Программирование в XXI веке

Материал из Documentation.

Начало XXI века стало периодом дальнейшего развития технологий, зародившихся в предыдущем столетии, а также появления новых подходов к разработке программного обеспечения, которые сделали его более доступным, эффективным и ориентированным на пользователя. Интернет продолжал расти и проникать во все уголки земного шара, создавая новые возможности для коммуникации, торговли, образования, развлечений, социальных взаимодействий и участия в жизни общества. Java, благодаря своей платформонезависимости, надёжности, масштабируемости и зрелой экосистеме, оставалась одним из самых популярных языков программирования, особенно в корпоративном секторе, где она использовалась для создания критически важных приложений, требующих высокой производительности, безопасности и отказоустойчивости. Java Enterprise Edition (Java EE, ранее J2EE), переименованная позже в Jakarta EE и переданная под управление Eclipse Foundation, стала стандартом для разработки масштабируемых и надёжных веб-приложений, используемых в финансовых институтах, телекоммуникационных компаниях, государственных учреждениях, торговых сетях и других крупных организациях. Jakarta EE предоставляла набор спецификаций и API для разработки корпоративных приложений, включая сервлеты, JavaServer Pages (JSP), Enterprise JavaBeans (EJB), Java Message Service (JMS), Java Persistence API (JPA), Contexts and Dependency Injection (CDI) и другие технологии, которые позволяли разработчикам создавать сложные и масштабируемые приложения, соответствующие требованиям современного бизнеса. Активно развивались фреймворки для веб-разработки, такие как Struts, Spring, Hibernate, которые упрощали создание сложных веб-приложений и повышали производительность труда разработчиков. Struts, например, предоставлял архитектуру MVC (Model-View-Controller) для разделения логики приложения, представления данных и управления пользовательским вводом, что облегчало разработку, поддержку и масштабирование сложных веб-приложений, а также позволяло разным членам команды работать над разными частями приложения независимо друг от друга. Spring предлагал комплексный набор инструментов и библиотек для разработки корпоративных приложений, включая управление зависимостями (Dependency Injection), аспектно-ориентированное программирование (Aspect-Oriented Programming), транзакции, безопасность, интеграцию с базами данных и другими сервисами, что позволяло разработчикам создавать более гибкие, масштабируемые, надёжные и легко тестируемые приложения. Hibernate упрощал взаимодействие с базами данных, позволяя разработчикам работать с объектами Java вместо SQL-запросов, что уменьшало количество кода, необходимого для доступа к данным, повышало производительность труда разработчиков и обеспечивало переносимость приложений между разными базами данных. Параллельно росла популярность скриптовых языков, таких как PHP и JavaScript, для создания динамического контента, интерактивных веб-интерфейсов и серверной логики. PHP, в частности, стал доминирующим языком для разработки веб-сайтов на основе CMS (Content Management Systems), таких как WordPress, Joomla и Drupal, которые позволяли пользователям без специальных знаний создавать и управлять веб-сайтами, используя готовые темы, плагины и визуальные редакторы. WordPress, в частности, стал самой популярной CMS в мире, используемой для создания миллионов веб-сайтов, от личных блогов и портфолио до крупных корпоративных порталов и интернет-магазинов. JavaScript, в свою очередь, продолжал развиваться как язык для создания интерактивных веб-приложений на стороне клиента, используя технологии AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) для асинхронного обмена данными с сервером без перезагрузки всей страницы, что делало веб-приложения более отзывчивыми, удобными в использовании, похожими на настольные приложения и способными предоставлять более богатый и интерактивный пользовательский опыт.

Середина 2000-х годов ознаменовалась расцветом движения Open Source и появлением новых подходов к веб-разработке, которые коренным образом изменили ландшафт программирования, сделали разработку программного обеспечения более доступной, инновационной, коллаборативной и ориентированной на сообщество. Linux, Apache, MySQL и PHP (LAMP) стали де-факто стандартом для веб-серверов, предоставляя бесплатную, гибкую, надёжную и масштабируемую альтернативу проприетарным решениям, таким как Microsoft Windows Server, Internet Information Services (IIS) и Microsoft SQL Server. Open Source позволял разработчикам со всего мира совместно работать над созданием и улучшением программного обеспечения, обмениваться опытом, знаниями и идеями, и создавать инновационные решения, доступные для всех без ограничений, лицензионных отчислений и зависимости от одного поставщика. Это привело к созданию огромного количества Open Source проектов, которые стали основой для многих современных веб-сервисов, приложений, инфраструктур и инструментов разработки. Ruby on Rails, фреймворк для языка Ruby, произвёл революцию в веб-разработке, предложив простой, быстрый, элегантный и продуктивный способ создания веб-приложений, следуя принципам «convention over configuration» (соглашения важнее конфигурации) и «Don’t Repeat Yourself» (не повторяйся). Ruby on Rails привлёк внимание многих разработчиков своей элегантностью, простотой, высокой производительностью, акцентом на удобство разработки и философией «opinionated» framework (фреймворк с собственным мнением), а также способствовал популяризации agile-методологий разработки, таких как Scrum и Kanban, которые были ориентированы на итеративную разработку, быструю обратную связь, адаптацию к изменяющимся требованиям и постоянное улучшение процесса разработки. Agile-методологии позволяли командам разработчиков быстро реагировать на изменяющиеся потребности клиентов, выпускать новые версии программного обеспечения с минимальными затратами, обеспечивать высокое качество продукта и создавать ценность для бизнеса. JavaScript также продолжал развиваться, с появлением библиотеки jQuery, которая упростила манипулирование DOM (Document Object Model), добавила кросс-браузерную совместимость, обеспечила поддержку анимации и AJAX-запросов, и сделала разработку веб-интерфейсов более простой, эффективной, предсказуемой и доступной для широкого круга разработчиков. jQuery предоставлял удобные функции для работы с HTML-элементами, CSS-стилями, анимацией, AJAX-запросами, событиями и другими распространенными задачами, что позволяло разработчикам создавать более сложные и интерактивные веб-приложения с меньшими усилиями, затратами времени и знаний.

Конец 2000-х — начало 2010-х годов ознаменовались мобильной революцией, вызванной появлением iPhone в 2007 году и последующим распространением смартфонов и планшетов на базе iOS и Android, что кардинально изменило способ взаимодействия людей с технологиями, создало новые возможности для бизнеса и инноваций, и привело к взрывному росту индустрии мобильных приложений. Мобильные устройства стали неотъемлемой частью повседневной жизни людей, предоставив им доступ к информации, коммуникациям, развлечениям, социальным сетям, онлайн-сервисам, электронной почте, навигации, мобильному банкингу и другим возможностям в любое время и в любом месте. iOS и Android стали доминирующими мобильными платформами, что привело к резкому росту спроса на разработчиков, владеющих Objective-C (для iOS) и Java (для Android), а также знаниями и опытом в области разработки мобильных приложений. Apple создала свою экосистему разработки, предоставив разработчикам инструменты, библиотеки, фреймворки, документацию и поддержку для создания приложений для iPhone, iPad и других устройств на базе iOS. Xcode стал интегрированной средой разработки (IDE) для iOS, предоставляя удобные инструменты для написания, отладки, профилирования кода, создания пользовательских интерфейсов (с использованием Interface Builder и Storyboards), управления ресурсами приложения и публикации приложений в App Store. Apple также разработала язык Swift, который стал заменой Objective-C и предложил более современный, безопасный, выразительный и производительный синтаксис, а также улучшенную поддержку concurrency и функционального программирования. Google, в свою очередь, развивала Android как открытую платформу, что способствовало появлению множества производителей мобильных устройств (Samsung, Huawei, Xiaomi, и другие) и широкому распространению Android, делая его самой популярной мобильной операционной системой в мире. Android Studio стал IDE для разработки Android-приложений, предоставляя аналогичные возможности, что и Xcode, а также поддержку разработки приложений для Android Wear (умные часы), Android TV (телевизоры) и Android Auto (автомобили). Google также разработала язык Kotlin, который стал официальным языком разработки Android-приложений и предложил более современный, безопасный, выразительный и совместимый с Java синтаксис, а также улучшенную поддержку concurrency, coroutines и null safety. Появились новые инструменты и фреймворки для разработки мобильных приложений, такие как React Native, разработанный Facebook, Flutter, разработанный Google, и Xamarin, разработанный Microsoft, которые позволяли разработчикам создавать кросс-платформенные приложения, работающие как на iOS, так и на Android, с использованием единой кодовой базы. React Native использовал JavaScript и React для создания мобильных приложений, Flutter использовал язык Dart и предлагал богатый набор виджетов для создания красивых и производительных пользовательских интерфейсов, а Xamarin использовал язык C# и .NET для создания мобильных приложений, обеспечивая доступ к нативным API каждой платформы. Магазины приложений (App Store и Google Play) упростили распространение программного обеспечения, обеспечили безопасную и контролируемую среду для загрузки и установки приложений, и предоставили разработчикам возможность монетизировать свои приложения, продавая их, предлагая встроенные покупки, используя рекламные модели, или используя модель подписки. Разработка мобильных приложений стала одной из самых востребованных и высокооплачиваемых профессий в IT-индустрии, привлекая тысячи разработчиков со всего мира, которые создавали миллионы приложений, удовлетворяющих самые разные потребности пользователей и преобразующих способы взаимодействия людей с технологиями.

2010-е годы стали эпохой Big Data, Cloud Computing, Data Science и Python, что привело к новым прорывам в области анализа данных, искусственного интеллекта, машинного обучения, веб-разработки, автоматизации и научных вычислений, и кардинально изменило способ создания, развертывания, использования и управления программным обеспечением и данными. В 2010-х годах произошёл взрывной рост объёмов данных (Big Data), генерируемых социальными сетями, онлайн-сервисами, сенсорами, мобильными устройствами, Интернетом вещей (IoT), научными экспериментами и другими источниками, что создало новые возможности для бизнеса, науки и общества, но также поставило новые вызовы в области хранения, обработки, анализа и защиты данных. Традиционные методы обработки данных оказались неспособными справиться с такими объёмами, скоростью, разнообразием и изменчивостью данных, что потребовало разработки новых подходов, технологий и инструментов для работы с Big Data. Hadoop и Spark стали популярными фреймворками для распределённой обработки данных, позволяющими обрабатывать огромные объёмы данных на кластерах компьютеров, обеспечивая масштабируемость, отказоустойчивость и параллельную обработку данных. Hadoop предоставлял распределённую файловую систему (HDFS) для хранения больших объёмов данных и фреймворк MapReduce для параллельной обработки данных, разбивая задачи на небольшие части и распределяя их между узлами кластера. Spark расширил возможности Hadoop, добавив поддержку обработки данных в оперативной памяти, что значительно ускорило процесс анализа данных и позволило выполнять сложные аналитические запросы в режиме реального времени. NoSQL базы данных, такие как MongoDB, Cassandra, Redis, Couchbase и Neo4j, стали альтернативой традиционным реляционным базам данных, предлагая большую масштабируемость, гибкость, производительность и поддержку различных моделей данных для хранения неструктурированных, полуструктурированных и структурированных данных, а также удовлетворения различных требований к консистентности, доступности и отказоустойчивости. Облачные вычисления (Cloud Computing) стали мейнстримом, предоставляя гибкую, масштабируемую, экономичную, безопасную и доступную инфраструктуру для разработки, развёртывания, использования и управления приложениями и данными. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) и другие провайдеры облачных услуг предлагали широкий спектр сервисов, от виртуальных машин и контейнеров до баз данных, хранилищ данных, сервисов для машинного обучения, Интернета вещей, бессерверных вычислений и других передовых технологий, позволяя компаниям быстро масштабировать свои приложения, снижать затраты на инфраструктуру, повышать отказоустойчивость, получать доступ к передовым технологиям и сосредоточиться на инновациях и развитии бизнеса. Python стал одним из самых популярных языков программирования благодаря своей простоте, универсальности, читаемости, богатой экосистеме библиотек и инструментов для Data Science, машинного обучения, веб-разработки, автоматизации, научных вычислений, и образования. Библиотеки, такие как NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, Matplotlib, Seaborn и Bokeh, сделали Python незаменимым инструментом для специалистов по данным, разработчиков AI-приложений, ученых, инженеров, аналитиков и преподавателей. NumPy предоставлял эффективные инструменты для работы с массивами и матрицами, Pandas — для анализа и манипулирования данными, Scikit-learn — для машинного обучения, TensorFlow и Keras — для глубокого обучения и нейронных сетей, PyTorch — для динамического построения нейронных сетей и разработки AI-приложений, Matplotlib и Seaborn — для визуализации данных, а Bokeh — для создания интерактивных веб-приложений для анализа данных.

2020-е годы ознаменовались дальнейшим развитием искусственного интеллекта (AI), появлением Low-Code/No-Code платформ, распространением новых языков программирования, переходом к новым архитектурам и методологиям разработки, и растущим влиянием программирования на все сферы жизни общества. Искусственный интеллект (AI) стал ключевым направлением развития программирования, проникнув во все сферы жизни общества, от медицины, финансов, транспорта и образования до развлечений, искусства, науки и управления. Машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, обработка естественного языка, компьютерное зрение и другие технологии AI стали широко использоваться для решения различных задач, от распознавания изображений, классификации текстов и предсказания результатов выборов до автоматизации процессов, создания интеллектуальных ассистентов, разработки новых лекарств, и управления сложными системами. TensorFlow, разработанный Google, и PyTorch, разработанный Facebook, стали популярными фреймворками для машинного обучения, предоставляя инструменты и библиотеки для создания, обучения, развёртывания и управления моделями машинного обучения. Эти фреймворки позволили разработчикам создавать сложные AI-приложения с меньшими усилиями и затратами, используя готовые модели, алгоритмы и инструменты для обучения, оптимизации, оценки и развертывания моделей. Появились новые языки программирования, такие как Rust и Go, которые предлагают высокую производительность, безопасность, concurrency и поддержку современных архитектур и методологий разработки, что делает их подходящими для разработки системного программного обеспечения, сетевых приложений, облачных сервисов, встроенных систем, блокчейн-приложений и других высокопроизводительных и критически важных приложений. Rust, разработанный Mozilla, предоставляет гарантии безопасности памяти и потоков, что делает его идеальным для разработки операционных систем, браузеров, игровых движков, и других приложений, где безопасность, надёжность и производительность имеют первостепенное значение. Go, разработанный Google, отличается простотой, эффективностью, высокой производительностью, поддержкой concurrency и встроенными инструментами для разработки и развертывания приложений, что делает его популярным для разработки облачных сервисов, сетевых приложений, инструментов командной строки, инфраструктурного программного обеспечения и других приложений, где масштабируемость, производительность, надежность и простота разработки являются ключевыми требованиями. Low-Code/No-Code платформы стали популярными, позволяя людям без опыта программирования создавать простые приложения, автоматизировать задачи, настраивать рабочие процессы, интегрировать различные сервисы, и создавать новые цифровые продукты и сервисы, используя визуальные интерфейсы, готовые компоненты, drag-and-drop инструменты и шаблоны. Эти платформы демократизируют разработку программного обеспечения, расширяют возможности для инноваций и позволяют бизнес-пользователям быстро создавать решения для своих задач, не прибегая к помощи профессиональных программистов. Примеры таких платформ включают Microsoft Power Apps, Appian, OutSystems, Mendix, Bubble и Webflow. Однако, важно отметить, что Low-Code/No-Code платформы обычно ограничены в своей функциональности, гибкости и возможностях кастомизации, и не подходят для разработки сложных и критически важных приложений, требующих глубокого знания программирования, контроля над кодом, высокой производительности и масштабируемости.