【CSDN 編者按】數百種程式語言層出不窮，關於誰優誰劣的爭議也未曾斷過，但為何總有這種爭論的出現，本文作者直擊要害地解析道：「答案很簡單，因為我們懶。當大家學習了一種程式語言或技術之後，就希望圍繞這種程式語言或技術建立一個舒適區，然後待在舒適區內固步自封」。
不過，在競爭日趨激烈的環境下，這樣的做法顯然不可取，那麼，未來極具潛力的程式語言到底有哪些呢？不妨通過本文的資料對比一探究竟。
原文連結：https://medium.com/codex/the-programming-language-s-of-the-future-24af5cfa8479
聲明：本文為 CSDN 翻譯，未經允許，禁止轉載。
作者 | Ugur Yagmur
譯者 | 彎月 責編 | 屠敏
我喜歡閱讀有關程式設計的提問和解答。最近，我經常看到以下這類問題：
哪種技術會取代 JavaScript？
Kotlin 有機會取代 Java 嗎？
Rust 會取代 C++ 嗎？
哪種語言最有希望取代 C？是 D、Go 還是 Rust？
我特別喜歡最後一個提問，因為提問題的人非常確信 C 語言會被取代，還給出了備選答案。我認為，自從學術論文《Energy Efficiency across Programming Languages》（《程式語言的能耗》：https://greenlab.di.uminho.pt/wp-content/uploads/2017/09/paperSLE.pdf）發表以來，這類問題的討論越來越頻繁。我認為，所有這些問題最終都可以歸結為一個常見的問題：將來我們會使用哪些程式語言？
在本文中，我將引用上述論文的一些結果，並分析一些其他的統計資訊，看看能不能找到這個問題的答案。首先申明，我會盡可能拋開個人偏見，保持客觀。下面，我們首先來看一看這篇論文。
《程式語言的能耗》論文
如果看過上述論文，你可能對下面這張表格不陌生：
程式語言的比較，來源《程式語言的能耗》論文
我見過很多次，各大社交媒體平臺上都有人分享這張表格，相信幾乎無人不知。但是，在深入研究結果之前，我想先分享一些背景資訊。
關於論文得出的這些結果，首要問題是這些結果是如何測量的。普遍接受的測量 CPU 性能的方法是基準測試。論文的作者也針對多種程式語言實施了基準測試，他們採用了 10 個不同的程式設計問題，然後通過這些語言解決這些問題，統一採用了「計算機語言基準測試遊戲」中定義的演算法。下表給出了這些演算法及其資料大小：
CLBG 的程序庫
此外，他們還根據下表中給出的範例對程式語言進行了分類：
然而，性能測試並沒有考慮到程式設計正規化，重要的是程式語言的類型：編譯型、解釋型，還是使用了虛擬機器？編譯語言、虛擬機器語言和解釋語言之間存在明顯的性能以及能耗差異。因此，他們針對各個類別，採用這些演算法進行測試，這種做法是正確的。
下一步是執行計算機語言基準測試。他們分享了幾個問題的結果，我們來看一看。
兩個 CLBG 的結果
能耗的測量以焦耳為單位，時間以秒為單位。而比率是能耗與時間的比值，得出的是計算語言的能耗近似值。另外，各個語言名稱旁邊還有上下箭頭。箭頭代表在根據執行時間對這個表進行排序的過程中，該程式語言上升或下降了多個位。雙線箭頭是同樣的意思，但順序是根據記憶體使用情況的峰值決定的。
當我在社交媒體上看到上面分享的第一個表格時，我認為執行時間的順序也很重要，只不過他們沒有分享。但實際上他們專門做了執行時間的分析。根據我們對指標的了解，例如在二叉樹問題上，C、C++ 和 Rust 給出了最好的結果，但是從記憶體的角度來看，Rust 的性能稍差。另一方面，fannkuch-redux 基準遊戲中的 C 也有著相同的表現。二者沒有明顯的區別。
fasta CLBG 的結果
另一方面，fasta 基準遊戲向我們展示了一個完全不同的表格。各個語言的性能表現得越來越模糊。但這些都是針對特定的情況，因此我們可以分析一下其他結果。
這篇論文還比較了各個類別下的語言，因此你可以比較一下編譯類型以及解釋類型下各個語言的表現。下面給出了這三個類別的語言的測試結果。
不同語言之間的度量衡比較
有關這篇文章的討論到此為止，如果你感興趣，可進一步閱讀論文。最終，我們得到的就是下面這張表格（前面分享過）：
從最終結果來看，似乎 C 語言在能耗和性能方面的表現最優，記憶體除外。但其實它的記憶體表現也不錯。
其次是 Rust 和 C++。因此，我們可以說 C 和 Rust 是最優選擇。然而，這幾種語言不支持物件導向程式設計。（你可以認為Rust支持物件導向程式設計，但它只支持接口（或 Rust 語言中的特徵），而不支持物件導向程式設計結構）。
對於使用物件導向程式設計的各個公司來說，易用性也很重要。老實說，C、C++ 和 Rust的使用難度都不低，你必須考慮生命週期、動態分配等問題。因此，除了編譯語言、虛擬機器語言和解釋語言之外，我們應該把物件導向這個類別也考慮進來。但是，其實前三個類別中也存在很多差異和模糊性。如果將易用性和實現結構也考慮進來，那麼結果將變得更加模糊。
到此為止，我們比較了這些語言的能耗、記憶體需求和測試所需的時間。然而，我們不能僅通過這些指標來決定哪種語言最優。但是，如果添加的指標過多，結果就會變得過於複雜，無法選擇出一種最優的語言，或每種類型中的最優語言。
這裡，我建議改變一下策略，讓我們假設人是非常有邏輯的。通常經濟論文會做這樣的假設，儘管人類並不是特別有邏輯。但是，讓我們假設人類非常有邏輯，而且很挑剔。那麼，我們如何才能選出最優語言呢？首先，我們需要分析程式語言的使用趨勢。如何測量？網上保存了大量程式碼，其中大部分都保存在私人程式碼庫中。我們知道所有開發人員在遇到軟體問題時都會使用搜尋引擎，因此我們可以看看搜尋引擎的統計資料。
Google 的統計結果
Google 的趨勢分析工具是向所有人開放的。我曾使用這個工具來獲取有關程式語言的 Google 搜尋統計資訊，但其中存在一個限制：只能獲取 5 個搜尋關鍵字的資料。因此，首先我們來看看排名前三的語言（C、C++ 和 Rust）以及 Java 的結果。
Google 平臺上自 2004 年以來， C、C++、Rust 和 Java 的趨勢
Java 的使用量似乎超過了其他編譯語言，但 Java 本身的使用量在逐年下降。C 和 C++ 的結果非常接近。但是，Rust 的使用量非常低。這可能是因為它是一種新語言。
公平地說，雖然相對於 C 和 C++ 來說，Rust確實很新，但它是2010 年 7 月發佈的，已經過去12年了，這期間並沒有太大的起伏。這個結果與上述論文給出的結果有很大的不同。下面，除了Java之外，我們再挑選 4 種不同的語言：Kotlin、Javascript、Python 和 Go。
Google 平臺上，自 2004 年以來，Java、JavaScript、Python、Go、Kotlin 的趨勢
這次呈現出的流行趨勢又變了。Python 最初的流行度很低，但如今已成為炙手可熱的程式語言。Java 和 JavaScript 排在第二位。如今的榜首是 Python，下面我們再比較一輪。
Google 平臺上，自 2004 年以來，Python、JavaScript、Ruby、Swift 和 TypeScript 的趨勢
看來最終的贏家是 Python！儘管如此，我們還是應該儘可能客觀。上述，我們只分析了一個搜尋引擎的統計資料，下面，我們來看一看 TIOBE 指數。
TIOBE 指數
TIOBE 是一家專門評估和跟蹤軟體質量的公司。你可以通過他們的網站了解更多相關資訊（https://www.tiobe.com/）。他們的主要服務是測評軟體程式碼庫的質量。他們創建了一個名為TQI（TIOBE Quality Indicator，TIOBE 質量指標）指標，下圖是該指標的一些示例。
該公司創建了一個程式語言指數，名叫「TIOBE指數」。他們利用這個指數，根據搜尋引擎的流行趨勢來衡量程式語言的性能。
該指數最新的結果如下：
這與Google流行趨勢給出的結果非常接近。然而，根據這個指數，C是排名第二的程式語言，這有點出乎意料。此外，TIOBE還有一個程式語言性能的歷史表，如下所示：
很明顯，在很長的一段時間裡，程式語言一直是 Java 和 C 的天下。後來，Python 流行起來，躍居榜首。我們需要注意，關鍵在於，流行趨勢是不斷變化的。以前 Java 是第一，如今變成了 Python。
那麼，我們應該如何衡量程式語言未來的潛力呢？
未來的可能性
在過去的 10 年裡，機器學習和人工智慧一直是熱門話題。Python 是此類數值運算的最佳選擇，因為它有一個很好的 C API。如果你非常注重性能，那麼可以將 Python 與 C、C++ 結合起來。在這種趨勢下，根據 Google 搜尋引擎和 TIOBE 指數的結果來看，Python 是如今使用最廣泛的程式語言。
然而，這並不意味著 Python 的地位保持不變。最近，有一些程式語言展現出了更好的性能，很有可能會取代 Python，比如 Rust。亞馬遜和 Facebook 已經宣佈他們改用 Rust 來開發內部的命令列界面工具。另外，Linux 6.1 版本之後，核心也包含了 Rust。近來 Rust 的呼聲很高，如你所見，它的排名在一年之內從第 26 位上升到了第 20 位。
那麼，我們究竟該如何預測未來呢？
答案
很抱歉，雖然我們花費了大量篇幅討論了這麼多，但實際上這個問題毫無意義。我們不是政客，沒有人給我們預算或金錢支持這些技術趨勢。
那麼，我們為什麼要不停地比較呢？為什麼我們要狂熱地支持一種語言或一種技術呢？答案很簡單，因為我們懶。我們學習了一種程式語言或技術，就希望圍繞這種程式語言或技術建立一個舒適區，然後呆在舒適區內固步自封。
為什麼有人如此狂熱地支持 C 和 C++？因為他們不想學習 Rust 這樣的新語言。而反過來，有人狂熱地支持 Rust，是因為他們不想學 C 和 C++。
說到底，程式語言只是工具，就像螺絲刀一樣。在需要使用圓頭螺絲刀的時候，你就不能一意孤行使用一字螺絲刀。你需要根據實際的情況做決定。沒有任何一種程式語言能夠取代一切，成為終極程式語言。你需要根據當前崗位的要求，選擇使用正確的工具。
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