Perl vs Python: La sconfitta di Perl e il futuro della programmazione

Nel mondo della programmazione, alcuni linguaggi segnano un’epoca, diventano icone di un’era tecnologica e culturale, ma altri, purtroppo, non riescono a evolversi con i tempi e vedono la loro posizione dominante svanire lentamente. Un esempio paradigmatico di questo fenomeno è Perl, un linguaggio di programmazione che, nel corso degli anni, è stato sostituito da alternative più moderne e funzionali, come Python, che ha visto un’ascesa inarrestabile.

In questo articolo, ripercorreremo la storia di Perl, esploreremo la sua ascesa e la successiva discesa, e analizzeremo il fallimento del progetto Perl 6, che avrebbe dovuto rappresentare una nuova era per il linguaggio, ma che, invece, ha contribuito al suo declino. Alla fine, vedremo come Python di Guido van Rossum ha preso il sopravvento, conquistando il cuore di sviluppatori e aziende.

Perl: L’ascesa di un linguaggio potente ma complesso

Un po’ di storia su Perl

Perl è stato creato da Larry Wall nel 1987 come linguaggio di scripting per l’automazione di attività di amministrazione del sistema, ma si è rapidamente evoluto in un linguaggio di programmazione di uso generale. Fin dalla sua nascita, Perl ha avuto un grande successo in vari ambiti, dalla gestione dei sistemi alle applicazioni web, grazie alla sua capacità di fare qualsiasi cosa, a una velocità sorprendente. Perl è spesso descritto come un “linguaggio da scienziato pazzo”, una combinazione di potenza e complessità. Il linguaggio nasce come una sintesi tra le potenzialità di Unix shell, sed, awk e C.

La prima versione pubblica, Perl 1.0, fu rilasciata nello stesso anno. Perl guadagnò rapidamente popolarità negli anni ’90 grazie alla sua flessibilità e alle sue potenti funzionalità di manipolazione del testo, diventando uno degli strumenti preferiti per la programmazione su sistemi Unix e per lo sviluppo web con CGI.

Perl 5, rilasciato nel 1994, ha rappresentato un grande passo avanti, introducendo caratteristiche come la programmazione orientata agli oggetti, il supporto ai moduli e il sistema di pacchetti CPAN, che ha contribuito notevolmente alla diffusione del linguaggio.

Negli anni successivi, il progetto Perl 6 ha cercato di reinventare il linguaggio con una nuova sintassi e funzionalità avanzate, ma ha subito numerosi ritardi. Nel 2019, per evitare confusione, Perl 6 è stato rinominato Raku, mentre Perl 5 ha continuato il suo sviluppo indipendentemente.

Oggi Perl resta un linguaggio maturo, stabile e usato in contesti specifici come scripting, amministrazione di sistema e bioinformatica, anche se meno diffuso rispetto ai suoi anni di massima popolarità.

La forza di Perl

• • Potente manipolazione delle stringhe: Perl ha un eccellente supporto per le espressioni regolari, che gli ha consentito di eccellere nelle operazioni di parsing del testo, un compito comune in ambito Unix.
  • Flessibilità: Perl permette un approccio “fai come vuoi”, ovvero una sintassi che, pur essendo complessa, lascia ampio spazio alla creatività del programmatore.
  • Portabilità: Perl è disponibile su quasi tutte le piattaforme, da Unix a Windows, ed è quindi diventato uno strumento universale per molti sviluppatori.
  • CPAN: Tra i tanti pro di Perl c’è CPAN, il repository dei moduli, che conteneva decine di migliaia di moduli (un numero che Python ha raggiunto molti anni dopo).

Inoltre, Larry Wall, creatore di Perl, è stato un geek della prima linea, con una mentalità orientata alla libertà e molto distante dalle corporate. La sua visione si rifletteva nella sua creazione: un linguaggio potente e versatile, ma che richiedeva un livello di impegno significativo per essere padroneggiato. Al contrario, Guido van Rossum, il creatore di Python, andava in giacca e cravatta nelle grandi società IT, pubblicizzando il suo linguaggio in modo più organizzato. Questo contrasto tra le due filosofie di approccio è uno degli aspetti chiave che ha contribuito al dominio di Python, in particolare dopo che internet è stato “preso” dalle grandi corporate.

Nonostante la differenza di soli 4 anni nella loro nascita (Perl nel 1987 e Python nel 1991), la percezione di Perl come “linguaggio da geek” e di Python come un linguaggio “giovane” ha segnato il destino di entrambi. Perl è nato come una raccolta di strumenti utilizzati dagli amministratori di sistema, come una sorta di omogeneizzazione di tool UNIX come sed e awk, per poi evolversi in un linguaggio OOP (Object-Oriented Programming) solo con la versione 5. Al contrario, Python è stato progettato fin dall’inizio con l’idea di essere un linguaggio pulito, leggibile e orientato all’uso in larga scala, anche se inizialmente non lo usava nessuno, proprio per la mancanza di un ecosistema come quello di CPAN.

Storia e caratteristiche di Python: Un linguaggio in continua evoluzione

Python nasce alla fine degli anni ’80 nei Paesi Bassi, ideato da Guido van Rossum. L’obiettivo era quello di creare un linguaggio semplice, leggibile e potente, adatto tanto ai principianti quanto agli esperti. Il nome “Python” non deriva dal serpente, ma dal gruppo comico britannico “Monty Python”, amato da van Rossum.

La prima versione ufficiale, Python 1.0, fu rilasciata nel 1991. Da allora il linguaggio ha conosciuto una rapida evoluzione, con versioni sempre più complete e strutturate. Il rilascio di Python 2.0 nel 2000 ha introdotto importanti funzionalità come il garbage collector basato su conteggio dei riferimenti e il supporto a Unicode.

Nel 2008 è arrivata Python 3.0, una versione non retrocompatibile pensata per correggere limiti e incoerenze delle versioni precedenti. Nonostante un periodo di transizione lungo e complesso, Python 3 è oggi lo standard, mentre Python 2 ha raggiunto la fine del suo ciclo di vita nel 2020.

Oggi Python è uno dei linguaggi più utilizzati al mondo, grazie alla sua semplicità, alla sua comunità e alla vasta gamma di applicazioni possibili.

Le caratteristiche di Python

Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello molto diffuso, apprezzato per la sua semplicità sintattica e la sua versatilità. È utilizzato in numerosi ambiti, dal web alla scienza dei dati, dall’automazione ai sistemi embedded. Di seguito alcune delle qualità che lo rendono uno strumento interessante per molti sviluppatori.

La forza di Python

• Sintassi chiara e leggibile: Python è noto per la sua sintassi semplice e pulita, che lo rende particolarmente adatto sia ai principianti sia a team di sviluppo che privilegiano la manutenibilità del codice.
• Grande ecosistema di librerie: Con migliaia di pacchetti disponibili su PyPI, Python copre praticamente ogni ambito: data science, web development, automazione, AI e molto altro.
• Multi-paradigma: Python supporta la programmazione imperativa, orientata agli oggetti e funzionale, permettendo agli sviluppatori di scegliere lo stile più adatto al problema.
• Comunità attiva e supporto: La community di Python è vasta, attiva e molto collaborativa, con una documentazione abbondante e aggiornamenti continui che ne garantiscono la vitalità.

La tenacia di Guido van Rossum

Nonostante Python fosse praticamente sconosciuto e privo di un ecosistema come CPAN, la tenacia di Guido van Rossum ha permesso al linguaggio di colmare il gap con il repository e l’ecosistema di Perl. Questo ha reso Python molto più accessibile, con un ampio numero di moduli e una comunità di sviluppatori che ha iniziato a crescere a un ritmo esponenziale.

Python vs Perl: Un confronto originale e rivelatore

Seppur entrambi nati come linguaggi di scripting, Python e Perl rappresentano filosofie molto diverse, e non solo nella sintassi o nelle caratteristiche tecniche. Il confronto tra questi due linguaggi può rivelare non solo differenze pratiche, ma anche profonde divergenze nelle visioni che i loro creatori avevano per il futuro della programmazione.

La filosofia del codice: Espressività vs Libertà

Una delle differenze più sottili tra Python e Perl riguarda la filosofia alla base della scrittura del codice. Perl, creato da Larry Wall, è stato progettato con l’intento di offrire agli sviluppatori una libertà totale nel modo di scrivere codice. Questo approccio ha dato vita a un linguaggio estremamente potente e flessibile, il cui famoso motto, “There’s more than one way to do it” (C’è più di un modo per farlo), rispecchia la sua natura. Tuttavia, questa libertà ha anche dei limiti: il codice Perl può diventare difficile da leggere, mantenere e comprendere, soprattutto per i neofiti, poiché ogni programmatore può trovare decine di modi per risolvere lo stesso problema.

D’altro canto, Python, con la sua filosofia più strutturata e il celebre approccio di Guido van Rossum che promuove il principio del “fai come dico io”, si è adattato meglio alle esigenze di aziende e progetti complessi. La sua sintassi chiara e il supporto per la scrittura di codice leggibile e manutenibile sono diventati fondamentali per sviluppare software in ambienti corporate. Sebbene Python non precluda alternative o soluzioni creative, la sua filosofia incoraggia una scrittura di codice più univoca, evitando la confusione che potrebbe derivare da un approccio troppo anarchico.

Con il passare del tempo e l’evoluzione delle tecnologie, il “fai come dico io” di Python ha trovato terreno fertile nelle aziende, che richiedono standard di codice chiari e facili da mantenere. Al contrario, l’approccio più libero di Perl, che favoriva la scelta personale nella scrittura del codice, è diventato meno gestibile in ambienti ad alta scalabilità e rapidità, come quelli delle grandi corporate.

Al contrario, Python è stato creato da Guido van Rossum con una filosofia di “legibilità prima di tutto”. Il motto di Python, “There should be one—and preferably only one—obvious way to do it” (Dovrebbe esserci uno — e preferibilmente solo uno — modo ovvio per farlo), riflette un approccio orientato alla chiarezza e alla standardizzazione del codice. In Python, la sintassi è progettata per essere semplice, chiara e uniforme, il che rende il linguaggio più facilmente comprensibile e accessibile, anche per chi è agli inizi nella programmazione. Python promuove quindi una sorta di “rigore stilistico” che aiuta la leggibilità, ma limita anche la libertà che Perl offre ai suoi sviluppatori.

L’influenza del software open source: Perl e il movimento hacker, Python e l’accademia

Un altro elemento affascinante del confronto tra Python e Perl è la loro relazione con il movimento open source e le comunità di sviluppatori. Perl, essendo nato come un linguaggio di scripting per amministratori di sistema, ha subìto l’influenza di una cultura hacker che enfatizza la libertà, l’indipendenza e l’innovazione. Il linguaggio è stato amato da molti sviluppatori “geek”, che hanno contribuito alla sua crescita attraverso moduli e script personalizzati. Perl è diventato il linguaggio di riferimento per chi voleva un alto livello di controllo sul proprio ambiente di sviluppo, senza troppe limitazioni.

Python, d’altra parte, ha avuto un forte legame con il mondo accademico e scientifico. La sua sintassi semplice e la leggibilità lo hanno reso il linguaggio preferito per l’insegnamento della programmazione, soprattutto nelle scuole e nelle università. Inoltre, il fatto che Python fosse progettato per essere un linguaggio di uso generale lo ha reso particolarmente attraente per ricercatori e scienziati. Python ha visto un’impennata di popolarità nelle aree della data science, machine learning e intelligenza artificiale, settori che richiedono una programmazione chiara e facilmente mantenibile. In questo senso, Python è riuscito a diventare il “linguaggio del futuro”, conquistando terreni in cui Perl non aveva mai trovato una solida nicchia.

La “comunità” e il supporto degli ecosistemi: Il vantaggio di CPAN vs Pip

La comunità di sviluppatori è un altro aspetto che differenzia Perl e Python. Perl ha avuto uno dei più grandi e longevi repository di moduli, CPAN (Comprehensive Perl Archive Network), che ha rappresentato un punto di forza per il linguaggio. CPAN ha fatto di Perl una scelta molto potente per i programmatori che avevano bisogno di accedere rapidamente a librerie pre-esistenti per risolvere vari problemi. Tuttavia, la qualità e la documentazione di alcuni moduli erano molto variabili, il che talvolta rendeva difficile trovare soluzioni davvero “plug-and-play”. Questo aspetto ha reso Perl molto amato dai professionisti più esperti, ma meno attraente per i neofiti, che potevano trovarsi a dover destreggiarsi tra moduli mal documentati o incompatibili.

Python ha affrontato questo problema creando PyPI (Python Package Index), un repository che, pur non essendo nato con la stessa potenza di CPAN, ha rapidamente guadagnato terreno grazie alla sua eccellente documentazione, all’integrazione con strumenti di gestione delle dipendenze (come pip) e alla sua grande comunità di sviluppatori. Oggi, PyPI è uno degli ecosistemi di librerie più vasti e ben organizzati al mondo, con milioni di pacchetti che coprono ogni aspetto dello sviluppo software. Questo supporto e la qualità dei pacchetti hanno dato a Python un vantaggio enorme, soprattutto in ambiti come il machine learning e l’analisi dei dati.

La nuova era: L’integrazione tra Python e Perl nella programmazione moderna

Nonostante la competizione tra Python e Perl sia ben documentata, esistono numerosi casi in cui i due linguaggi sono stati usati insieme in un’unica applicazione. Perl, con la sua potenza e flessibilità, viene spesso utilizzato in contesti di amministrazione dei sistemi, manipolazione di file o scripting di basso livello, mentre Python è impiegato per l’analisi dei dati, l’intelligenza artificiale o lo sviluppo web. In effetti, molti sviluppatori usano ancora Perl per compiti specifici, ma sfruttano Python per costruire interfacce più moderne e user-friendly. Questo tipo di collaborazione tra linguaggi è il segno che, anche se uno dei due ha prevalso nell’arco degli anni, entrambi continuano a trovare posto nel mondo della programmazione moderna.

Perl e Python: Entrambi linguaggi di scripting

Sia Perl che Python sono linguaggi di scripting, progettati principalmente per l’automazione delle attività quotidiane e per lo sviluppo rapido di applicazioni. A differenza di linguaggi come C, C++ o Rust, che sono la base per la costruzione di sistemi operativi complessi come Linux o Windows, Perl e Python si concentrano su un altro obiettivo: rendere la programmazione più veloce, flessibile e accessibile. Entrambi i linguaggi sono stati creati per ambienti dove la rapidità di sviluppo e la capacità di automatizzare operazioni sono fondamentali.

Nonostante ciò, hanno avuto un impatto significativo in vari ambiti, come l’automazione dei sistemi, lo sviluppo web e l’elaborazione dei dati. Perl, con il suo potente ecosistema CPAN, e Python, con la vasta libreria di pacchetti di PyPI, sono diventati due degli strumenti più utilizzati per risolvere una vasta gamma di problemi, senza mai mirare a sostituire linguaggi di basso livello come C o Rust nel contesto della programmazione di sistemi operativi.

Il declino di Perl: PHP e mod_perl

Un altro fattore che ha contribuito al declino di Perl è stato l’emergere di PHP, soprattutto nel contesto del web. La differenza tra mod_php e mod_perl ha avuto un grande impatto sulla diffusione di Perl nelle applicazioni web. mod_perl era molto veloce rispetto ai tradizionali CGI, poiché precalcava il codice Perl in RAM e permetteva di modificare il comportamento delle varie fasi della risposta di Apache. Tuttavia, questa potenza era anche il suo limite: l’uso di mod_perl in ambienti di shared hosting poteva portare a problemi di sicurezza e prestazioni, poiché qualsiasi script poteva alterare il flusso di Apache.

Invece, mod_php era “solo” un interprete caricato in RAM, rendendolo più veloce rispetto ai CGI e meno invasivo rispetto a mod_perl. Se esistesse stato un mod_perl light con solo Perl caricato in RAM, probabilmente PHP non sarebbe mai nato, e Perl avrebbe potuto prendere il posto di PHP nel panorama delle applicazioni web.

Il flusso di risposta di Apache e la differenza tra mod_php e mod_perl

Un altro aspetto fondamentale nella storia di Perl e Python riguarda il ruolo che i moduli per Apache hanno giocato nel determinare la popolarità di questi linguaggi. Apache, il server web più usato nel mondo, ha supportato diversi moduli per l’integrazione con linguaggi di scripting, tra cui mod_php e mod_perl. Tuttavia, la differenza tra i due ha avuto un impatto significativo sull’adozione di Perl per lo sviluppo web.

In particolare, mod_perl era estremamente potente per quanto riguarda la velocità di esecuzione dei script. Grazie al fatto che il codice Perl veniva caricato in memoria (RAM) al momento dell’avvio, la sua esecuzione risultava molto più veloce rispetto ai tradizionali script CGI (Common Gateway Interface). Inoltre, mod_perl permetteva di intervenire direttamente su diverse fasi del flusso di risposta di Apache, offrendo un controllo maggiore sul ciclo di vita delle richieste web.

Tuttavia, questo stesso livello di controllo rendeva mod_perl meno adatto per l’ambito di shared hosting, dove più utenti utilizzano lo stesso server per eseguire il codice. Il motivo? Con mod_perl, uno script poteva manipolare il flusso di Apache, con il rischio che un singolo script potesse influire sul comportamento di tutto il server. Questo rendeva mod_perl meno sicuro in ambienti condivisi, dove la separazione e la sicurezza tra gli utenti sono cruciali.

D’altro canto, mod_php era un’opzione più sicura per gli hosting condivisi, in quanto l’interprete PHP veniva caricato in memoria, ma senza interferire con l’intero flusso di Apache. Mod_php risultava più semplice e rapido da configurare, ma senza la potenza e la flessibilità di mod_perl. La scelta di utilizzare PHP invece di Perl in questi contesti ha contribuito alla diffusione di PHP come linguaggio di scripting preferito per il web, anche se mod_perl era sicuramente più performante per applicazioni più complesse e personalizzabili.

Un’ipotesi interessante è quella di un “mod_perl light”, una versione di mod_perl che avrebbe caricato solo il linguaggio Perl in memoria, senza compromettere la sicurezza e la stabilità del server (in shared hosting). Se una soluzione del genere fosse stata sviluppata e adottata su larga scala, è possibile che Perl avrebbe avuto una posizione dominante nel mondo del web, probabilmente evitando la nascita di PHP e mantenendo il suo posto di linguaggio preferito per le applicazioni web.

In conclusione, la competizione tra mod_php e mod_perl ha avuto un ruolo fondamentale nell’evoluzione di Perl e PHP nel contesto web. Mentre mod_php ha reso PHP il linguaggio più usato per il web, la potenza di mod_perl non è mai riuscita a guadagnarsi il riconoscimento che meritava, limitata dalle esigenze di sicurezza e dalla concorrenza con il sempre più popolare PHP.

Il fallimento di Perl 6: L’ultima speranza di Perl?

Nel 2000, Perl sembrava pronto per una rinnovata popolarità con l’introduzione di Perl 6, una versione completamente riprogettata del linguaggio. Perl 6 avrebbe dovuto risolvere le limitazioni della versione precedente, migliorando la sintassi, introducendo nuove funzionalità e creando un ecosistema più moderno e scalabile.

Le promesse di Perl 6

• Tipizzazione statica: Una maggiore sicurezza e prevedibilità del codice, una caratteristica richiesta da molti sviluppatori che lavorano in grandi progetti.
• Supporto per la concorrenza: Perl 6 avrebbe introdotto un modello di concorrenza nativo per sfruttare i processori multi-core.
• Rendere Perl più leggibile: Con una sintassi più moderna e comprensibile, si sperava che Perl 6 potesse attirare una nuova generazione di sviluppatori.

Tuttavia, dopo anni di sviluppo, Perl 6 ha incontrato numerosi problemi. I continui ritardi hanno eroso la fiducia della comunità. Le promesse di innovazione sono rimaste incompiute, e molti sviluppatori hanno cominciato a dubitare che Perl 6 avrebbe mai potuto prendere piede. Nel 2019, Perl 6 ha cambiato nome in Raku, ma ormai era troppo tardi per recuperare il terreno perso.

Il ruolo di Perl 6 nel declino di Perl

Il fallimento di Perl 6 ha avuto un impatto negativo sulla reputazione di Perl. La comunità, che inizialmente aveva visto in Perl 6 una speranza per il futuro, ha cominciato a migrarvi altrove. L’incapacità di evolversi ha portato ad un progressivo abbandono del linguaggio, che è stato sostituito da alternative più moderne, come Python, Ruby e JavaScript.

Python 3 vs Modern Perl: Un confronto dettagliato e tecnico

Introduzione

Nel panorama della programmazione moderna, Python 3 e Modern Perl rappresentano due linguaggi distinti che, pur avendo radici e filosofie differenti, continuano a svolgere un ruolo fondamentale in diversi ambiti dello sviluppo software. Python 3 è conosciuto per la sua sintassi leggibile, la capacità di adattarsi rapidamente ai trend tecnologici e per essere il linguaggio preferito in settori emergenti come l’intelligenza artificiale, la scienza dei dati e lo sviluppo web. La sua crescente adozione in ambienti professionali e accademici lo ha consacrato come uno degli strumenti più utilizzati nella programmazione moderna.

Modern Perl, d’altro canto, conserva il suo nucleo di potenza ed efficienza nelle operazioni di scripting, manipolazione di testo e gestione dei sistemi. Sebbene meno prevalente nel panorama odierno rispetto a Python, Perl continua a brillare in contesti specifici, dove la velocità e la flessibilità del linguaggio sono ancora molto apprezzate. Con l’evoluzione del linguaggio verso Modern Perl, sono stati introdotti nuovi strumenti e paradigmi che cercano di risolvere alcuni dei limiti storici di Perl, mantenendo però la sua filosofia di efficienza e potenza nelle operazioni di basso livello.

In questo confronto, esploreremo le differenze tecniche, filosofiche e pratiche tra questi due linguaggi, analizzando in dettaglio i loro ecosistemi, le performance, le caratteristiche uniche e l’adozione nelle industrie moderne. Questo confronto mira a fornire una panoramica completa per sviluppatori appassionati di entrambe le tecnologie, mettendo in luce le forze e le sfide che ogni linguaggio affronta oggi.

Gestione delle dipendenze e degli ambienti: Un ecosistema maturo vs una soluzione modulare

Uno dei punti di forza che distingue Python 3 da Modern Perl è la gestione delle dipendenze e la creazione di ambienti di sviluppo isolati. Python ha consolidato un sistema di gestione delle dipendenze con pip, che, insieme agli ambienti virtuali tramite virtualenv o venv (integrato nativamente da Python 3.3), ha reso l’isolamento dei progetti non solo facile, ma anche standardizzato. Questo è diventato un pilastro fondamentale nella vita quotidiana di sviluppatori, data scientist e team DevOps, permettendo di lavorare su progetti senza preoccuparsi delle collisioni tra librerie o versioni di Python diverse.

Nel caso di Modern Perl, la situazione è più frammentata. Sebbene CPAN abbia rappresentato un punto di riferimento per la gestione dei moduli, la gestione delle versioni è stata spesso fonte di frustrazione, soprattutto quando si tratta di dipendenze che devono essere mantenute su più macchine o versioni di Perl. Con la nascita di Carton, che mira a risolvere i problemi di gestione delle dipendenze, il linguaggio ha fatto passi avanti, ma l’approccio è ancora meno immediato rispetto a quello di Python. Mentre Python può vantare una gestione delle dipendenze integrata ed un ecosistema di pacchetti ben curato, Perl continua a essere un linguaggio “fatto a mano”, dove ogni progetto spesso si costruisce su specifiche configurazioni personalizzate.

Concorrenza e Asincronicità: La differenza tra paradigmi

Nel panorama delle applicazioni concorrenti e asincrone, Python 3 ha fatto enormi progressi con l’introduzione di asyncio, la libreria standard per la programmazione asincrona. L’adozione di async/await in Python 3.5 ha segnato una tappa fondamentale nel linguaggio, che ora offre un paradigma asincrono in grado di gestire in modo semplice ed elegante operazioni non bloccanti. L’ecosistema di Python supporta perfettamente questo paradigma con librerie come aiohttp, asyncpg e FastAPI, che consentono di creare API web altamente performanti, utilizzando asynchronous I/O in modo trasparente e potente. Questo approccio ha un impatto diretto nella costruzione di applicazioni web moderne, in cui l’efficienza e la reattività sono cruciali.

D’altra parte, Modern Perl ha un approccio più variegato alla concorrenza. Sebbene non manchino moduli come AnyEvent o IO::Async, Perl non ha mai avuto il supporto nativo per la programmazione asincrona come asyncio in Python. Perl si è affidato per anni alla gestione esplicita dei thread o a moduli di basso livello per l’I/O non bloccante, ma questi richiedono maggiore configurazione e competenza per un’efficace implementazione. La mancanza di un supporto diretto e uniforme per la concorrenza e l’asincronicità rende Perl meno attraente per scenari moderni in cui la gestione di grandi carichi concorrenti è essenziale.

Web Development: L’evoluzione dei framework

Quando parliamo di Web Development, la battaglia tra Python 3 e Modern Perl si concentra principalmente su due mondi: la modernità e la flessibilità. Python 3 ha il vantaggio di una solida e vastissima offerta di framework web: Django, Flask, FastAPI, Tornado, solo per citarne alcuni. Django è probabilmente il framework web più potente e completo, utilizzato da piccole startup così come da grandi aziende per costruire sistemi complessi. Con un ORM potente, un pannello di amministrazione automatico e una forte integrazione con il resto dell’ecosistema Python, Django ha conquistato una fetta di mercato enorme. Flask, d’altra parte, è il framework minimalista per chi preferisce una maggiore libertà e un’architettura più modulare.

Perl, pur avendo Mojolicious e Dancer2 come framework web moderni, non ha mai raggiunto lo stesso livello di popolarità o di ricchezza nell’ecosistema. Mojolicious, pur essendo un framework di alta qualità, è meno strutturato rispetto a Django, lasciando maggiori responsabilità agli sviluppatori nel prendere decisioni sull’architettura dell’applicazione. Inoltre, la documentazione di Perl in ambito web non è altrettanto accessibile e aggiornata come quella di Python, il che complica ulteriormente l’adozione di Perl per applicazioni web moderne.

Le community di Python e i framework associati sono in continuo sviluppo, supportati da un ampio ecosistema di librerie e tool per il testing, la gestione del database e il deployment (ad esempio Docker, Kubernetes, Gunicorn, ecc.). In confronto, Perl non ha mai visto la stessa evoluzione rapida nel mondo del web, con meno risorse di supporto e una comunità più ristretta.

L’universo dei dati: Python come dominatore incontrastato

Quando si parla di Data Science, Machine Learning o Big Data, Python 3 è ormai il linguaggio predominante, e lo è diventato grazie all’esistenza di un vasto ecosistema di librerie di alto livello. Strumenti come NumPy, pandas, SciPy, matplotlib, TensorFlow, PyTorch e scikit-learn hanno fatto di Python il linguaggio di riferimento per chi lavora con i dati. Jupyter Notebooks offre un’interfaccia interattiva che rende facile scrivere, testare e visualizzare il codice di analisi dei dati, permettendo agli sviluppatori e ai ricercatori di concentrarsi sui risultati, senza preoccuparsi troppo delle complessità del linguaggio.

Nel contesto di Perl, sebbene esista il modulo PDL (Perl Data Language), che fornisce funzionalità di calcolo scientifico e di manipolazione di array multidimensionali simili a NumPy, l’ecosistema per la Data Science in Perl è notevolmente meno sviluppato. La mancanza di un supporto nativo per il machine learning o l’analisi avanzata dei dati ha fatto sì che Perl venisse progressivamente sostituito da Python in questo dominio. L’adozione di Python nel campo della scienza dei dati è stata, e continua a essere, alimentata dal supporto di framework specifici che si aggiornano rapidamente e che continuano a ricevere un ampio sostegno dalla comunità scientifica e accademica.

L’efficienza delle prestazioni: Python 3 vs Perl nelle operazioni ad alte prestazioni

Quando si parla di prestazioni pure, Python potrebbe sembrare svantaggiato rispetto a linguaggi come C, Rust o Perl nelle sue forme più basse (ad esempio, Perl 5). Tuttavia, la differenza tra Python 3 e Modern Perl non è così evidente come potrebbe sembrare a prima vista. Python ha migliorato le sue prestazioni negli ultimi anni grazie a implementazioni come PyPy, un interprete JIT (Just-in-time) che può rendere Python più veloce di quanto lo fosse in passato. Inoltre, librerie Python come NumPy e Cython permettono di eseguire operazioni numeriche ad alte prestazioni, sfruttando il codice C per fare calcoli a bassa latenza.

Perl, d’altra parte, è molto più vicino al metallo, e offre la possibilità di lavorare con risorse di sistema a basso livello, così come C. Sebbene Modern Perl abbia la sua importanza nelle operazioni di manipolazione dei file, nelle applicazioni di testo o nel lavoro di scripting, per le applicazioni con esigenze particolarmente complesse o intensive di calcolo, Python 3 è più competitivo grazie alla sua capacità di integrare facilmente codice C e altri strumenti di basso livello.

Nel confronto tra Python 3 e Modern Perl, la differenza si fa sempre più netta: Python ha consolidato il suo ruolo di linguaggio di riferimento grazie a un ecosistema vasto, altamente supportato, versatile e con una comunità che investe continuamente nell’innovazione. Le sue capacità nell’analisi dei dati, nella programmazione asincrona e nello sviluppo web lo rendono la scelta ideale per la maggior parte degli sviluppatori moderni.

Perl, sebbene non sia più il protagonista che era una volta, rimane un linguaggio di nicchia che brilla in contesti specifici. Con la sua sintassi unica e la potenza di programmazione, ha una nicchia ben definita, soprattutto per amministratori di sistema e sviluppatori di script complessi, ma fatica a raggiungere la stessa popolarità o a evolversi rapidamente come Python.

In un mondo sempre più orientato verso l’innovazione rapida e l’evoluzione, Python 3 sembra destinato a dominare, mentre Perl rimarrà un angolo di comfort per chi ama il suo stile peculiare, la sua flessibilità e il suo potere, ma difficilmente potrà sfidare Python nella corsa per il futuro della programmazione.

Conclusioni: Due visioni, due destini

In sintesi, sebbene Larry Wall e Guido van Rossum abbiano creato due linguaggi di programmazione straordinari, le loro filosofie divergenti hanno avuto un impatto decisivo sul futuro di Perl e Python. Wall ha creato un linguaggio potente ma complicato, con una comunità altrettanto anarchica e poco focalizzata, mentre van Rossum ha sviluppato un linguaggio che ha saputo rispondere alle esigenze della comunità professionale e accademica con un approccio chiaro, semplice e ben organizzato.

La storia di Perl e Python ci insegna che, nel mondo della programmazione, la visione del creatore è fondamentale per il successo a lungo termine. La capacità di evolversi, di organizzare la comunità e di garantire la coerenza di un linguaggio sono fattori cruciali per mantenere viva la rilevanza di un linguaggio di programmazione nel tempo. E in questo, Python ha prevalso.

Il futuro di Perl e Python: Un’incognita in evoluzione

Guardando al futuro, la domanda rimane: cosa succederà a Perl? Nonostante il declino del linguaggio e il fallimento di Perl 6, ci sono ancora alcuni sviluppatori appassionati che continuano a utilizzare Perl in ambiti specifici, come l’amministrazione di sistemi e la gestione di grandi quantità di dati. Perl non è ancora del tutto scomparso, e la sua comunità, seppur ridotta, è ancora viva. C’è una possibilità che, con un adeguato rinnovamento e con una gestione più organizzata, Perl possa tornare in auge in alcune nicchie, o che una nuova versione del linguaggio possa risorgere con una sintassi semplificata e più moderna, che attragga una nuova generazione di sviluppatori.

Ma il predominio di Python sembra destinato a perdurare nel prossimo futuro. Con l’espansione continua dell’intelligenza artificiale, del machine learning, della data science e dello sviluppo web, Python è ormai il linguaggio di riferimento per molti sviluppatori, startup e aziende tecnologiche. L’incredibile ecosistema di librerie e framework che Python offre lo rende sempre più versatile e indispensabile.

Quindi, mentre ci sono ancora spazi per Perl in ambiti molto specifici, il futuro della programmazione sembra appartenere sempre più a Python. Tuttavia, come sempre accade nel mondo della tecnologia, non è mai possibile prevedere con certezza cosa accadrà nei prossimi anni. Forse vedremo una rinascita di Perl, o forse il dominio di Python non farà altro che consolidarsi ulteriormente, rendendo ogni altra alternativa un ricordo del passato.

In ogni caso, ciò che è certo è che la storia della programmazione è in continua evoluzione, e chissà quale sarà il prossimo linguaggio che prenderà il posto di Python, o se, in un futuro lontano, riscopriremo Perl con una nuova veste, pronto a competere di nuovo per il favore degli sviluppatori.