Представьте: вы сидите за терминалом, перед вами — гигабайт логов, и нужно за минуту вытащить ключевые паттерны, сгенерировать отчет и не утонуть в коде. Python? Можно. Но есть инструмент, который справится быстрее, лаконичнее и без лишних библиотек. Это Perl — язык, который многие из вас оставили еще в нулевых. Но в 2025 году он неожиданно выстрелил, взлетев с 27-го на 10-е место в рейтинге Tiobe. Что за магия, что произошло? Давайте разбираться.

Из глубин 80-х: путь Perl от звезды до изгоя

Perl появился в 1987 году, когда Ларри Уолл, лингвист и программист, решил упростить себе жизнь с обработкой текстов в Unix. Название изначально было Pearl — «жемчужина», намек на ценность простых решений для сложных задач. Но из-за конфликта с другим языком убрали одну букву — и получился Perl. В 90-е и нулевые он был настоящей звездой. CGI-скрипты на Perl крутили первые динамичные сайты, а его регулярные выражения (regex) без труда резали логи, парсили данные и анализировали геномы в биоинформатике. В мае 2005 года Perl забрался на третью строчку Tiobe, обойдя C++, но уступив C и Java.

Его философия — TMTOWTDI («Есть не один способ сделать это») — давала свободу. Хочешь набросать скрипт за пять минут? Пожалуйста. Нужна тонкая оптимизация? Perl справится. Но к 2010-м начался закат. Python с его понятным синтаксисом и акцентом на читаемость перетянул одеяло. Perl стали клеймить за «спагетти-код» — особенно из-за сложных regex, которые без опыта выглядели как шифр. История с Perl 6 не помогла: обещанная в 2000 году революция затянулась. Основная ветка, Perl 5, развивалась тихо, в тени хайпа вокруг новых языков. К январю 2025 года Perl рухнул на 35-е место — один из худших результатов за всю историю рейтинга.

И вдруг — рывок. С марта 2025-го индекс Tiobe начал расти: с 0,49% до 2,03% к сентябрю. Для сравнения: JavaScript на шестом месте с 3,22%, Rust — 18-е с 1,01%. Но почему?

Почему Perl снова на коне: книги, ИИ и текстовая магия

Даже глава рейтинга Tiobe Пол Янсен признается: точной причины он не знает. Но если собрать воедино факты и тенденции 2025 года, картина складывается. Рост начался не с громкого релиза, а с накопленного интереса. Это не случайный всплеск — язык просто дождался своего часа.

Первое — учебники. На Amazon новых книг по Perl заметно больше, чем по Rust или PHP. Это не старые справочники, а свежие пособия: от интеграции с современными инструментами до сценариев автоматизации. Разработчики ищут такие материалы, поисковики фиксируют спрос — рейтинг растет.

Второе — обновления. Летом 2025-го вышла версия Perl 5.42 с улучшенной поддержкой регулярных выражений и Unicode. В эпоху больших данных это оказалось крайне востребованным.

Третий фактор — нишевая сила Perl в работе с текстом. Язык изначально создавался именно для этого, и в 2025 году его возможности снова оказались востребованы. Нейросети и цифровые сервисы генерируют огромные массивы данных — промпты, журналы событий, датасеты. Для их анализа нужны быстрые и точные инструменты, и регулярные выражения Perl остаются одним из самых удобных решений. В биоинформатике он по-прежнему используется для разбора геномов, в DevOps — для анализа логов, а в финансах сохраняется в легаси-системах, где обрабатываются транзакции и отчетность.

Кстати, здесь важна роль сообщества. Perl не только «жив» за счет старого кода в банках и телекомах, но и развивается. Perl Toolchain Summit собрал десятки разработчиков, которые обновили инфраструктуру CPAN: усилили безопасность, улучшили тестирование, сделали экосистему стабильнее. Благодаря этому язык остается не просто «наследием», а рабочим инструментом, в который продолжают инвестировать.

Наконец, прагматизм. Пока Python перегружен библиотеками для искусственного интеллекта, Perl остается легким инструментом для быстрых скриптов.

Все это сочетание — поиск пользователями в сети новых учебников, свежих релизов, поддержка сообщества и уникальное превосходство в текстовых задачах — запустило ренессанс Perl.

Что Perl может в 2025 году: реальные кейсы и сценарии использования

Давайте разберем, где и как Perl применяется сегодня.

Анализ логов в DevOps. Представьте: серверы компании каждый день генерируют огромные файлы с логами — записи о работе системы. Нужно быстро найти все ошибки, например сбои при загрузке страниц, и понять, какие из них повторяются чаще всего. Perl позволяет за минуты разобрать гигабайты данных и выдать отчет, где ошибки сгруппированы по типу. Это экономит часы работы системных администраторов. В крупных IT-компаниях, где используются старые серверные системы, Perl ценят за то, что он справляется с такими задачами быстрее, чем более современные инструменты, и не требует сложной настройки.

Обработка данных для нейросетей. Искусственный интеллект в 2025 году — это не только модели, которые пишут тексты или рисуют картинки, но и огромные массивы данных, нуждающиеся в подготовке. Например, перед обучением нейросети данные вроде текстов, логов или JSON-файлов требуется очистить, отфильтровать или переформатировать. Perl здесь как рыба в воде: он быстро обрабатывает текстовые файлы, вытаскивая только нужное, будь то ключевые слова или шаблоны. В стартапе, работающем с ИИ, сотрудник может за час подготовить данные для анализа, используя Perl, вместо того чтобы тратить день на настройку сложных библиотек. Это особенно актуально в исследовательских командах, где время — критический ресурс.

Биоинформатика: работа с геномами. Здесь Perl остается заметным инструментом, особенно в старых пайплайнах и системах, созданных еще в 90-е и нулевые. Геномы — это огромные текстовые файлы с миллионами строк, и Perl помогает быстро находить в них нужные паттерны, например мутации, связанные с болезнями. Многие университеты и исследовательские центры продолжают использовать Perl именно потому, что он встроен в существующую инфраструктуру, а переписывать ее с нуля слишком дорого и рискованно. Сегодня язык чаще соседствует с Python и R, но сохраняет свою роль в анализе геномных данных.

Финансы и legacy-системы. В банках и финансовых компаниях до сих пор работают программы на Perl, созданные десятилетия назад. Это тысячи приложений и миллионы строк кода, которые отвечают за обработку транзакций, анализ рисков и генерацию отчетов. Переписать такие системы на другой язык означает вложить огромные средства и годы работы, рискуя при этом получить новые ошибки. Поэтому Perl продолжает поддерживать эти решения, а специалисты, знающие язык, востребованы. В некоторых компаниях Perl применяют для ежедневного анализа логов транзакций, чтобы быстро выявлять подозрительные операции.

Автоматизация рутинных задач. Perl часто используют в малых компаниях и у фрилансеров для простых сценариев — от обработки CSV-файлов до быстрой фильтрации данных. Скрипт позволяет выполнить задачу за минуты без сложных инструментов, что особенно важно там, где ценятся скорость и минимальные ресурсы.

В целом, тренды играют на руку Perl. Рост объемов текстовых данных — от логов до датасетов для ИИ — делает его regex и скрипты все более востребованными. Если разработчики продолжат выпускать учебники, а компании инвестировать в специалистов, Perl может закрепиться в топ-10 Tiobe надолго. Будущее зависит от баланса: сохранить простоту, но адаптироваться к новым задачам, вроде интеграции с облаками или ИИ-платформами.

Попробовали Perl? Расскажите в комментариях, где он вас выручил. Ваш опыт может стать еще одним доказательством его возвращения.