未来编程语言趋势：哪个会更加流行？

最近，我特别喜欢阅读和编程相关的问题与答案，这是因为我可以从其他程序员的经验中享受很多益处，少走很多弯路。

比如最近我看到了类似不同语言被替代的一系列问题：

1. 有取代 JavaScript 的技术吗？

2. Kotlin 有机会替换 Java 吗？

3. Rust 会取代 C++ 吗？

4. 在 D、Go 和 Rust 之间，哪种语言在替代 C 语言方面最有前途？

我个人比较喜欢最后一个问题，我觉得提这个问题的人一定很确定自己的选择。这些问题也不约而同地引发一个共通问题：

未来的编程语言是什么？

在本文中，我们将通过分析相关统计数据，尝试找到该问题的答案。在开始之前，我们会尽可能客观，尽量不给大家一个有偏见的结果。

我们从最新的数据开始。

背景

如果经常阅读21CTO的文章，我相信你一定看过下面的表格：

编程语言的分值比较

很多人在社交媒体上分享过这张表格，很多人都知道。在深入研究结果之前，我们先分享一些基础信息。

这张表格的结果的是如何测量的？

大家知道，衡量 CPU 性能的通用方法是基准测试对吧。该表作者对编程语言做了同样的事情，并且才考虑了用每种语言表达 10 个不同的编程问题，遵循计算机语言基准游戏中定义的算法。

这些算法及其数据尺寸，请看下表所示：

CLBG 程序语料库

另外，作者又对编程语言的范式类型进行了分类：

大家综合上图，作者将范式类型分为函数式、指令型、面向对象型与脚本语言，最重要的是编程语言的类型：是编译型、解释型还是与虚拟机联合使用。编译语言、虚拟机语言以及解释型语言，它们之间是存在明显的性能和空间占用差异的。

为此，作者又使用了一些算法进行测试。

接下来便是执行 CLBG 测试（Computer Language Benchmarks Game，用于比较性能的免费软件项目，其中包含一组标准的算法问题和用于运行测试的框架），下面是测试的结果数据。

上面的表格能量以焦耳为单位，时间以秒为单位，比值是能量除以时间的值，用来计算语言的大致功耗。

此外，在语言旁边还有上下箭头，我们分别解释一下，若根据执行时间对这张表进行排序，单线箭头表示该语言上升/下降多少步；双线箭头是相同的，其顺序是相对于峰值内存完成的使用量。

当我看到第一张表时，我内心还认为执行时间顺序也很重要，但它没有被广泛传播和分享。

我们对测试指标详细了解，例如对于二叉树算法，C、C++ 和 Rust 给出了最好的结果，但从内存的角度来看，Rust 的性能稍微差了一些。另一方面，这同样适用于 fannkuch-redux 基准测试游戏中的 C语言。

fasta CLBG 的结果

fasta CLBG基准向我们展示了一张不同的表格，数据稍有点模糊。

作者还比较了类型相关的编程语言，比如比较编译语言、虚拟机型语言与解释型语言。下面是这三种不同语言测试的结果。

不同分类的度量数据比较

最后，我们得到了下面给出的结果表（它与上面表格是相连的）：

编程语言与 CLBG 测试结果

除了内存占用率外，C 语言似乎在能量和性能方面是最好的，然后是Rust 和 C++ 。我们可以确定地说， C 或 Rust 是最好的选择……

值得的一提的是，这些语言都不支持面向对象编程。（你也可以认为 Rust 支持，但它只支持接口，而不支持 OOP 结构）。但是在公司中，通常我们使用的是 OOP 开发，而且易用性也很重要。C、C++ 和 Rust 并不容易学习，它们需要开发者充分考虑对象生命周期、动态分配等。

上面，我们比较了语言的能耗、内存要求和完成过程所需的时间。但我们不能仅仅通过测试这一项指标来决定哪种语言是最好的。但是如果增加更多指标，结果将变得过于复杂，则无法在每种类型中确定一种编程语言。

这里，我想改变一些策略：假设人们都非常合乎逻辑。

在经济学论文中，它会认为人类并不会那么合乎逻辑，但技术人员中通常会假设这一点是真的。

假设我们非常合乎逻辑和挑剔，那么如何才能决定最好的语言呢？

我们通过分析使用最多的编程语言趋势。

如何衡量？有很多代码是在网络空间中编写的，其中大部分都保存在私人存储库中。既然我们知道开发人员在遇到问题时都会使用搜索引擎，是否可以检测搜索引擎统计数据？

谷歌统计

你知道，谷歌趋势工具对所有人是开放的。

我们使用这个工具来获取有关编程语言的搜索统计信息，但是有一个限制：只能从 5 个关键字中获取数据。

所以让我们从之前的结果，最受欢迎的 4 种编程语言开始。

谷歌使用趋势：2004 年以来对 C、C++、Rust 和 Java 语言排名

尽管 Java 跟以前比显著下降，但仍然比其他编译语言使用率更大。

C 和 C++ 两个语言非常接近。Rust 使用比率还是比较低的，它还是一种新的、年轻语言。公平地说，Rust 相对于 C 和 C++ 来说是很新，Rust 在 2010 年 7 月发布，将近 12 年中，从发布时起没有太多重大变化。

根据谷歌统计数据与我们之前得到的结果有点不大相同。让我们先排除Java ，选择 4 种不同的语言比较，分别是：Kotlin、Javascript、Python 和 Go。

从 2004 年以来， Java、JavaScript、Python、Go 和 Kotlin 的 Google 趋势

大家看，表格发生变化了，现在有一个非常不同的趋势。Python 起点开始很低，但它现在已经是市场份额最高的语言；Java 和 JavaScript 紧接着排在第二位。

Python 现在确实是领头羊，但我想再来一轮比较。

从 2004 年以来，Google 的 Python、JavaScript、Ruby、Swift 和 TypeScript 趋势

好的，结果出来了，我们还是只有一个赢家，那就是：Python！

尽管如此，我们还是尽可能客观，因为我只分析了一个搜索引擎的统计数据，它虽然是世界上最主流的搜索引擎之一，但结果可仍会发生变化。我们也不能一个一个地把搜索引擎组合起来，它会花费我们太多的时间。

好消息是有一家公司正在为我们开发者干这件事。

TIOBE指数

TIOBE 是一家专门评估和跟踪软件质量的公司。其主要服务是检查软件代码库的质量。TIOBE创建了一个名为 TQI（TIOBE 质量指标）的指标，下面给出了该指标的一个真实示例：

TIOBE公司创建了一个名为 TIOBE 索引的编程语言排行榜。这个排行榜正是根据搜索引擎趋势衡量编程语言的性能，并且他们已经考虑几乎所有相关的搜索引擎。

该排行榜的最新结果如下：

这与我们在 Google 趋势中看到的结果非常接近。

但是在这个排行榜中，C 是第二个最常见的语言，这是出乎意料的。此外，还有一个编程语言性能的历史图表，如下图所示：

很明显，Java 语言长期以来一直主导第一名。然而，Python 已经变得流行起来，并且成为了新的霸榜语言第一名。

这里有一个关键点需要注意：编程趋势是在不断变化。Java 是曾经的第一名，但现在是 Python，虽然在 2010 年之前它的排名曾经非常低。

问题来了，我们如何衡量编程语言的未来潜力？

思考未来的可能

在过去的 10 年里，机器学习和人工智能变得非常流行。

而 Python 是此类数值运算的最佳选择，它具有良好的 C 语言 API。当开发者需要性能方面的特性，可以将Python与 C/C++ 结合使用。

在这种趋势下，根据搜索和索引的趋势，Python 的确已经成为世界上使用最多的语言。

然而，这并不意味着 Python 会一直保留它的位置。

其它一些语言可能表现出比 Python 更好的性能并取代它，例如 Rust。亚马逊和 Facebook 宣布他们开始使用 Rust 来开发内部 CLI（命令行界面）工具。此外，6.1 版之后的 Linux 内核已经包含 Rust。它对编程语言的支持非常强大，正如大家所见到的，它在 1 年内从第 26 位上升到第 20 位。

这个问题仍然没有回答：我们如何预测未来？

答案

很抱歉让大家阅读所有这些内容，这个问题其实并没有什么意义。

那么，我们为什么要这样做？我们在狂热地支持一种语言或一种技术？一般的答案是因为人们都很懒惰。我们正在学习一种编程语言或技术，然后围绕这些工具开发出一个舒适区。然后我们不想改变它，想让它一直留在我们的舒适区内。

狂热支持 C 和 C++ 的人之所以这样做，是因为他们不想再从头开始学习像 Rust 这样的新编程语言。则支持 Rust 的人更加狂热，因为他们不想学习 C 和 C++，因为他们有点难，需要注意的事情非常多。

我认为这两种方法都是错的，我们不应该再犯这个错误。在我看来，人类应该比这些弱点更优秀才对。

事实上，编程语言只是和螺丝刀一样的工具。

如果你需要用圆头螺丝刀，就不要用平头螺丝刀。我们要根据自己的情况来决定，如果你有能力决定螺钉的类型，就需要考虑墙壁的结构或使用的材料。根据现实情况，你可能会使用胶带或其他东西，工程师应该根据个性化需求考虑最优化的解决方案。

简而言之，最终没有一个编程语言可以独当一切。只有根据公司当前职位的需求，然后去适配，使用正确的工具，仅此而已。

要实现以上要求，就要求我们非常了解要选择编程语言的特性、优势以及缺点。

作者：场长

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