go|Go+1.0发布背后的“突围赛”

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Go+语言迎来了它自2020年7月诞生以来的最新1.0版本。
这一版本被七牛云创始人许式伟称为：真正可以面向商业化、大型软件工程开发。
你可能会第一时间认为这门新编程语言会跟Go相关，后者目前已经成为国内云计算基础设施的主流语言选择，而七牛云也自始至终是Go语言的拥护者。但Go+与Go仍有很大的不同，用最简练的表述来说：它有Go之心Python之形，能够做到低代码、低上手门槛，最终希望面向编程教育、工程开发与数据科学，形成数据科学家与工程师互通的培养体系生态。
这一目标足够远大。
那么，Go+因何而来、为何而去，如何得到发展？许式伟作为Go+语言和社区的主要推动者，有着长期且清晰的判断逻辑。他认为几乎任何一门编程语言的发明，都是有目的的。“只是我们需要有一个非常有仪式感的呈现。让更多的国内开发者有这样一种共识。”
于是，Go+1.0在国内顶尖工程师专家、产业投资观察者、创业者，以及众多开发者的共同瞩目下，拉开了帷幕。
这份沉甸甸的“仪式感”也更像是一种破冰，打包送给所有对中国编程发展有期待的人。
两个趋势的印证
我们今天在谈的科学发展，已经不是过去单纯的计算科学，靠计算机推演理论、模拟现象。而是开始走到下一阶段，面向数据科学发展，利用计算机从海量数据中发现规律，通过数据驱动形成理论，诠释世界应该怎样驱动。
随着全球信息的爆炸式增长和数字化进程的不断推进，所有的行业都需要互联网化（产业互联网），这意味着对工程开发的人才需求会爆发式增长，工程人才的培养需要更为高效，工程开发的入门门槛需要更低。这是“工程与教学一体化”的时代需求。
DT时代的到来，数据科学的需求有了爆发式的增长，数据科学家、数据分析师的人才需求有了爆发式的增长。目前缺乏有效的数据科学家的培养体系，从工程师中招聘、培养数据科学家是非常理想的方式，这也是“工程与数据科学一体化”的自然结果。
数据科学家需要跟工程师对话，工程与数据科学存在一体化发展的趋势；与此同时，学生需要学习一种可以在未来应用的工程语言，工程与STEM教育同样也存在一体化发展趋势。这两个趋势的结合，就是编程语言“三位一体”的发展方向。
而这也是Go+的核心定位，融合了工程开发的Go、数据科学领域的Python、编程教学领域的Scratch，预计希望产生1+1+1>3的效果。Go+首先是一个静态语言，且语法完全兼容Go，但在形式上，Go+可能更像脚本语言，跟Python一样有同样低的学习门槛，这也就是上文提及的“Go之心Python之形”，使得Go+使用门槛是低的，但又具备静态语言的高运行效率。
Go+的“参考答案”
Go+虽然仍是一个初出茅庐，一时间很难与其他主流编程生态社区相抗衡的语言，但它会依据自身的优势特征制定了相应的阶段性发展策略。在此之前，许式伟用过去他对Go语言的精准判断，同样给Go+接下来的发展一个“参考答案”。
Go如今已经成为国内云计算基础设施的主流语言选择，但在变得流行之前，Go经历了很多迭代。以今日之视野看过去，Go的成功有三点要素：价值尺度、开源与社区生态、杀手级应用。
展开来讲：

首先是价值尺度的贯彻。

一是做到最精，将语言特性做到小而精；二是降低学习成本，一两周便可掌握入门，同时也将持续保持语言特性的稳定性，不会在未来提升学习成本；三是在不增加使用负担的情况下，持续提升性能。

其次，替代不是它的本色，与开源社区兼容并蓄才是它的本色。

Go+希望做到三个兼容：一是兼容Go的语法特性，在其基础上添加的特性最小化（目前Go+已经有对Go有90%的兼容能力）；二是兼容Scratch的引擎能力和设计，在此基础上实现自动代码转换；三是兼容Python，计划可以直接导入Python包，到2023年实现对Python的兼容。

再然后是具备一个杀手级应用。

虽然Go+定位于“三位一体”，但这并不意味着它会一上来就直接切数据科学场景。在解决数据科学任务方面，Python语言社区在库的数量、语言的简单性方面确实有一定优势，且一定程度上形成了强大的生态。一开始就“鸡蛋碰石头”，并不是个好方法。
为此，Go+会从工程与STEM教育一体化开始。相较之下，Scratch只是个玩具语言，并不适用于后期对工程科学的深入。Go+这是沿用了Code Monkey的教学体验，直接使用代码编程，学习门槛低，并进一步强化产学研融合发展，其优势得以体现。这种策略在过去的一年中已经得到有效性的印证。