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依稀记得大学毕业刚刚到北京来的第一家公司接手一个运营后台的项目，当时一个函数超过 1000 行，然后随处可见该函数的 copy/paste 变体，代码行数破万简直不要太轻松，捧着代码读的时候眼里全是泪（然后我就跑路了- -
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后来的工作中，手里维护的 CodeBase，最多的一个项目 Q，在峰值的时候，纯逻辑 3w 行 Python 代码，加上测试总计 4.5w 行代码，全为面向用户业务（无 HTML 渲染，无后台开发，只提供 HTTP API 与 RPC。核心维护者始终保持在 1-2 人，每天构建新版本部署，少则 1-3 次，多则 10-20 次，不存在 copy/paste 代码。去年 8 月底的时候，用户数超过 2 亿。在快速迭代与可维护性方面，都做得不错。
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这只是描述了一个 Monolith 项目 CodeBase 的情况。
怎么算大型项目呢？目前很多公司都在推行服务化/微服务化，整个公司算作一个大型项目，那纯 Python 代码早早就超过了 10w 行。如果只是按照 Monolith CodeBase 来看，上述的项目随着业务的需要继续扩展也没什么问题。
在大型项目上，语言没有那么重要。架构设计，围绕项目诞生的工具链与生态，测试等因素都要远远大于语言本身的特性，也没遇到 Python 项目不能维护的情况。
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至于 Python 本身的一些语言特性的缺点，在各种语言的对比与争论中有足够多的讨论。
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