「Mojoは、ここ数十年で最大のプログラミング言語の進歩になるかもしれない」のまとめ
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汎用プログラミング言語として見た上での雑談としては。
・記事に書かれているPython(CPython)の欠点(遅い、GIL、デプロイが面倒)は現実問題。
・それらの幾つかの問題の解決策の一つが他言語でPythonモジュールを書くことだけど、これ本当にめんどい。マジでめんどい。
・でもPythonでデータゴリゴリする上で避けられない場面はあるので皆頑張っている。最近はRustという言語の用途の一つとしてPythonモジュールの開発も注目されている。
・記事には書かれていないけど関連で、データ方面ではApache Arrowというインメモリ技術を中心としたエコシステムがちょっと面白くなっている。DuckDBというCで書かれた爆速RDBやPolarsというRustで書かれたDataFrame APIをPython上でくっつけてゼロコピーでデータ連携出来る。Pandasも最近Arrowに対応した。ParquetやDeltaといったファイル形式のPython対応もPyArrow周りに構築されつつある。閑話休題。
・いずれにしてもこれらはPythonをホスト言語として他言語で書かれたモジュールを取り込んで利用するもの。
・他方でMojoはPythonのスーパーセットを目指している。いわばPython++、Cに対するC++のようなもの。スーパーなのは主にハードウェア寄りの低レベルの最適化機能。
・現状ではMojoをホスト言語としてCPythonモジュールを取り込めるが、逆はない。
・逆にCPythonをホスト言語としてMojoで特定処理を書ければ即座に幸せになれる人も多そうで、この方向での連携も狙っているっぽい。
・純技術的にはMojoという単一言語で汎用プログラミングから低レベル最適化まで対応することには全くもって合理性がある。でもPythonエコシステムも巻き込んで普及するかは別問題。
・スーパーセットなのは言語仕様であって標準ライブラリも含めた実行系はそうではない。開発者も関わったSwiftへの移行については実行系やSDKが完全にAppleの制御下にあったのは大きい。同様の事をOSSコミュニティ下で進めるのはチャレンジング。
・となるとGoogleやMS等が買収してTensorFlow等の第一言語に採用されると起爆剤になるかも話題のMojoについて。
記事中にあるように、C言語並に高速に動作するコードが、Pythonのコードを少し変更するだけで書けてしまう、というのがポイント。
Objective-C からSwift にシフトしたくらいの変化は起こりそうな気もしつつですが、AIの進化でこういう変化に多くの人間は対応しなくてよくなるのかな(AIだけ使用言語をシフトする)とも思うところです。プログラマーの極一部にしか興味が持たれそうにない話題がNewsPicksで取り上げられてるのに驚きです‼️
私も今更ながらPython使ってデープ・ラーニングの勉強してますが、計算量の大きさに驚きです。記事に書かれてるようにNumPyのコアはC言語で書かれてますが、Pythonの上で動かすためのオーバーヘッドも大きいと思われます。
Swiftの開発者でLLVMのエキスパートのクリス・ラトナーが関わってるのも期待大ですね。
