Dunia pemrograman sedang bergejolak dengan kegembiraan karena Mojo, bahasa pythonic yang ambisius yang dikembangkan oleh tim Chris Lattner di Modular, telah mencapai tonggak penting: integrasi yang mulus dengan Python. Perkembangan ini menandai langkah maju yang krusial bagi para developer yang mencari alternatif berperforma tinggi untuk Python murni tanpa meninggalkan basis kode mereka yang sudah ada.
Python Kini Dapat Memanggil Fungsi Mojo Secara Langsung
Integrasi ini bekerja melalui mekanisme yang mudah dipahami di mana kode Mojo dikompilasi menjadi ekstensi yang dapat dipanggil Python menggunakan PythonModuleBuilder. Developer dapat menulis fungsi yang kritis dalam hal performa menggunakan Mojo dan mengimpornya langsung ke dalam skrip Python, mirip dengan cara kerja ekstensi C tetapi dengan sintaks yang jauh lebih sederhana. Proses pengaturan telah disederhanakan secara signifikan, hanya memerlukan perintah uv pip install yang sederhana untuk memulai.
Pengujian awal mengungkapkan peningkatan performa yang mengesankan. Algoritma penghitungan bilangan prima yang ditulis dalam Mojo dieksekusi dalam 0,011 detik dibandingkan dengan 0,44 detik untuk kode Python yang setara - hampir 40 kali lebih cepat. Bahkan ketika dibandingkan dengan implementasi NumPy, Mojo menunjukkan keunggulan kecepatan yang substansial untuk tugas-tugas komputasi.
Hasil Perbandingan Performa:
- Algoritma penghitungan bilangan prima (n=20.000):
- Python murni: 0,44 detik
- Implementasi NumPy: 0,26 detik
- Mojo: 0,011 detik (~40x lebih cepat dari Python)
- Perhitungan faktorial (n=10):
- Python: 5,0e-06 detik
- Mojo: 3,0e-05 detik
- Perhitungan faktorial (n=100):
- Python: Hasil benar dalam 0,30 detik
- Mojo: Integer overflow (mengembalikan 0)
Tantangan Teknis Masih Tersisa
Meskipun hasil yang menjanjikan, integrasi ini mengungkapkan beberapa kekurangan yang khas dari teknologi tahap awal. Masalah integer overflow muncul selama pengujian, di mana menghitung factorial(100) mengembalikan nol dalam Mojo sementara Python menanganinya dengan benar. Ini menyoroti bahwa Mojo menggunakan integer dengan lebar tetap daripada aritmatika presisi arbitrer Python, sebuah pilihan desain yang memprioritaskan performa daripada kompatibilitas.
Implementasi saat ini juga memiliki keterbatasan praktis, termasuk dukungan untuk hanya hingga tiga argumen fungsi dalam sistem binding Python. Batasan-batasan ini mencerminkan sifat eksperimental dari teknologi ini dan menunjukkan bahwa kesiapan produksi mungkin masih memerlukan waktu.
Keterbatasan Teknis Saat Ini:
- Pengikatan fungsi terbatas maksimal 3 argumen
- Integer dengan lebar tetap (tidak ada presisi arbitrer seperti Python)
- Masalah overflow integer pada kalkulasi besar
- Dukungan Windows memerlukan WSL
- Kompiler closed-source (open-source direncanakan untuk 2026)
- Dukungan GPU terbatas (model NVIDIA dan AMD tertentu)
Komunitas Memperdebatkan Masa Depan Open Source
Komunitas developer tetap terbagi tentang prospek jangka panjang Mojo, terutama mengenai sifat closed-source-nya. Meskipun Modular telah berkomitmen untuk membuat Mojo menjadi open-source pada tahun 2026, banyak developer ragu untuk menginvestasikan waktu dalam mempelajari bahasa proprietary. Skeptisisme ini dapat dipahami mengingat pendanaan venture capital yang substansial di balik proyek ini dan kekhawatiran tentang strategi monetisasi masa depan yang potensial.
Saya pada dasarnya tidak percaya bahwa bahasa pemrograman dapat berhasil di balik paywall atau gatekeeper industri.
Perbandingan dengan bahasa-bahasa lain yang awalnya closed-source seperti Java dan C# memberikan beberapa preseden, meskipun bahasa-bahasa tersebut memiliki ekosistem korporat besar yang mendukung adopsi mereka sejak awal.
Kompetisi dalam Ruang Performance Python
Mojo menghadapi kompetisi ketat dari solusi-solusi yang sudah mapan seperti PyO3 untuk integrasi Rust, Cython untuk ekstensi C, dan tools pemrograman GPU yang sedang berkembang dari NVIDIA. Keunggulan unik bahasa ini terletak pada fondasi MLIR-nya, yang menjanjikan pemrograman GPU lintas platform tanpa vendor lock-in ke CUDA. Namun, keunggulan ini mungkin berkurang karena perusahaan lain, terutama NVIDIA, memperluas penawaran tooling Python mereka.
Kesuksesan Mojo kemungkinan akan bergantung pada apakah bahasa ini dapat memenuhi janji aslinya menjadi superset Python yang sesungguhnya sambil mempertahankan keunggulan performanya. Saat ini, bahasa ini telah bergeser dari pemasaran superset Python menuju dideskripsikan sebagai bahasa keluarga Python, menunjukkan bahwa kompatibilitas penuh mungkin lebih menantang daripada yang diantisipasi awalnya.
Seiring teknologi ini matang, para developer akan mengamati dengan cermat untuk melihat apakah Mojo dapat menjembatani kesenjangan antara kemudahan penggunaan Python dan tuntutan performa dari beban kerja komputasi modern.
Referensi: Python can run Mojo now