Mojo vs Python：哪种编程语言适合你？

编程语言对于使开发人员能够在人工智能 (AI) 领域设计高效且可扩展的系统至关重要。由于其易用性和庞大的生态系统，Python 长期以来一直是 AI 的热门选择。Mojo 是一种由模块化团队创建的现代编程语言，它通过将 Python 的最佳语法与更好的效率和受 Rust 启发的元编程功能相结合，提供了一种引人注目的替代方案。在本文中，我们将比较 Mojo 与 Python，探索它们的优势和用例。

Mojo 和 Python 都是通用编程语言，但它们各有优缺点。Mojo旨在快速高效，而Python旨在易于理解和使用。

什么是Mojo ？

Mojo是一个基于 Perl 的 Web 框架。它旨在快速、轻便且易于操作。通过使用路由系统将 URL 映射到控制器操作，可以轻松构建 RESTful Web 服务。Mojo 还提供了一个强大的模板系统，使开发动态网站变得简单。

什么是Python？

Python是一种高级通用编程语言。它的设计理念优先考虑代码的可读性，大量使用空格就是明证。它的语言元素和面向对象的方法旨在帮助程序员为小型和大型项目编写清晰、合乎逻辑的代码。

Python 的问题

我们希望通过尝试使 Mojo 成为 Python 的超集，我们将能够解决 Python 当前的许多困难。

Python 有各种众所周知的问题，最明显的是糟糕的低级性能和 CPython 实现细节，例如全局解释器锁 (GIL)，这导致 Python 成为单线程。虽然有许多积极的努力正在解决这些困难，但 Python 的贡献更加深入，在 AI 领域具有更大的影响力。我们将在 2023 年讨论其影响，而不是深入研究这些技术限制。

为什么创建 Mojo？

当 Modular 的开发人员开始冒险时，他们的主要目标并不是建立一种新的编程语言。相反，目标是创建一个平台，将全球 ML/AI 基础设施统一起来。然而，在开发过程中很明显，跨整个堆栈的编程过于复杂。此外，该团队发现他们不得不花费大量时间手动编写 MLIR 代码，这没有那么有趣。
该团队意识到需要一种新颖且可扩展的编程模型，该模型能够针对人工智能行业中常见的加速器和其他异构系统。这需要使用具有广泛的编译时元编程功能的编程语言、自适应编译技术的无缝集成、整个编译阶段的缓存机制，以及以前的语言无法有效提供的其他高级功能。
虽然加速器很重要，但研究人员也认识到主机 CPU 的相关性，而这一点常常被忽视。现代 CPU 具有类似张量核的加速器块和其他 AI 加速单元，作为专业加速器可能无法执行的进程的备份。数据加载、预处理和后处理以及与外部系统的集成是这些过程的示例。很快就很明显，仅依靠仅限于特定处理器的“加速器语言”是不够的。
为了全面应对所有这些挑战，团队坚信只用一种语言是可以实现的。这导致了 Mojo 的诞生，这是一种旨在迎合应用人工智能系统的编程语言。Mojo 旨在为开发人员提供一种统一的语言，使他们能够处理 AI 系统的复杂性，无缝处理加速器、CPU、数据管理以及与外部系统的集成。通过使用 Mojo，开发人员可以在整个 ML/AI 堆栈中享受连贯的编程体验。

Mojo的目的是什么？

Mojo 的基本概念是通过提供一种跨堆栈工作的编程语言来统一 ML/AI 基础设施。此外，通过消除创建 MLIR 代码的要求，它提供了易用性。
Modular 声称 Mojo 将提供可扩展且独特的编程模型。因此，AI 领域的用户会发现更容易处理加速器和异构系统。
Mojo 现在是一种支持编译时元编程的编程语言。支持的其他功能包括编译流程中的缓存、自适应编译方法等。其他编程语言没有这些特性。

Mojo 的主要特点

快速： Mojo旨在快速高效。为了提高性能，它采用了多种策略，例如缓存、延迟加载和高效的数据结构。

轻量级： Mojo 是一个小框架。运行所需资源少，适用于中小型网站。

易于使用： Mojo 易于学习和使用。它提供易于理解的语法和定义明确的 API。

RESTful： Mojo 使构建 RESTful Web 服务变得简单。它包括一个将 URL 连接到控制器操作的路由机制。

模板系统： Mojo 具有出色的模板系统，可以轻松构建动态网页。模板系统建立在 Template Toolkit 之上，这是一种流行的 Perl 模板语言。

比较 Mojo 与 Python

mojo-and-python-image-e1686645870248-1024x194-1

特征	魔力	Python
速度	快点	慢点
使用方便	更陡峭的学习曲线	更容易学习
社区支持	较小的社区	更大的社区
功能性	更少的第三方库	更多第三方库
专为	机器学习和人工智能	一般用途
最适合	需要高性能、新语言学习、机器学习和人工智能的小型项目	对性能要求不高的大型项目，现有团队熟悉Python，通用编程

比较 Mojo 与 Python

最后，Mojo 与 Python 之间的选择将取决于您的个人需求。如果您需要一种学习曲线短的快速编程语言，Mojo 可能是一个合适的选择。如果您需要一种具有强大社区和广泛第三方库的通用编程语言，Python 可能是更好的选择。

选择 Mojo 与 Python 的其他因素

项目规模：如果您正在处理一个小项目，Mojo 与 Python 之间的速度差异可能不会很明显。另一方面，如果您正在处理需要出色性能的大型项目，Mojo 可能是更好的选择。

团队经验：如果您的团队已经熟悉 Python，那么坚持使用该语言可能会更容易。另一方面，如果您的员工希望学习一门新语言，Mojo 可能是一个很好的解决方案。

未来计划：如果您打算将该语言用于机器学习或人工智能，Mojo 将是更好的选择。Python 也是这些应用程序的绝佳替代品，但 Mojo 是专门为它们创建的。

您应该选择哪种语言？

如果您需要一种快速高效的语言，Mojo 是一个绝佳的选择。如果您需要一种易于学习和使用的语言，Python 是一个不错的选择。最后，您的理想语言将取决于您的个人需求。

另请阅读：如果你想了解更多关于 Mojo 的内容，请查看 AI 专属的 Mojo 编程语言

结论

在 Mojo 与 Python 之间的比较中，正确的编程语言取决于您的个人需求。如果您追求速度、效率和高级定制，Mojo 以性能为导向的方法可能是最佳选择。另一方面，如果易于学习、庞大的生态系统和简单性很重要，Python 仍然是一个可靠且易于访问的解决方案。要做出最佳选择，请考虑您的优先级和项目要求。请随时在下面的评论部分分享您的想法和反馈。

原创文章，作者：网贝WebBay，如若转载，请注明出处：https://www.webbay.cn/mojo-vs-python-which-programming-language-is-right-for-you