Kita semua cinta Python. Sintaksnya bersih, library-nya lengkap, dan ramah pemula. Tapi artikel dari Genes, Minds, and Machines ini berani bilang fakta yang sering kita sangkal: “Python is not a great language for large projects.”
Jangan marah dulu, simak argumennya:
1. ⚠️ Problem Statement (Masalah)
* The “Easy Start” Trap: Memulai proyek dengan Python itu sangat cepat (high velocity). Tapi begitu kode tumbuh jadi ratusan ribu baris dengan puluhan engineer, kecepatan itu berubah jadi mimpi buruk.
* Refactoring Anxiety: Mau ganti nama fungsi atau ubah struktur data di monolith Python? Good luck. Tanpa compiler yang ketat, refactoring itu seperti “berjalan di ladang ranjau”. Kita nggak tau apa yang rusak sampai kode itu jalan di production.
* Runtime Surprises: Error konyol seperti AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘x’ sering lolos ke production karena tidak ada pengecekan tipe yang enforced saat kompilasi.
2. 🛠️ Analisis & Argumen
Penulis menyoroti kelemahan fundamental Python di skala besar:
* Type Hints Bukan Solusi Total: Meski ada Type Hints (sejak Python 3.5) dan tools seperti mypy, itu cuma “plester” (band-aid). Python tetap bahasa dinamis di level runtime. Type hints seringkali tidak lengkap, salah, atau diabaikan.
* Ketergantungan pada Tes: Di bahasa statis (Java/Go/Rust), compiler menangkap banyak bug. Di Python, kamu harus nulis unit test gila-gilaan cuma untuk memastikan kamu nggak salah ketik nama variabel.
3. 📈 Findings & Dampak
* Maintenance Cost Mahal: Biaya maintain kode Python jangka panjang jauh lebih mahal daripada menulisnya. Developer menghabiskan waktu lebih banyak untuk debugging dan memahami konteks tipe data daripada ngoding fitur baru.
* Performance: Selain isu kecepatan eksekusi (GIL), isu utamanya adalah kecepatan developer yang melambat seiring besarnya codebase karena takut menyentuh kode lama.
4. 💡 Key Takeaways
* Right Tool for the Job: Python adalah raja untuk Data Science, AI, Scripting, dan Prototyping. Jangan paksakan dia jadi fondasi sistem backend raksasa yang kompleks.
* Static Typing Wins at Scale: Untuk proyek jangka panjang dengan tim besar, bahasa dengan Static Typing (Go, Rust, Java, C#) memberikan keamanan dan ketenangan batin yang tidak bisa ditawar.
* Stop “Python for Everything”: Jadilah pragmatis. Gunakan Python untuk lem (glue code), tapi pertimbangkan bahasa lain untuk struktur utamanya.
🔗 Baca Opini Lengkapnya: https://blog.genesmindsmachines.com/p/python-is-not-a-great-language-for
#Python #SoftwareEngineering #TechDebate #ProgrammingLanguages #Scalability #DevOps #BackendDeveloper #TypeSafety #CodingLife