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      這門國產編程語言的出現,將會給 Python 帶來強烈的危機感!

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      Python在各大編程語言排行榜上常年霸榜,但是在AI時代,它的動態類型和性能問題,讓它在越來越大的AI項目中開始暴露不少短板,就在大家都在找新出路的時候,國產編程語言 MoonBit 用一套顛覆性的思路,給出了不一樣的解決方式。

      01

      Python 的現狀

      Python,過去二十年當之無愧的編程巨星。憑借簡潔的語法、龐大的生態、極低的學習門檻,Python 從 Web 開發到數據分析,從科學計算到人工智能,幾乎無所不在。


      (內容來自知乎用戶評價)

      但是進入大模型時代,Python 的短板變得更加明顯:


      • 動態類型 ,在大型項目中維護成本高

      • 運行速度慢

      • AI編程不友好


      很多優秀的語言如 C++,Rust,Ocaml、Haskell等編程語言都嘗試過,想把Python豐富的生態庫給“拿”過來,為己所用,具體的辦法就是通過 CPython 的 API 調用 Python 生態。

      但是,這種方式會讓調用代碼變得非常復雜,比如C++用pybind11去調用Python,用戶需要include pybind11,然后import,get attr,寫起來非常麻煩。


      更麻煩的是,還需要處理“包沒找到怎么辦?”,“虛擬環境怎么配置?”,“conda怎么配置”,“CMake要怎么寫”等等一大堆復雜的問題。

      用戶最需要的是避開這些復雜的配置問題,直接導入python庫,用簡潔清晰的方式直接使用。


      更進一步, 如何在保留 Python 龐大生態的同時,享受更強大的類型系統、更嚴格的靜態分析和更現代的編程體驗?

      02

      MoonBit 無縫融合Python生態

      我在之前的文章中介紹過MoonBit,這是一個國產的、由前ReScript 作者張宏波團隊打造的高性能開源語言,它面向云計算、邊緣計算及 AI ,聚焦WebAssembly(WASM)和原生編譯場景。


      MoonBit是靜態類型,支持函數式和面向對象,它有幾個讓人印象極其深刻的核心優勢:閃電般的編譯速度,極小的代碼體積,運行起來飛快。

      目前MoonBit已應用于清華、北大等高校課程,獲海外云服務商采用,核心戶超 6萬,計劃三年內構建百萬級開發生態,加速云原生與AI領域落地。

      那么MoonBit如何利用Python生態呢?


      首先,MoonBit延續了Rust、C++ 等語言對 CPython 的使用思路和研究成果,然后又在此基礎上利用自研的 「moon-agent」 智能體框架,利用AI 驅動大規模、自動生成對 Python 庫的封裝。


      一旦封裝完成,MoonBit + 自有構建系統的結合,能在許多場景中直接替代原生 Python,不僅復用其生態,還提供比 Python 更友好的 IDE 提示、更強大的類型推導與靜態分析、更精準的 AI 代碼生成支持。

      備注:「moon-agent」 智能體框架即將公開上線

      1.更清晰的報錯提示

      相比 Python 那些長得像謎語人的報錯信息,MoonBit 的錯誤提示直接指向問題核心,適合人類理解,也適合 AI 工具輔助改正。

      編譯器不僅告訴你“錯了”,還告訴你“錯在哪里”和“可能怎么改”。


      左moonbit右python

      2. 更友好的IDE體驗

      在 Python 中,如果顏色參數寫錯,比如打成 'oragne',不僅 IDE 無法發現,運行時也不會警告你。這種動態語言的“自由”有時也意味著“隱患”。

      而在 MoonBit 中,顏色可能定義成枚舉類型{Orange, Blue},IDE 可自動補全,編譯器在你按下回車之前就能阻止錯誤,真正實現“寫錯都難”。


      03

      案例展示

      案例-1 雙擺模擬

      MoonBit直接調用封裝好的Python庫。


      調用 Python turtle 庫進行物理系統模擬,底層調用 Python turtle

      MoonBit 封裝了 Python 的 turtle 繪圖庫,實現了一個模擬雙擺系統的繪圖程序。編寫過程完全在 MoonBit 中完成,開發者無需了解 turtle 的任何底層細節。

      這不是調用,而是“無感使用”:就像調用 MoonBit 原生模塊一樣調用 Python 的強大能力。

      案例-2 小游戲開發(直接調用)

      例如,調用 Python 中的 pygame 外星人小游戲:


      使用 MoonBit 調用 Python 的 pygame 庫,運行一個小型的外星人射擊游戲。

      不需要配置復雜的頭文件,不必面對令人頭禿的鏈接器錯誤。只需一行 pyimport,就能立即使用 pygame。相比傳統的 C 語言綁定方式,這種體驗堪稱“極簡開發”。

      04

      為什么MoonBit能做到?

      首先 MoonBit 代碼生成的優勢明顯:MoonBit 在設計之初就考慮到與AI融合,它的類型系統語法高度適配AI編程需求。內部真實場景測試,成功生成上千行代碼幾乎不用修改,便可一次跑通。

      其次 MoonBit 擁有優秀的工具鏈:MoonBit 語言類型系統、文檔編程(在文檔里面檢查代碼)、IDE 等等。

      而且相對于 Rust 、C等編程語言, MoonBit 的學習曲線更加平緩,替換成本低。

      對不同層級用戶的使用體驗:


      • 對初級用戶而言:MoonBit 提供完善的類型系統、編譯器靜態分析、詳細的錯誤提示,有助于一次性寫出更健壯、穩定的代碼。

      • 對高級用戶、企業級用戶而言:MoonBit 讓團隊可以直接在 MoonBit 中使用現有的 Python 資產,無需重寫或遷移,從而安全地構建大型系統。

      • 對生態貢獻者而言:綁定 Python 庫比綁定 C 庫要簡單得多。只需要編寫 MoonBit 代碼和部分 Python 代碼,而無需處理 C 庫的鏈接器、頭文件位置、C Wrapper 等底層細節。


      05

      從中國出發,走向世界

      我了解到 MoonBit 不僅在國內被稱為「國產編程語言之光」,在海外也備受關注:


      • 美國 IT 權威媒體《InfoWorld》評價: MoonBit 是"2025 年最值得學習的 11 大前沿編程語言"。

      • 知名科技媒體《The New Stack》表示:MoonBit 生成的 Wasm 代碼體積小于 Rust 等主流語言,展現出在邊緣計算等領域的開發潛力。

      • Vue 作者尤雨溪:MoonBit 在JS 后端設計方式的好處是可以編寫漂亮的功能代碼,以手動優化級別的性能對集合(映射、過濾器等)進行迭代,我對 MoonBit 編譯速度和開發潛力表現出高度期待。

      • Golemcloud 公司 CEO John :它是 WASM 原生的,通過對組件模型的支持可讓你快速輕松地構建WASM 組件并部署在各類云平臺上,并且你可以獲得終極安全性、邊緣部署、持久執行、低延遲彈性等等優勢。MoonBit 還是一種有趣的語言,在 Scala 和 Rust 之間達到了最佳平衡。


      最近 MoonBit 也頻繁在國際技術大會上露臉,在 5 月13日 舉行 的 LambdaConf 2025 上,MoonBit 作者張宏波與 Jai 語言作者 Jonathon Blow、新加坡前總理李顯龍之子 Scala 核心貢獻者李浩毅等同臺交流。

      會上 MoonBit 表示即將全面推出的異步編程模型:

      在目前完成底層異步原語的實驗性實現基礎上,MoonBit 正在構建一套后端無關、平臺無關的異步抽象體系,使開發者能以同步風格書寫高效異步代碼。這一模型適用于 Web 前端、Wasm 運行時、云服務、嵌入式設備乃至 AI Agent 的開發場景,目標是在 2025 年為全球開發者提供一致、安全、現代化的異步編程體驗。



      06

      總結

      MoonBit無縫融合Python生態的實踐其實給我們展示了一個新方向:在AI工具鏈的加持下,編程語言可以通過“生態繼承”而非“生態重建”實現迭代:

      1.生態復用新玩法:借助 AI 把其他語言的庫打包好,想用就用,少造輪子,更新技術棧也更快。

      2.靜態類型大眾化:它把類型系統和 AI代碼生成相結合,既保留了 Python 那種靈活感,又能規避動態類型的一堆坑,慢慢把大家帶入一種更安全的開發方式。

      MoonBit 的崛起,標志著國產編程語言從“技術追趕”轉向“場景創新”的關鍵轉折。

      它不僅是 Python 生態的挑戰者,更是在為 AI 時代探索一套新的編程范式。如果它能持續在性能、生態和開發體驗上找到平衡點,說不定將來在云原生和邊緣計算這些核心場景里,它就會變成標配。

      當然,這場變革能不能走通,還得看技術、社區和商業化三方面能不能一起發力,而答案或許將在未來三年初見分曉。

      項目鏈接

      python.mbt:

      https://github.com/Kaida-Amethyst/python.mbt

      matplotlib.mbt:

      https://github.com/moonbit-community/matplotlib.mbt

      參考資料

      1.PyO3,Rust對CPython的binding:

      https://github.com/PyO3/pyo3

      2.PyBind11,C++對CPython的binding:

      https://github.com/pybind/pybind11

      3.Pyml,OCaml對CPython的binding:

      https://github.com/ocamllibs/pyml

      4.Haskell-CPython,Haskell對CPython的binding:

      https://hackage.haskell.org/package/cpython

      5.為什么那么多人說Python是垃圾?:

      https://www.zhihu.com/question/596428165/answer/18597063848

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