Позвольте мне быть откровенным с вами: ваш любимый язык программирования ужасен. Как и мой. Как и у всех остальных. И знаете что? Это совершенно нормально.

Мы живём в эпоху, когда разработчики относятся к языкам программирования так же, как спортивные фанаты относятся к своим командам. «Python — для учёных данных», — заявляет кто-то. «JavaScript портит мозг», — бурчит программист на C++. «Go — будущее», — настаивает инженер DevOps. Тем временем все эти языки просто выполняют свою работу, не подозревая, что у каждого из них есть преданные сторонники и критики.

Правда более тонкая — и, честно говоря, более интересная. Каждый язык программирования — это, по сути, набор компромиссов, решений, принятых людьми, которые должны были решить, что важнее всего. Скорость? Читаемость? Экосистема? Сообщество? Безопасность? Тот факт, что у нас разные ответы на эти вопросы, не ошибка; это особенность.

Универсальная правда о компромиссах

Прежде чем мы углубимся в критику конкретных языков, давайте установим нечто важное: совершенство в языках программирования невозможно. Это запрещено термодинамически, как если бы вы пытались научить золотую рыбку квантовой механике.

Подумайте, что происходит, когда вы разрабатываете язык. Вы сразу сталкиваетесь с невозможными выборами:

  • Сделайте его быстрым, как C++, и вы проведёте половину своей жизни, отлаживая утечки памяти.
  • Сделайте его простым, как Python, и следите за производительностью в задачах, интенсивных по CPU.
  • Сделайте его параллельным, как Go, и вам придётся думать об условиях гонки.
  • Сделайте его безопасным, как Rust, и вы будете бороться с проверкой заимствований первые три месяца.

Каждое решение имеет последствия. Каждая добавленная функция для гибкости усложняет статический анализ. Каждая оптимизация производительности делает код менее читаемым. Это не лень и не плохой дизайн — это физика.

Давайте поговорим о Python (на самом деле, мой язык)

Python занимает впечатляющие 25,87% в индексе TIOBE по состоянию на 2025 год, что означает, что примерно каждый четвёртый разработчик в мире сейчас пишет код на Python. Это большая ответственность для языка, у которого есть некоторые… скажем так, «особенности характера».

Плюсы: Python читается как английский. Серьёзно. Если вы никогда раньше не программировали, Python будет вам действительно рад. Он отлично подходит для науки о данных, машинного обучения, веб-разработки и быстрого прототипирования. Стандартная библиотека практически как швейцарский нож. Сообщество? Потрясающее.

Суровая правда: Python медленный. Не «немного медленнее», а «интерпретируемый против скомпилированного» медленный. Если вы создаёте что-то, что должно обрабатывать миллионы операций в секунду, Python будет выглядеть глупо. Кроме того, он динамически типизирован, что означает, что вы обнаружите ошибки во время выполнения, а не во время компиляции. Хотите увеличить строковую переменную? Конечно, Python позволит вам попробовать, а затем взорвётся в продакшне.

Вот практический пример проблемы производительности Python:

import time
def fibonacci_recursive(n):
    """Classic slow Python: no memoization"""
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci_recursive(n - 1) + fibonacci_recursive(n - 2)
def fibonacci_optimized(n):
    """Better: using memoization"""
    cache = {}
    def fib(num):
        if num in cache:
            return cache[num]
        if num <= 1:
            return num
        result = fib(num - 1) + fib(num - 2)
        cache[num] = result
        return result
    return fib(n)
# Test the difference
start = time.time()
result1 = fibonacci_recursive(35)
time1 = time.time() - start
start = time.time()
result2 = fibonacci_optimized(35)
time2 = time.time() - start
print(f"Recursive: {time1:.4f}s")
print(f"Optimized: {time2:.6f}s")
print(f"Speedup: {time1/time2:.0f}x faster")

Запустите это и посмотрите, как Python вычисляет fibonacci(35) наивным способом. Вы немного постареете. Оптимизированная версия? Почти мгновенная. Это история Python: он не всегда медленный, но он упрощает написание медленного кода.

Потребление памяти также не шутка. Python-объекты несут много накладных расходов — каждому объекту требуется подсчёт ссылок, отслеживание сборки мусора и метаданные. В ресурсоограниченных средах, таких как IoT-устройства или встроенные системы, это может быть действительно проблематично.

А ещё есть глобальная блокировка интерпретатора (GIL). Это известная проблема Python, которая звучит академично, но имеет реальные последствия. GIL предотвращает истинную многопоточность на уровне байт-кода. Хотя вы можете использовать многопроцессорность, чтобы обойти это, истинная параллельная программирование в Python всегда несколько… неловкая.

Парадокс JavaScript

JavaScript везде. Он буквально работает в вашем браузере прямо сейчас, пока вы читаете эту статью. Но вот в чём дело — JavaScript существует из-за случайности истории. В 1995 году Брендану Эйху дали 10 дней на создание языка для Netscape Navigator. Результатом стал JavaScript.

Теперь JavaScript претерпел значительные изменения. Node.js перенёс его на серверную сторону. Фреймворки вроде React и Vue сделали разработку фронтенда действительно приятной. Экосистема нелепая — там есть пакет буквально для всего, включая пакеты, которые проверяют, являются ли числа простыми.

Но JavaScript странный. Действительно, глубоко странный. Приведение типов — это фестиваль кошмаров:

// These are all true in JavaScript. Really.
console.log([] == false);           // true
console.log('' == 0);               // true
console.log('0' == false);          // true
console.log(null == undefined);     // true
console.log(NaN === NaN);           // FALSE
console.log(typeof NaN);            // "number" (WHAT?)
// And my personal favorite:
console.log(0.1 + 0.2 === 0.3);    // false (IEEE 754 floating point nonsense)

Это не совсем вина JavaScript — это побочный эффект попыток быть гибким и учтивым. Но это означает, что у каждого разработчика JavaScript есть ПТСР от отладки чего-то, что работало вчера и не работает сегодня из-за неявного преобразования типов.

Модель async/await действительно превосходна, как только вы её поймёте, но путь к этому включает понимание коллбэков, затем промисов, затем цикла событий. Это как нужно получить степень магистра, просто чтобы правильно обрабатывать параллельные операции.

C++: Мечта мазохиста

Если Python — это приветливая бабушка языков программирования, то C++ — это мастер дзена, который будет бить вас палкой каждый раз, когда вы делаете ошибку. Или каждый раз, когда дышите. Возможно, и то, и другое.

C++ феноменально мощный. Он даёт вам сырую производительность, прямой доступ к памяти и возможность контролировать почти каждый аспект выполнения вашей программы. Он используется в игровых движках, торговых системах и встроенных системах, потому что когда вам нужны скорость и эффективность, C++ справляется.

Он также способен испортить вам неделю. Управление памятью в C++ — это постоянный баланс на канате. Вы отвечаете за выделение и освобождение памяти. Забыли освободить? Утечка памяти. Освободили слишком рано? Свисающий указатель. Ошибки use-after-free — невидимые убийцы, которые могут проявиться только в продакшне.

Вот простой пример боли с управлением памятью в C++:

#include <iostream>
using namespace std;
void leaky_function() {
    int* data = new int;
    // Do something with data
    // Oops, forgot to delete[] data;
    // Memory leak created
}
void safe_function() {
    // Modern C++17+ approach using unique_ptr
    unique_ptr<int[]> data(new int);
    // Do something with data
    // Automatically cleaned up when data goes out of scope
}
int main() {
    leaky_function();  // Memory leak
    safe_function();   // Safe
    return 0;
}

Современный C++ (C++17, C++20) сильно помог с умными указателями и паттернами RAII, но это всё равно язык, который требует уважения и экспертизы. Кривая обучения — это не кривая; это вертикальный обрыв.

Go: Умышленный минимализм

Тогда есть Go, который подошёл к делу совершенно иначе. Созданный Google для решения их инфраструктурных проблем, Go умышлено минималистичен. Нет иерархий наследования. Нет дженериков (до недавнего времени). Нет исключений. Он разработан, чтобы быть простым, параллельным и быстрым.

Плюсы: Go действительно быстрый. Он компилируется в нативный код. Модель параллелизма с goroutines великолепна — вы можете создать тысячи из них с минимальными накладными расходами. Стандартная библиотека всеобъемлющая. Время сборки быстрое. Синтаксис простой, и код, написанный