Как астрономы чуть не раскололи Python, а один разработчик всех спас 🔭
Сейчас вы пишете
import numpy as np на автомате, даже не задумываясь, что за этой строчкой стоит опенсорс-драма, которая могла похоронить Питон как язык для Data Science еще в зародыше. Если бы в начале нулевых всё пошло по другому сценарию, сегодня мы бы грустно ворочали тензоры в R или мучились с плюсами.В 1995 году Джим Хагунин написал
Numeric — первый вменяемый C-экстеншн для работы с многомерными массивами. До него Python в математике был просто медленным скриптовым языком. Но
Numeric отвратительно справлялся с большими файлами. Это стало критичной проблемой для разработчиков, которым нужно было процессить гигантские снимки с «Хаббла». Ребята не стали контрибьютить в Numeric, а написали свой инструмент — Numarray. Он круто работал с гигантскими объемами данных телескопа, но безбожно сливал по производительности на мелких массивах.⛓️💥 Итог: классический опенсорсный раскол экосистемы. Часть пакетов жестко зависела от
Numeric, часть — от Numarray. Скрестить их в одном пайплайне было настоящим инженерным адом, так как их API были несовместимы. В 2005 году Трэвис Олифант посмотрел на это болото и... сел и практически в одиночку переписал ядро, жестко скрещивая производительность
Numeric с гибкими фичами Numarray. Так появился NumPy.
Ради этого релиза Трэвис забил на написание научных статей, что в итоге стоило ему академической карьеры и постоянной должности профессора. Университетская бюрократия не оценила открытый исходный код. Но без этого не было бы
Pandas, который Уэс Маккинни напишет позже поверх NumPy. Не было бы современного бума машинного обучения, PyTorch и TensorFlow, которые идеологически выросли из тех самых N-мерных массивов. Да что там, первая в истории фотография черной дыры тоже собиралась скриптами, завязанными на этот стек.
#так_сложилось
