Это Clojure. Автор (Ethan McCue) объясняет логику:
Для реальной конкуренции с Python в Data Science нужно два условия:
1️⃣Иметь аналогичную экосистему
3️⃣Превосходить Python в чём-то важном
Экосистема: У Clojure есть полные аналоги numpy (
dtype-next), pandas (tech.ml.dataset), ML-пайплайны (metamorph.ml), плоттинг (Tableplot), ноутбуки (Clay). А чего нет — можно вызвать Python напрямую через libpython-clj.Превосходство: Python медленный, и это не починить. CPython не может оптимизироваться, потому что детали его реализации стали частью API — сломаешь numpy/pandas. Отсюда вечное «есть быстрый способ и медленный способ» делать одно и то же.
Clojure работает на JVM, которая агрессивно оптимизирует рантайм. Можно писать логику на самом языке, а не убегать в C. Поясню тут логику автора: Python структурно не может стать быстрым — его внутренности (reference counting, GIL, C API) стали частью контракта с экосистемой. У JVM таких ограничений нет.
Станет ли Clojure массовым — вопрос удачи, но по набору характеристик это единственный язык, у которого есть шанс.
@zen_of_python