作者 | Ugur Yagmur       

我喜欢阅读有关编程的提问和解答。最近，我经常看到以下这类问题：

• 哪种技术会取代 JavaScript？

• Kotlin 有机会取代 Java 吗？

• Rust 会取代 C++ 吗？

• 哪种语言最有希望取代 C？是 D、Go 还是 Rust？

我特别喜欢最后一个提问，因为提问题的人非常确信 C 语言会被取代，还给出了备选答案。我认为，自从学术论文《Energy Efficiency across Programming Languages》（《编程语言的能耗》：https://greenlab.di.uminho.pt/wp-content/uploads/2017/09/paperSLE.pdf）发表以来，这类问题的讨论越来越频繁。我认为，所有这些问题最终都可以归结为一个常见的问题：将来我们会使用哪些编程语言？

在本文中，我将引用上述论文的一些结果，并分析一些其他的统计信息，看看能不能找到这个问题的答案。首先申明，我会尽可能抛开个人偏见，保持客观。下面，我们首先来看一看这篇论文。

01

《编程语言的能耗》论文

如果看过上述论文，你可能对下面这张表格不陌生：

编程语言的比较，来源《编程语言的能耗》论文

我见过很多次，各大社交媒体平台上都有人分享这张表格，相信几乎无人不知。但是，在深入研究结果之前，我想先分享一些背景信息。

关于论文得出的这些结果，首要问题是这些结果是如何测量的。普遍接受的测量 CPU 性能的方法是基准测试。论文的作者也针对多种编程语言实施了基准测试，他们采用了 10 个不同的编程问题，然后通过这些语言解决这些问题，统一采用了“计算机语言基准测试游戏”中定义的算法。下表给出了这些算法及其数据大小：

CLBG 的程序库

此外，他们还根据下表中给出的范例对编程语言进行了分类：

然而，性能测试并没有考虑到编程范式，重要的是编程语言的类型：编译型、解释型，还是使用了虚拟机？编译语言、虚拟机语言和解释语言之间存在明显的性能以及能耗差异。因此，他们针对各个类别，采用这些算法进行测试，这种做法是正确的。

下一步是执行计算机语言基准测试。他们分享了几个问题的结果，我们来看一看。

两个 CLBG 的结果

能耗的测量以焦耳为单位，时间以秒为单位。而比率是能耗与时间的比值，得出的是计算语言的能耗近似值。另外，各个语言名称旁边还有上下箭头。箭头代表在根据执行时间对这个表进行排序的过程中，该编程语言上升或下降了多个位。双线箭头是同样的意思，但顺序是根据内存使用情况的峰值决定的。

当我在社交媒体上看到上面分享的第一个表格时，我认为执行时间的顺序也很重要，只不过他们没有分享。但实际上他们专门做了执行时间的分析。根据我们对指标的了解，例如在二叉树问题上，C、C++ 和 Rust 给出了最好的结果，但是从内存的角度来看，Rust 的性能稍差。另一方面，fannkuch-redux 基准游戏中的 C 也有着相同的表现。二者没有明显的区别。

fasta CLBG 的结果

另一方面，fasta 基准游戏向我们展示了一个完全不同的表格。各个语言的性能表现得越来越模糊。但这些都是针对特定的情况，因此我们可以分析一下其他结果。

这篇论文还比较了各个类别下的语言，因此你可以比较一下编译类型以及解释类型下各个语言的表现。下面给出了这三个类别的语言的测试结果。

不同语言之间的度量衡比较

有关这篇文章的讨论到此为止，如果你感兴趣，可进一步阅读论文。最终，我们得到的就是下面这张表格（前面分享过）：

从最终结果来看，似乎 C 语言在能耗和性能方面的表现最优，内存除外。但其实它的内存表现也不错。

其次是 Rust 和 C++。因此，我们可以说 C 和 Rust 是最优选择。然而，这几种语言不支持面向对象编程。（你可以认为Rust支持面向对象编程，但它只支持接口（或 Rust 语言中的特征），而不支持面向对象编程结构）。

对于使用面向对象编程的各个公司来说，易用性也很重要。老实说，C、C++ 和 Rust的使用难度都不低，你必须考虑生命周期、动态分配等问题。因此，除了编译语言、虚拟机语言和解释语言之外，我们应该把面向对象这个类别也考虑进来。但是，其实前三个类别中也存在很多差异和模糊性。如果将易用性和实现结构也考虑进来，那么结果将变得更加模糊。

到此为止，我们比较了这些语言的能耗、内存需求和测试所需的时间。然而，我们不能仅通过这些指标来决定哪种语言最优。但是，如果添加的指标过多，结果就会变得过于复杂，无法选择出一种最优的语言，或每种类型中的最优语言。

这里，我建议改变一下策略，让我们假设人是非常有逻辑的。通常经济论文会做这样的假设，尽管人类并不是特别有逻辑。但是，让我们假设人类非常有逻辑，而且很挑剔。那么，我们如何才能选出最优语言呢？首先，我们需要分析编程语言的使用趋势。如何测量？网上保存了大量代码，其中大部分都保存在私人代码库中。我们知道所有开发人员在遇到软件问题时都会使用搜索引擎，因此我们可以看看搜索引擎的统计数据。

02

Google 的统计结果

Google 的趋势分析工具是向所有人开放的。我曾使用这个工具来获取有关编程语言的 Google 搜索统计信息，但其中存在一个限制：只能获取 5 个搜索关键字的数据。因此，首先我们来看看排名前三的语言（C、C++ 和 Rust）以及 Java 的结果。

Google 平台上自 2004 年以来， C、C++、Rust 和 Java  的趋势

Java 的使用量似乎超过了其他编译语言，但 Java 本身的使用量在逐年下降。C 和 C++ 的结果非常接近。但是，Rust 的使用量非常低。这可能是因为它是一种新语言。

公平地说，虽然相对于 C 和 C++ 来说，Rust确实很新，但它是2010 年 7 月发布的，已经过去12年了，这期间并没有太大的起伏。这个结果与上述论文给出的结果有很大的不同。下面，除了Java之外，我们再挑选 4 种不同的语言：Kotlin、Javascript、Python 和 Go。

Google 平台上，自 2004 年以来，Java、JavaScript、Python、Go、Kotlin 的趋势

这次呈现出的流行趋势又变了。Python 最初的流行度很低，但如今已成为炙手可热的编程语言。Java 和 JavaScript 排在第二位。如今的榜首是 Python，下面我们再比较一轮。

Google 平台上，自 2004 年以来，Python、JavaScript、Ruby、Swift 和 TypeScript 的趋势

看来最终的赢家是 Python！尽管如此，我们还是应该尽可能客观。上述，我们只分析了一个搜索引擎的统计数据，下面，我们来看一看 TIOBE 指数。

03

TIOBE 指数

TIOBE 是一家专门评估和跟踪软件质量的公司。你可以通过他们的网站了解更多相关信息（https://www.tiobe.com/）。他们的主要服务是测评软件代码库的质量。他们创建了一个名为TQI（TIOBE Quality Indicator，TIOBE 质量指标）指标，下图是该指标的一些示例。

该公司创建了一个编程语言指数，名叫“TIOBE指数”。他们利用这个指数，根据搜索引擎的流行趋势来衡量编程语言的性能。

该指数最新的结果如下：

这与Google流行趋势给出的结果非常接近。然而，根据这个指数，C是排名第二的编程语言，这有点出乎意料。此外，TIOBE还有一个编程语言性能的历史表，如下所示：

很明显，在很长的一段时间里，编程语言一直是 Java 和 C 的天下。后来，Python 流行起来，跃居榜首。我们需要注意，关键在于，流行趋势是不断变化的。以前 Java 是第一，如今变成了 Python。

那么，我们应该如何衡量编程语言未来的潜力呢？

04

未来的可能性

在过去的 10 年里，机器学习和人工智能一直是热门话题。Python 是此类数值运算的最佳选择，因为它有一个很好的 C API。如果你非常注重性能，那么可以将 Python 与 C、C++ 结合起来。在这种趋势下，根据 Google 搜索引擎和 TIOBE 指数的结果来看，Python 是如今使用最广泛的编程语言。

然而，这并不意味着 Python 的地位保持不变。最近，有一些编程语言展现出了更好的性能，很有可能会取代 Python，比如 Rust。亚马逊和 Facebook 已经宣布他们改用 Rust 来开发内部的命令行界面工具。另外，Linux 6.1 版本之后，内核也包含了 Rust。近来 Rust 的呼声很高，如你所见，它的排名在一年之内从第 26 位上升到了第 20 位。

那么，我们究竟该如何预测未来呢？

05

答案

很抱歉，虽然我们花费了大量篇幅讨论了这么多，但实际上这个问题毫无意义。我们不是政客，没有人给我们预算或金钱支持这些技术趋势。

那么，我们为什么要不停地比较呢？为什么我们要狂热地支持一种语言或一种技术呢？答案很简单，因为我们懒。我们学习了一种编程语言或技术，就希望围绕这种编程语言或技术建立一个舒适区，然后呆在舒适区内固步自封。

为什么有人如此狂热地支持 C 和 C++？因为他们不想学习 Rust 这样的新语言。而反过来，有人狂热地支持 Rust，是因为他们不想学 C 和 C++。

说到底，编程语言只是工具，就像螺丝刀一样。在需要使用圆头螺丝刀的时候，你就不能一意孤行使用一字螺丝刀。你需要根据实际的情况做决定。没有任何一种编程语言能够取代一切，成为终极编程语言。你需要根据当前岗位的要求，选择使用正确的工具。

    



    
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