Part 1：MoonBit 介绍

MoonBit 是深圳本土前 ReScript 作者张宏波团队打造的面向云计算、边缘计算及 AI 的高性能开源语言，聚焦 WebAssembly（WASM）和原生编译场景。

其核心优势在于：通过优化的 WASM 后端实现比 Rust/Go 更快的运行速度和更小代码体积；原生后端直接编译为机器码（支持 RISC-V），数值计算性能超 Java 15 倍。近期新增原生后端，强化对嵌入式与 IoT 场景支持，完善 IDE、调试工具及 AI 代码助手，并引入现代化泛型系统。目前已应用于清华、北大等高校课程，获海外云服务商采用，核心户超 6 万，计划三年内构建百万级开发生态，加速云原生与 AI 领域落地。

MoonBit 介绍文章：

1、被质疑套壳的编程语言也能进入北大，成为计算机学院研究生课程？

2、挑战Rust和Scala，这门新语言震惊德国开发者！

3、起飞！国产编程语言MoonBit迈进顶级学府、发布重磅LLVM后端，受邀欧美顶级大会

Part 2 ：Python 的现状

Python，过去二十年当之无愧的编程巨星。凭借简洁的语法、庞大的生态、极低的学习门槛，Python 从 Web 开发到数据分析，从科学计算到人工智能，几乎无所不在。

但是在大模型时代，Python 的短板变得更加明显：

• 动态类型

• 保守语法

• 不利于大规模编程构建

• AI 编程不友好

• ....

Rust 、C++ 、Ocaml、Haskell 等编程语言都曾做过尝试想要吸取 Python 丰富生态的优势，去其糟粕。

原理是通过 CPython 的 API 调用 Python 生态， 但是在没有 AI 代码生成工具时代，后续的库的拓展开发所需要耗费的精力太大，所以至今难以全面完成。而且这几门编程语言学习曲线过于陡峭，对于 Python 用户来说缺乏动力去替换。

Part 3：MoonBit 轻松调用 Python 生态

对于许多希望引入更现代语言特性的开发者来说，一个常见的问题是：如何在保留 Python 庞大生态的同时，享受更强大的类型系统、更严格的静态分析和更现代的编程体验？

现在 MoonBit 被时代选中完成这一设想，无缝融合 Python 生态。

1、如何实现

延续了前者（Rust、C++ 等语言对 CPython 的使用思路）的研究成果，然后又在此基础上利用 MoonBit 使用自研的 「moon-agent」 智能体框架，和 AI 驱动大规模自动生成 Python 库的封装，一旦封装完成，MoonBit + 自有构建系统的结合，能在许多场景中直接替代原生 Python，不仅复用其生态，还提供比 Python 更友好的 IDE 提示、更强大的类型推导与静态分析、更精准的 AI 代码生成支持。

「moon-agent」 智能体框架即将公开上线

2、为什么是 MoonBit

首先 MoonBit 代码生成的优势明显：MoonBit 在设计之初就考虑到与 AI 融合，它的类型系统语法高度适配 AI 编程需求。内部真实场景测试，成功生成上千行代码几乎不用修改，便可一次跑通。 其次 MoonBit 拥有优秀的工具链：MoonBit 语言类型系统、文档编程（在文档里面检查代码）、IDE 等等。

而且相对于 Rust 、C 等编程语言， MoonBit 的学习曲线更加平缓，替换成本低。

对不同层级用户的使用体验：

• 对初级用户而言：MoonBit 提供完善的类型系统、编译器静态分析、详细的错误提示，有助于一次性写出更健壮、稳定的代码。

• 对高级用户、企业级用户而言：MoonBit 让团队可以直接在 MoonBit 中使用现有的 Python 资产，无需重写或迁移，从而安全地构建大型系统。

• 对生态贡献者而言：绑定 Python 库比绑定 C 库要简单得多。只需要编写 MoonBit 代码和部分 Python 代码，而无需处理 C 库的链接器、头文件位置、C Wrapper 等底层细节。

3、MoonBit 与 Python 对比

再通过仔细的对比其中的代码，我们可以看到与 Python 的调用方式相比，MoonBit 不只是 “能用” Python 库，而是用一种更现代的方式让代码更简洁、更易懂：

• 对比一：更人性化的错误信息提示（MoonBit 编译器直接定位错误位置，更利于 AI 和人类修改，Python 则会输出一大串冗余的不明所以的错误信息）。

• 对比二：IDE 提示 Python 里，颜色参数直接用字符串 'orange'、'blue' 传递，没有任何类型约束。如果拼写错了，比如 'oragne'，程序会直接崩溃或输出错误颜色，但 IDE 和静态工具完全帮不上忙。

Markdown文件里进行代码提示

MoonBit 采用枚举类型（Orange、Blue），IDE 能直接提供自动补全，编译器还能在编译时检查参数合法性，极大减少低级错误。对于需要高度稳定性的大型系统或 AI 编程场景，这种显式、安全的参数表达格外重要。

4、案例展示：

案例-1 双摆，turtle 绘图工具，绘画双摆（封装好）

调用 Python turtle 库进行物理系统模拟，底层调用 Python turtle

这是一个封装好的 turtle 库，可仅使用 MoonBit 代码进行绘画，享受 MoonBit 工具链的优势。

在底层，这段 MoonBit 代码使用了 Python 的 Turtle 库，但表面上，它完全展现为优雅、简洁的 MoonBit 代码。这就是 MoonBit 封装好 Python 后的美妙之处：不仅看起来整洁，用起来也顺畅自然。到这里，想必大家可以看出相比绑定 C 库的复杂度，这几乎是 “平民级” 的简洁体验。

案例-2 小游戏，直接调用 Python 生态（直接调用）

例如，调用 Python 中的 pygame 外星人小游戏:

相比之下，绑定 C 库往往要解决繁琐的链接、跨语言接口、内存管理问题。

MoonBit 则完全不同：

• 只需一行 pyimport，即可获取 Python 库模块引用；

• 无需繁琐的 C 头文件，处理复杂的链接问题，处理烦心嵌套的头文件问题，引用计数问题，与讨厌的 Cmake 、makefile 等 C 语言构建系统打交道。

Part 4：不仅国内知名，也被国际认可

 MoonBit 不仅在国内被称为「国产编程语言之光」，在海外也备受关注：

• 美国 IT 权威媒体《InfoWorld》评价： MoonBit 是 "2025 年最值得学习的 11 大前沿编程语言"。

• 知名科技媒体《The New Stack》表示：MoonBit 生成的 Wasm 代码体积小于 Rust 等主流语言，展现出在边缘计算等领域的开发潜力。

• Vue 作者尤雨溪：MoonBit 在 JS 后端设计方式的好处是可以编写漂亮的功能代码，以手动优化级别的性能对集合 (映射、过滤器等) 进行迭代，我对 MoonBit 编译速度和开发潜力表现出高度期待。

• Golemcloud 公司 CEO John ：它是 WASM 原生的，通过对组件模型的支持可让你快速轻松地构建 WASM 组件并部署在各类云平台上，并且你可以获得终极安全性、边缘部署、持久执行、低延迟弹性等等优势。MoonBit 还是一种有趣的语言，在 Scala 和 Rust 之间达到了最佳平衡。

最近 MoonBit 也频繁在国际技术大会上露脸，在 5 月 13 日 举行的 LambdaConf 2025 上，MoonBit 作者张宏波与 Jai 语言作者 Jonathon Blow、新加坡前总理李显龙之子 Scala 核心贡献者李浩毅等同台交流。

会上 MoonBit 表示即将全面推出的异步编程模型：

Part 5：总结

作为一门国产开源语言，MoonBit 的突破性不仅在于性能与工具链的领先，更在于其直面 Python 生态的 “兼容性困局”，通过 AI 驱动的生态复用模式，开辟了一条独特的语言迭代路径：

• 性能与生态兼顾：通过 Wasm 优化与原生编译双轨并行，解决了 Python 长期存在的性能短板，同时以极低成本调用现有 Python 生态库，避免生态割裂风险。

• 开发者体验升维：从编译器错误提示到 IDE 智能辅助，MoonBit 将代码健壮性与开发效率的结合推向新高度，为大规模工程化开发提供可靠基础。

MoonBit 的实践也验证了一种可能性：在 AI 工具链的加持下，编程语言可通过 “生态继承” 而非 “生态重建” 实现迭代。其技术路径为行业提供了关键启示：

• 生态复用模式：通过 AI 自动化封装，降低跨语言调用门槛，避免重复造轮子，加速技术栈升级。

• 静态类型普惠化：将严格类型系统与 AI 代码生成结合，既保留 Python 的灵活性，又弥补动态类型的系统性缺陷，推动开发者向更安全的编程范式过渡。

MoonBit 的崛起，标志着国产编程语言从 “技术追赶” 转向 “场景创新” 的关键转折。它不仅是 Python 生态的挑战者，更是 AI 时代编程范式的探路者 —— 若能在性能、生态与开发者体验间持续平衡，或将成为下一代云原生与边缘计算开发的核心基础设施。这场革新能否成功，取决于技术、社区与商业化的协同共振，而答案或许将在未来三年初见分晓。

项目链接

python.mbt：https://github.com/Kaida-Amethyst/python.mbt

matplotlib.mbt: https://github.com/moonbit-community/matplotlib.mbt

参考资料

1. PyO3，Rust 对 CPython 的 binding： https://github.com/PyO3/pyo3

2. PyBind11，C++ 对 CPython 的 binding: https://github.com/pybind/pybind11

3. Pyml，OCaml 对 CPython 的 binding: https://github.com/ocamllibs/pyml

4. Haskell-CPython，Haskell 对 CPython 的 binding: https://hackage.haskell.org/package/cpython

5. 为什么那么多人说 Python 是垃圾？：https://www.zhihu.com/question/596428165/answer/18597063848