Кратко и по делу.
Общие парадигмы
- C++: императивный / процедурный + объектно‑ориентированный + обобщённый (шаблоны) + низкоуровневое управление памятью.
- Python: императивный / объектно‑ориентный + динамическая типизация + скриптовый, поддержка функционального стиля.
- Haskell: чисто функциональный + ленивое вычисление + сильная статическая типизация (типовые классы) + неизменяемость по умолчанию.
Сопоставление для трёх задач ($1$–$3$)
$1$ Веб‑сервис с высокими требованиями к надёжности
- Рекомендуемый выбор: Haskell (первый), C++ (второй с оговорками), Python (третий с усилением практик).
- Почему Haskell: сильная типизация, неизменяемость и pure‑функции сокращают класс ошибок; статический контроль инвариантов через типы; хороши для бизнес‑логики, где важна корректность. Инструменты: Servant / Yesod / Wai, STM для безопасной конкурентности, QuickCheck для свойств, линтеры и CI. Компромиссы: меньше инженеров/экосистема меньше зрелых middleware; интерфейсы к внешним системам потребуют обёрток.
- Почему C++: высокая производительность и контроль; можно добиться надёжности с дисциплиной: RAII, строгие правила кодирования (MISRA, CERT), статический анализ (clang‑tidy, Coverity), ASan/UBSan, fuzzing. Инструменты: Boost.Beast, Pistache, gRPC, свёртка под CI/CD, unit+property тесты. Компромиссы: риск ошибок управления памятью и UB; высокая стоимость поддержки.
- Почему Python: быстрая разработка, зрелые web‑фреймворки (Django, FastAPI), богатая экосистема. Инструменты надёжности: mypy/pyright, pydantic, строгие тесты, контрактное тестирование, интеграция в контейнеры/категоризацию процессов. Компромиссы: динамическая типизация и интерпретатор делают раннего обнаружения ошибок сложнее; для критичных модулей потребуются сильные тесты и возможно перевод в память/компоненты на C++/Rust.
$2$ Системный компонент реального времени (строгие требования к латентности и предсказуемости)
- Рекомендуемый выбор: C++ (первый), Haskell (редко/с оговорками), Python (не подходит).
- Почему C++: прямой контроль над памятью и временем выполнения, можно избегать динамических аллокаций, интеграция с RTOS, детерминированные алгоритмы, lock‑free структуры, приоритетные планировщики. Инструменты: использование системного профилирования (perf), real‑time kernels (PREEMPT_RT), статический анализ, линейное выделение памяти, избегание исключений на критическом пути. Компромиссы: высокая сложность разработки и верификации; нужны строгие правила кодирования и анализ.
- Почему Haskell: GHC имеет сборщик мусора и ленивость — трудности с жесткой детерминизацией; возможно для мягкого реального времени при тщательной настройке RTS и запрете аллокаций на критическом пути, но риск. Инструменты: RTS options, строгое программирование (NOINLINE, bang patterns). Компромиссы: сложность гарантий по латентности.
- Почему Python: неподходящ — интерпретатор, GIL, непредсказуемый GC; только для нестрогих/вспомогательных задач или как высокоуровневый контрольный слой.
$3$ Исследовательский прототип машинного обучения
- Рекомендуемый выбор: Python (первый), C++ (второй для оптимизации/продакшн), Haskell (редко).
- Почему Python: максимум библиотек и инструментов (NumPy, PyTorch, TensorFlow, JAX, scikit‑learn), интерактивность (Jupyter), быстрый цикл экспериментации. Компромиссы: производительность чистого Python низкая — но вычисления делаются в нативных библиотеках (C/CUDA), поэтому практические ограничения минимальны. Инструменты: PyTorch, TensorBoard, Hugging Face, Optuna для оптимизации гиперпараметров.
- Почему C++: когда нужна максимальная производительность в продакшне (инференс на CPU), или написание кастомных ядер/операторов. Инструменты: libtorch, ONNX Runtime, Eigen, MKL, CUDA C++. Компромиссы: большая сложность разработки, медленный цикл исследования.
- Почему Haskell: интересен для экспериментов с безопасностью/формальными свойствами моделей, но экосистема ML слаба; используется редко.
Ключевые компромиссы и рекомендации
- Надёжность vs скорость разработки: Haskell даёт лучшие статические гарантии → медленнее старт; Python — быстрый прототип → больше тестов и runtime‑контроля; C++ — быстрое исполнение и контроль, но высокая стоимость правильного кода.
- Для комбинированных систем: смешанная архитектура — использовать «правильный инструмент для каждой части»: критичные по латентности модули на C++, бизнес‑логику/корректность на Haskell, исследовательскую и высокоуровневую оркестрацию на Python; связывать через RPC/gRPC/FFI/REST/ONNX.
- Практика обеспечения надёжности: статический анализ + property‑tests + fuzzing + CI/CD + мониторинг и опережающее тестирование производительности; контейнеризация и изоляция для снижения blast radius.
Если нужно, могу дать краткую конкретную стек‑рекомендацию для одной из трёх задач (фреймворки, инструменты CI, настройки GC/RTS или правила кодирования).