Mojo 1: Sembra Python ma è più tranquillo

L'aggiornamento include miglioramenti come una dichiarazione di variabile unificata utilizzando `var`, chiusure semplificate e la fusione di tipi precedentemente separati `Pointer` e `UnsafePointer` in un unico tipo con marcatori di sicurezza espliciti attraverso il prefisso `unsafe_`.

Per la prima volta, alcune parti delle interfacce di Mojo sono esplicitamente contrassegnate come stabili. Uno dei cambiamenti più significativi riguarda le definizioni delle funzioni. In precedenza, Mojo utilizzava ∀def` per funzioni simili a Python e ∀fn` per funzioni controllate più rigorose. Con la versione 1, Modular ha rimosso ∀fn`, sostituendolo con ∀def`. Questo cambiamento introduce regole più rigorose per ∀def`, che richiedono una gestione esplicita delle eccezioni tramite ∀raises` se le eccezioni devono essere lanciate. Il compilatore ora tratta ∀def` come soggetto a queste regole più rigorose, il che significa che il codice scritto con ∀fn` potrebbe fallire sotto i nuovi standard a meno che non sia adattato.

È stata introdotta anche una nuova sintassi lambda, descritta come yPython-style ma che richiede parentesi e annotazioni di tipo. Invece di `lambda x: x 2` di Python, Mojo utilizza `lambda (x: Int) -> Int: x 2`. Il compilatore ha anche acquisito funzionalità di rilevamento degli errori migliorate. Può identificare riferimenti non validi, in particolare in scenari in cui la gestione della memoria potrebbe portare a crash o vulnerabilità di sicurezza. Ad esempio, se un elenco cresce oltre lo spazio assegnato e un riferimento punta alla vecchia posizione, Mojo segnala questo durante la compilazione piuttosto che durante l'esecuzione.

Un esempio di programma lo illustra, mostrando come un riferimento a un elemento di elenco diventa invalido dopo l'aggiunta di nuovi dati, portando a un chiaro messaggio di errore. Modular mira ad affrontare il problema delle due lingue comune nello sviluppo di AI, in cui Python domina a causa della sua facilità d'uso ma manca di prestazioni, spesso facendo affidamento su C, C ++ o CUDA per il calcolo. Mojo offre tipizzazione statica, un modello di proprietà senza raccolta rifiuti e controllo diretto dell'hardware, posizionandolo più vicino a C ++ e Rust rispetto a Python nonostante la sua sintassi familiare. Modular utilizza Mojo come base per MAX e i suoi servizi cloud.

Fondato nel gennaio 2022 da Chris Lattner, lo sviluppatore originale di LLVM e Swift, e Tim Davis, responsabile di TensorFlow, XLA e TPU presso Google, Modular si basa sul loro lavoro su MLIR, che ora costituisce la base di Mojo. Dal 29 luglio 2026, Modular fa parte di Qualcomm, anche se Mojo, MAX e Modular Cloud rimangono prodotti indipendenti.