2020年热门编程语言的发展方向

时间行至2020年，对于编程语言的未来发展，很多人会更多的期待。因此，我们向多位编程专家征询了他们对热门编程语言的看法。

Python

今年Python最大的新闻是，其创造者和“终身仁慈独裁者（BDFL）”Guido van Rossum退休了，将Python交给了Python指导委员会（Python Steering Council）。到目前为止，权力转移还算顺利，正如《Python编程从入门到实践》（Python Crash Course）的作者Eric Matthes所认为的那样，这并不足以为奇，因为“长久以来，Guido一直都能在他自己和在社区中的角色之间保持平衡。”2020年也将终止对Python 2.7的支持，这很可能会让其反对者感到头疼。同时，Python仍然是数据科学的首选语言。

对于Matthes而言，Python令人兴奋的一个方面是“在一个长期以来刻意构建其多样性的社区中，出现了各种有趣而关键的项目。”Python指导委员会的成员、CPython的核心开发人员Carol Willing也对这些项目表示了赞赏，比如Binder服务，它通过我们的Jupyter Notebooks创建一个可执行的环境来促进可重复的研究，尤其是当它们超出最初的目标时。她指出，Binder“去年被广泛用于许多Python会议的教学研讨班和教程”，Willing还对CircuitPython和Mu项目大声疾呼，问到：“谁不喜欢硬件、闪烁的LED、传感器，使用Mu，一个老少咸宜、用户友好的编辑器？”

Java

这主要是Java方面的好消息。Java Champion Ben Evans解释道，“关于Java消亡的谣言再一次被证明不过是平台批评者的一厢情愿而已。”但这也并非一帆风顺。正如我们去年所注意到的那样，2018年9月发布的Java 11带来了大量的新特性，其中许多特性为容器的使用提供了显著且明显的优势。然而，JetBrains的调查显示，这个最新版本并没有被广泛采用，超过80%的开发人员仍然使用Java 8。Evans想知道，“这是否意味着人们并没有像我们所说的那样在容器中运行Java呢？还是人们根本不知道Java 11在容器方面的优势呢？”

尽管采用速度很慢，但Java每六个月发布一次的节奏一直在不断延续：Java 12于2019年3月发布，Java 13于9月发布。据Java Champion Trisha Gee所说，它已经开始显示出它的价值了：

每个版本都很小，但都是可预测的。尽管它们并没有令人兴奋的新语言变化，但我们可以看到该语言正在稳步向前发展。此外，它还支持了预览特性的想法，我认为正如我们所看到的那样，它对switch表达式非常有效，开发人员应该尝试该特性，并根据使用的情况给出真正的反馈，而不是对抽象的概念性的想法进行反馈。作为回应，对switch表达式的语法进行了少量地更改，这是有可能的，因为它是Java 13中的一个预览特性，而不是一成不变的。现在，计划将这个更新后的语法作为一个可用于生产的特性在JDK 14中发布。

当甲骨文将Java SE迁移到基于订阅的模式时，2019年又带来了另一个惊喜。但是，正如《Learning Java，第五版》（现已发布的早期版本）的合著者Marc Loy所指出的那样，“整个Java社区对OpenJDK的热情越来越高，它已经开始着手处理这个不幸的变化了。”

至于来年，Evans建议2020年需关注2019年的趋势发展：

Project Valhalla的生产版本还有多久才能发布？提供模式匹配和代数数据类型（Project Amber）的增量策略是否有效？Quarkus能兑现它的承诺并支撑早期粉丝的信念吗？2020年会成为Kotlin超越Android成为重要排头兵的一年吗？这是一个令人兴奋的时刻，我们正处于向新事物过渡的阶段，而且还有很多事情可以做。

Kotlin

谷歌在2019年5月宣布，Kotlin现在是Android应用程序开发人员的首选语言，这促进了该语言的广泛采用。尽管许多Android开发人员仍处于向Kotlin迁移的过程中，但那些已经过渡过来的人都知道它能提供的好处了。《Head First Kotlin》的作者 Dawn和David Griffiths分享了Kotlin崛起背后的几个原因：

对于由IDE公司创建的语言，Kotlin能拥有良好的工具支持也就不足为奇了。用于代码契约的实验性DSL使开发人员能够为代码的行为方式提供保证。你的函数有副作用吗？它是否能保证返回一个非空值？代码契约允许我们做出这些承诺，而编译器可以使用它们来放宽编译时检查。 现在，不同Kotlin平台之间的屏障也正在被打破。“expect”/”actual”限定符使开发人员可以更轻松地编写跨Java/Native/JS环境的兼容代码。现在，序列化支持意味着可以更容易地将JSON数据转换为Kotlin对象，反之亦然。

希望Kotlin能继续保持其惊人高速增长，而不仅仅是在Android上。JetBrains的开发者权益团队负责人Hadi Hariri指出Kotlin/Everywhere（一系列社区主导的活动，在这些活动中，我们可以在Android、谷歌云平台和多平台开发中学习Kotlin的基本知识和最佳实践）的成功，就是最好的证明：“从5月到11月，我们已经成功地覆盖了86个国家的近30000人。2019年，KotlinConf连续三年售罄，吸引了1700多名与会者。这尤其表明，人们对这门语言的兴趣和接受程度正在增长。”

Go

当Go程序员（Gopher）回顾2019年时，他们很可能会记得“try”提案的传奇故事。Go的开发者兼作者Jon Bodner解释道：

对于Go最常见的抱怨之一是错误处理过于冗长。因此在6月初，Go的核心开发人员们提议添加一个新的内置函数try。并发布了一个GitHub issue来讨论这个新特性。不到一个月，就有近800条评论，其中大多数都是否定的。反对这一新特性的人认为，这一变化使代码变得太“魔法”，并使逻辑流程变得模糊了。在审查了反馈之后，Go团队将提案标记为关闭，并于7月16日拒绝掉了该提案。

在这个过程中值得注意的不是这个特性的失败，而是，正如Bodner所描述的那样，“过程的发生方式：提出一个特性，讨论也是受到尊重的，但是许多人觉得这个变更与Go的风格不一致。最后，掌管语言的人决定尊重大多数人的意见。这就是开发者所说的社区。”

2020年，Go的契约规范（也就是众所周知的泛型提案）应该会更加清晰。Bodner说，“看起来Go将使用一种与其他语言略有不同的方法来实现泛型，但是这种方法非常适合Go的习惯用法。”它将有望使Go在添加泛型特性（开发人员在其他语言中发现泛型非常有用）的同时，仍能保持其惯用的风格。

Rust

我们采访了《Programming Rust》的合著者Jim Blandy，以了解他对Rust的发展看法在2019年发生了怎么的变化。去年，他指出，“Rust长期以来一直以这样或那样的形式支持异步编程，但是异步函数为这种代码提供了一种语法，这是对Rust之前语法的重大改进。”他对Rust语法进行改进的愿望实现了吗？是的，最终：Blandy解释到async/await语法直到2019年11月7日发布的1.39版才趋于稳定。“最初，我们希望async/await语法可以成为Rust 2018版的一部分，但它需要花费更长的时间才能把事情做好。”尽管如此，他仍然对async在2020年对Rust的意义寄予厚望：“将async集成到语言中，可以让借用检查器（borrow checker）了解我们在做什么，因此异步代码看起来就像是惯用的Rust。”正如Blandy所指出的那样，Rust生态系统正在迅速采取行动，以利用该语言的新表现力。

Rust社区对WebAssembly也很感兴趣，今年WebAssembly成为了C/FFI的理论替代品 ，可用在需要具有可移植的、高性能的模块的生态系统中。正如Rust专家Nathan Stocks所说：“我么也可以使用轻量级的沙箱！”令Stocks 印象最深的是“该理论已经被原型化并被成功地证明了”

以前，我曾把WebAssembly纯粹视为一个编译目标，以便在浏览器中运行非JS语言的代码。添加这种可以从浏览器之外的任何语言中使用Web程序集的能力是令人不寒而栗的。

Swift

Swift去年最大的事件是SwiftUI和Swift for TensorFlow的发布。SwiftUI是苹果公司的最新框架，可用于在所有苹果设备上设计用户界面，Swift for TensorFlow是一个将谷歌TensorFlow框架和Swift集成在一起的深度学习和可微分编程（differentiable programming ）平台。正如Timirah James所解释的那样，SwiftUI“已经凭借其声明式的特性在开发者中获得了很大的吸引力（理应如此），并且已经被视为是未来UIKit的潜在继任者。”至于Swift for TensorFlow，Paris Buttfield-Addison 称之为“Swift的一个全新用途。”他解释道，“Swift一直是一种优秀的应用程序开发和系统编程语言，也是一种很有前途的Web和后端开发语言，但现在，可以使用Swift for TensorFlow了，并且它还是一个功能强大的ML框架。”原因如下：

Swift for TensorFlow有一个开发团队，其中包括Swift的创始人Chris Lattner，并且它可以为我们提供（或将在完成后提供）机器学习和数值计算所需的一切。最令人惊讶的是，它对带有自动微分（automatic differentiation）的可微分编程（differentiable programming）提供了完全一流的支持，这是由Swift的底层编译器框架和设计来实现的。 全语言可微分编程将使之前不可能的事情成为可能：一个很好的例子是，当我们构建神经网络时，可以使用标准的编程调试器逐步进行反向传播并调试派生类。 Swift for TensorFlow还为Swift提供了完整的Python支持，使数据科学家可以将他们所需要的有用且熟悉的Python框架与简洁而富有表现力的Swift代码进行混合和匹配。

展望未来，看到Swift选择的新方向，James和Buttfield Addison都感到很兴奋，James指出“ 在不同的社区和除移动领域之外的其他技术栈中，特别是在无服务器领域中，Swift的采用非常迅速”，Buttfield Addison称之为“令人惊叹的Web开发框架，比如Kitura，以及各种针对细分领域的惊人的框架，比如SwiftPlot，它是Python中无处不在的Matplotlib的Swift原生版本。”

未来是什么？

变化是不可避免的，并且随着编程语言继续向云、微服务、大数据和机器学习中的新趋势优化倾斜，每种语言及其生态系统都将以其独特的方式继续适应。某些语言可能会在2020年发布大版本（C++ 20将于今年夏天发布，Scala 3有望在2020年底发布）。但有一点很清楚，即使是最小的变更也可能会在程序员的日常生活中引起轩然大波。

原文链接：

https://www.oreilly.com/radar/where-programming-languages-are-headed-in-2020/