告诉你有关 Python 未来的问题，我相信 Guido 已经为 Python 未来的发展做好了充分的规划。

Carol Willing：‘现在，我们最想听到的是 Python 在移动端取得突破的好消息，你应该知道，哪里有需求，Python 就会出现在哪里。 ’

Achille 跟进 Python 移动端的开发已经很久了，我还希望看到 BeeWare 能推动交叉编译的发展。现在，我们最想听到的是 Python 在移动端取得突破的好消息，你应该知道，哪里有需求，Python 就会出现在哪里。

我认为 Python 3 还会继续优化，一些大型代码库，比如 Instagram，已经从 Python 2 切换到了 Python 3。虽然还有很多人在用 Python 2.7 进行开发，但 Instagram 这样的公司已经迈出了关键的一步，这点大家可以看下他们在 PyCon 2017 年大会上分享的演讲。

Carol Willing：‘不同公司有不同的选择，但从系统安全与运行维护等角度考量，这些商业需求会驱使更多公司切换至 Python 3。’

Python 3 的工具更多，测试工具也越来越多，那些想把遗留代码切换到 Python 3 的公司不会面临太多风险，这点从商业角度来看是可行的。不同公司有不同的选择，但从系统安全与运行维护等角度考量，这些商业需求会驱使更多公司切换至 Python 3。新开发的项目当然最好选择 Python 3，特别是着眼于微服务与人工智能的项目，更应该使用 Python 3。

Driscoll：您觉得人工智能与机器学习大量应用 Python 是什么原因？

Willing：Python 用于科学研究已经有很长的历史了，在数据科学领域的应用也使得 Python 成为人工智能的首选语言。Python 的生态圈非常成熟，scikit-learn、Numpy、Pandas、Jupyter，都为研究人员与创新人士完成任务打下了坚实的基础。

Carol Willing：‘Python 用于科学研究已经有很长的历史了，在数据科学领域的应用也使得 Python 成为人工智能的首选语言。’

Driscoll：Python 怎样才能更适合人工智能？

Willing：维持好现有的 Python 基础设施，核心库对 Python 的发展起着至关重要的作用。健康发展与兼容并包的生态圈、持续不断的企业资助，都将帮助人工智能、深度学习与机器学习实现长期、快速增长。

Driscoll：您希望在 Python 未来发布的新版本中看到哪些改变？

Willing：我希望能看到更多支持并发、异步、并行与分布式处理的任务导向型（task-oriented）文档。最近几个版本推出过一些非常不错的功能，编撰良好的文档可以让大家着手使用这些新的优化功能变得更容易。

Driscoll：谢谢您，Carol Willing。

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