Почему Perl называли «скотчем»: как Ларри Уолл продвигал практичность, автоматизацию раннего веба и чему Perl учит обработке текста и данных сегодня.
Ларри Уолл — лингвист по образованию и программист по профессии. В конце 1980‑х он работал системным администратором и постоянно сталкивался с «грязной» реальностью: разнородные логи, текстовые отчёты, странные форматы данных и необходимость быстро собирать из этого работающие инструменты. Perl родился не как академический эксперимент, а как ответ на ежедневные задачи — когда важнее получить результат сегодня, чем идеально выстроить теорию.
В те времена часто приходилось «склеивать» командные утилиты, обрабатывать потоки текста и автоматизировать рутину на серверах. Perl сделал ставку на скорость результата:
Эта ориентация на практику — не «ленивость», а попытка уменьшить трение между проблемой и решением.
«Duct tape» (скотч/клейкая лента) в программировании — философия «склеивания» систем: берём имеющиеся инструменты, быстро соединяем их, закрываем щели, пока всё не заработает. В хорошем смысле это про находчивость и умение собрать полезный инструмент из несовершенных исходных данных.
Perl идеально поддерживает такой подход: вы можете быстро распарсить текст, вытащить нужные поля, превратить их в отчёт и отдать результат дальше по цепочке.
Сегодня этот же принцип нередко реализуют иначе: не только через скрипты, но и через «быструю сборку» прототипов из чата. Например, в vibe-coding платформах вроде TakProsto.AI можно описать задачу словами (формы, отчёты, интеграции), получить рабочее приложение, а затем при необходимости экспортировать исходники и довести решение до продакшена уже в привычных процессах.
Полезно, когда:
Опасно, когда «скотч» становится архитектурой:
Смысл подхода Ларри Уолла не в вечном хаосе, а в прагматичном балансе: быстро сделать работающий инструмент — и вовремя остановиться, чтобы привести его в порядок, если он остаётся в продакшене.
В конце 90‑х и начале 2000‑х веб был более «ручным»: много статических страниц, минимум фреймворков, а бизнес‑задачи появлялись быстрее, чем успевали переписать сайт с нуля. Perl идеально попал в этот момент — как язык, на котором можно было быстро связать данные, файлы и сетевые запросы в работающий сервис.
Типичный сценарий: пользователь отправляет форму, сервер принимает запрос, валидирует поля, пишет запись в файл/БД, отправляет письмо и возвращает HTML. CGI‑скрипт на Perl позволял сделать это в одном месте и без сложной инфраструктуры.
Важно, что Perl хорошо чувствовал себя рядом с «грязными» данными: неполные поля, странные кодировки, разный формат дат. Там, где другие языки требовали больше церемоний, Perl позволял быстро довести поток данных до нужного вида и выдать результат.
Perl часто не заменял grep/sed/awk, а дополнял их. Команда в терминале фильтровала и находила нужные строки, а Perl‑скрипт брал отфильтрованное, превращал в таблицу, добавлял бизнес‑правила и сохранял отчёт.
Такой подход «скотчем и изолентой» был практичным: меньше движущихся частей, быстрее отладка, проще развернуть на сервере.
Маленькие команды ценили скорость сборки решений: переименовать пачку файлов, прогнать пакетную обработку, сделать ежедневные отчёты по заказам, сгенерировать страницы каталога из CSV. Perl помогал закрывать такие задачи за часы или дни — и это напрямую влияло на способность бизнеса реагировать на запросы пользователей и клиентов.
Perl изначально проектировался как язык, которому «удобно» жить среди строк. Там, где в других экосистемах нужно заранее описывать структуры, подключать тяжёлые библиотеки или согласовывать форматы, Perl часто позволяет начать с того, что уже есть: текстового файла, вывода команды или фрагмента HTML.
Для Perl строка — не компромисс, а базовая единица работы. Сшить кусочки, вытащить поля, заменить шаблоны, нормализовать пробелы, перекодировать, привести даты к одному виду — всё это делается «на месте», без лишних церемоний.
При этом текст становится универсальным интерфейсом между частями системы: один скрипт читает, другой дополняет, третий формирует отчёт. Такая связка особенно полезна, когда источники разнородные, а задача — быстро получить результат.
Сильная сторона Perl — в тесной интеграции регулярных выражений с остальным языком. Но важна установка: regex — это инструмент для понятных операций (найти, извлечь, заменить), а не «заклинание» на полстраницы.
Хорошее правило: сначала добиться корректного совпадения на типичных данных, затем улучшать читаемость (именованные группы, комментарии, разбиение на шаги), и только потом думать о микрооптимизациях.
Perl удобно работает «построчно», поэтому он отлично вписывается в конвейеры:
Это помогает обрабатывать большие объёмы без загрузки всего в память и быстро встраиваться в существующие админские и серверные сценарии.
Типичный стиль Perl-подхода к тексту: сначала сделать так, чтобы данные разбирались верно и предсказуемо (включая «грязные» случаи), затем упростить использование (флаги, параметры, понятный вывод), и только после этого ускорять узкие места, если они действительно появились.
Perl во многом прославился тем, что сделал регулярные выражения практичным инструментом «на каждый день». Regex особенно хорош там, где нужно быстро найти закономерность в тексте и превратить её в действие: вытащить данные, проверить формат, сделать массовую замену.
Валидация: «похоже ли это на e-mail/номер заказа/дату» — но лучше проверять именно формат, а не пытаться доказать «что адрес точно существует».
Извлечение: достать ID, статус, время, параметры из строк логов, писем, конфигов.
Замены: нормализовать пробелы, переименовать поля, обезличить данные (маскировать номера, токены).
Главный риск regex — не скорость, а непонятность через месяц. В Perl есть приёмы, которые резко улучшают поддерживаемость:
/x и комментарии: можно разнести выражение по строкам и подписать части.Пример (идея важнее деталей):
my ($date, $level) = $line =~ m{
^(?\u003cdate\u003e\d{4}-\d{2}-\d{2})\s+
(?\u003clevel\u003eINFO|WARN|ERROR)\b
}x;
Regex плохо дружит с вложенными структурами и контекстом: баланс скобок, рекурсивные форматы, сложные языки разметки. Отдельный частый случай — HTML: без парсера вы быстро упрётесь в «почти работает», особенно если в документе есть вложенность, переносы строк и нестандартные атрибуты.
\b — границы слова, чтобы не ловить лишнее.(?:...) — группы без захвата, когда скобки нужны «для логики».s/// — замена; полезно добавлять флаг g для всех вхождений..*? вместо .*, когда важно не «съесть» лишнее.Есть веб-лог (например, формат combined у Nginx/Apache): в каждой строке — IP, время, запрос, код ответа, размер и т.д. Нужно быстро получить отчёт: сколько было запросов по каждому URL и сколько из них завершилось ошибками (4xx/5xx). Результат — понятная таблица в stdout или файл.
Perl удобно читать лог «потоком»: строка за строкой, без загрузки всего файла в память. Дальше делаем три шага:
Фильтрация: пропускаем строки, которые не похожи на лог (битые/пустые).
Извлечение полей: достаём метод, путь, код статуса.
Агрегация: считаем запросы по пути и отдельно — ошибки.
use strict;
use warnings;
use utf8;
use open ':std', ':encoding(UTF-8)';
my (%hits, %errors);
while (my $line = \u003c\u003e) {
chomp $line;
next if $line eq '';
# Упрощённый разбор combined: "METHOD /path HTTP/x" STATUS ...
if ($line =~ /"(GET|POST|PUT|DELETE|HEAD|PATCH)\s+([^\s?]+)[^\"]*"\s+(\d{3})\s+/) {
my ($method, $path, $status) = ($1, $2, $3);
$hits{$path}++;
$errors{$path}++ if $status \u003e= 400;
}
}
print "PATH\tHITS\tERRORS\n";
for my $path (sort { $hits{$b} \u003c=\u003e $hits{$a} } keys %hits) {
printf "%s\t%d\t%d\n", $path, $hits{$path}, ($errors{$path} // 0);
}
Кодировки. Логи обычно ASCII/UTF-8, но иногда встречаются «грязные» байты (особенно в user-agent). Если видите предупреждения про wide character — попробуйте не декодировать вовсе и работать в байтах, либо точечно отключать проблемные поля.
Разделители и формат. У разных конфигов разные поля: где-то путь с query string, где-то нет. Если нужно учитывать параметры, замените ([^\s?]+) на ([^\s]+).
Многострочные записи. В «чистом» access log их быть не должно, но в приложенческих логах встречаются stack trace. Тогда важно определить границы события (например, строка начинается с даты) и собирать блоки.
Возьмите 5–10 строк лога как контрольный пример и вручную посчитайте 1–2 URL.
Прогоните скрипт на этом мини-файле и сравните числа.
Для самопроверки добавьте простой «тест в лоб»: если ожидаете, что /health должен быть без ошибок, проверьте это после обработки и выводите предупреждение. Это дешевле, чем потом разбираться с неверной статистикой.
Мини-ETL на Perl — это когда у вас есть несколько «сыроватых» текстовых выгрузок, а на выходе нужен один аккуратный файл для отчёта, импорта в CRM или загрузки в BI. Типичные сценарии: почистить поля, нормализовать форматы, объединить файлы, выкинуть дубликаты.
Представим два файла:
users.tsv: id\temail\tnameevents.tsv: user_id\tevent\ttsХотим получить потоковый результат: email,name,last_event_ts.
Ключевой приём — хранить «справочник» пользователей в хеше, а события читать построчно и обновлять «последнее событие». Дедупликация и нормализация делаются по ходу: lc для email, grep для отсева пустых значений, join для сборки строки.
#!/usr/bin/env perl
use strict;
use warnings;
use Getopt::Long qw(GetOptions);
my ($users, $events, $out, $help);
GetOptions(
'users=s' =\u003e \$users,
'events=s' =\u003e \$events,
'out=s' =\u003e \$out,
'help' =\u003e \$help,
) or die "Run with --help\n";
if ($help || !$users || !$events) {
print "Usage: $0 --users users.tsv --events events.tsv [--out result.tsv]\n";
exit($help ? 0 : 2);
}
open my $U, '\u003c', $users or die "Can't open $users: $!\n";
open my $E, '\u003c', $events or die "Can't open $events: $!\n";
open my $O, '\u003e', ($out // '-') or die "Can't write output: $!\n";
my (%user, %last_ts);
while (my $line = \u003c$U\u003e) {
chomp $line;
my ($id, $email, $name) = split /\t/, $line, 3;
next if !defined $id || $id eq '';
$email = lc($email // '');
$name = $name // '';
$user{$id} = { email =\u003e $email, name =\u003e $name };
}
while (my $line = \u003c$E\u003e) {
chomp $line;
my ($uid, $event, $ts) = split /\t/, $line, 3;
next if !$uid || !$ts;
next if !exists $user{$uid};
$last_ts{$uid} = $ts if !exists $last_ts{$uid} || $ts gt $last_ts{$uid};
}
print $O join("\t", qw(email name last_event_ts)), "\n";
for my $uid (sort keys %last_ts) {
my $u = $user{$uid};
my @fields = map { $_ // '' } ($u-\u003e{email}, $u-\u003e{name}, $last_ts{$uid});
@fields = grep { $_ ne '' } @fields; # при желании можно ужесточить
print $O join("\t", ($u-\u003e{email}, $u-\u003e{name}, $last_ts{$uid})), "\n";
}
exit 0;
Обратите внимание: скрипт принимает входные пути, умеет печатать --help, возвращает 0 при успехе и 2, если не хватает аргументов. Это мелочь, но именно такие детали делают «склеивающие» утилиты пригодными для пайплайнов (cron, CI, вызовы из других скриптов), а не одноразовой поделкой.
Perl знаменит практичностью и девизом «There’s more than one way to do it». Это освобождает: задачу можно решить так, как удобнее прямо сейчас. Но в команде свобода быстро превращается в разнобой — два разработчика могут написать три разные версии одного и того же, и каждая будет «по-перловски» правильной.
Плюс — скорость и гибкость: под разные данные и контексты легко подобрать подход. Минус — сложнее ревьюить и сопровождать: договорённости по стилю становятся не бонусом, а необходимостью. Если их нет, «идиоматичный» Perl начинает выглядеть как набор индивидуальных привычек.
Плохая читаемость обычно появляется не из-за самого языка, а из-за сочетания приёмов:
Хорошая новость: поддерживаемость можно вернуть простыми правилами.
Выберите стиль и следуйте ему (форматирование, пробелы, скобки).
Давайте переменным «говорящие» имена и выделяйте этапы обработки в функции.
Ограничивайте «магические» конструкции: лучше явный код, чем хитрый.
Комментируйте намерение, а не синтаксис: зачем этот шаблон, почему такие допущения.
Если решение читается за 30 секунд — его проще исправлять. Когда хочется сжать всё в одну строку, полезная привычка — остановиться и сделать две: сначала понятное преобразование данных, затем понятная проверка. Perl ценит практичность, но долгоживущие скрипты ценят предсказуемость ещё больше.
Perl часто выбирали не только из‑за синтаксиса и регулярных выражений, но и из‑за CPAN — огромного каталога модулей, который превращает «написать скрипт» в «собрать решение из кирпичиков». Для задач вроде разбора логов, работы с датами, HTTP-запросов, CSV/JSON, отправки почты или подключения к базам данных почти всегда найдётся готовый модуль — и это экономит часы и дни.
Хороший модуль обычно даёт три вещи: надёжные края (обработка ошибок и нестандартных случаев), понятный интерфейс и поддержку сообществом. Вместо того чтобы вручную «допарсить ещё один формат», вы получаете поведение, уже проверенное тысячами пользователей.
Не каждый модуль одинаково полезен. Перед тем как тащить его в рабочий скрипт, проверьте:
Если выбор между двумя вариантами неочевиден, полезно посмотреть, что рекомендуют в официальных доках Perl и в популярных дистрибутивах.
Даже маленькие «одноразовые» скрипты быстро становятся командным инструментом. Минимум, который окупается:
Лучше не оставлять их на личных ноутбуках. Заводите общий репозиторий (например, /tools), используйте шаблон структуры (bin/, lib/, docs/) и простое ревью — так «скрипт на пять минут» не превратится в загадку через полгода.
Админские задачи редко выглядят как «большой проект»: переименовать пачку файлов, подчистить логи, собрать отчёт по дискам, проверить доступность сервисов, разослать уведомления. Perl исторически силён именно тут: быстро написать утилиту, которая работает «прямо сейчас» и экономит часы.
Почти всегда такой скрипт переживает автора и остаётся в cron, в wiki отдела или в репозитории «tools». Через полгода он уже не «на один раз», а критичный кусок рутины. Поэтому полезно сразу вложить 10% усилий в форму: читаемые опции, понятный вывод, безопасные значения по умолчанию.
Минимальный стандарт — параметры командной строки и режим без изменений (dry-run). Тогда скрипт можно запускать в тестовом окружении и показывать коллегам, что именно он сделает.
use strict; use warnings;
use Getopt::Long qw(GetOptions);
my %opt = (dry_run =\u003e 1, timeout =\u003e 10, log =\u003e 'tool.log');
GetOptions(
'dry-run!' =\u003e \$opt{dry_run},
'timeout=i' =\u003e \$opt{timeout},
'log=s' =\u003e \$opt{log},
) or die "Bad options\n";
Логи лучше писать так, чтобы их мог читать человек и чтобы их можно было грепать: время, действие, результат. Конфиг-файл имеет смысл, если параметров много или их нужно хранить вне скрипта.
Правило простое: если дальше работать нельзя — die с понятным текстом и кодом завершения; если можно пропустить элемент — warn и продолжить.
Проверяйте ввод (пути, имена, числа), а для сетевых операций и внешних команд закладывайте таймауты: админский скрипт должен «не зависать навсегда».
Опасное место — вызов shell. Используйте list-form system/exec (аргументы отдельными элементами), не склеивайте команды строками из пользовательского ввода.
С путями лучше работать через абсолютные, нормализовать .., проверять, что каталог существует, и не запускать утилиту с лишними правами. Если скрипт трогает системные файлы — сначала dry-run, затем явное подтверждение или отдельный флаг --force.
Perl ценят не за «красоту», а за умение быстро превращать хаос текста в полезный результат. Даже если вы работаете на Python, Go или JavaScript, из Perl можно взять набор практических привычек, которые ускоряют ежедневные задачи: от логов до выгрузок и отчётов.
Во-первых, думайте в терминах данных, которые «текут» через небольшие преобразования: прочитал → отфильтровал → распарсил → нормализовал → вывел.
Во-вторых, освоите базовую модель работы со строками: поиск, замена, выделение полей, аккуратная обработка пробелов, кодировок и переводов строк.
В-третьих, приучите себя проверять входные данные и формат вывода: ошибки чаще всего не в алгоритме, а в «грязном» вводе.
Perl исторически сильнее всего там, где есть поток текста. Это полезно переносится в любой язык:
Не стоит закапываться в редкие синтаксические фокусы и «умные» однострочники ради впечатления. Если идея не читается через неделю — она слишком хитрая. Также обычно не окупаются глубокие детали старых соглашений и экзотические контексты, если вы не поддерживаете большой Perl-код.
Perl — инструмент с характером: он особенно силён там, где нужно быстро и практично «склеить» работу с текстом, файлами и системой. Но та же гибкость может обернуться минусом, если вы строите большой продукт на годы.
Perl стоит рассмотреть, если у вас:
Perl обычно не лучший первый выбор, если вы:
Часто Perl выигрывает в роли вспомогательного слоя: подготовка данных, утилиты для CI, генерация отчётов, разбор логов, быстрые CLI-инструменты. Основной продукт при этом остаётся на языке, который проще стандартизировать в команде.
Похожая логика применяется и в современных платформах быстрого прототипирования: «клей» становится не набором скриптов, а быстрым способом собрать рабочий контур продукта. В TakProsto.AI, например, можно за короткое время собрать веб-приложение (React) с бэкендом (Go + PostgreSQL) и при необходимости подключить деплой, хостинг, кастомный домен, а также пользоваться снапшотами и откатами — то есть начать с прагматики и не потерять управляемость, когда решение «выросло».
Перед решением полезно честно ответить на четыре вопроса:
Если вам близка идея «сделать полезно быстро», но важна долгосрочная ясность — выбирайте Perl точечно, там, где он действительно экономит время.
Perl часто вспоминают как «практичный» язык, но главная мысль Ларри Уолла шире: выбирайте инструмент под задачу и не бойтесь «склеивать» решение из простых частей, если это экономит время и снижает риск ошибок.
Практичность — это не «быстрее написать», а «быстрее получить правильный результат и проверить его». Хороший скрипт делает одну работу, выдаёт понятный результат и легко встраивается в привычные процессы: планировщик, пайп, отчёт в файл, уведомление.
Регулярные выражения полезны, когда вы извлекаете данные из текста и сразу валидируете формат. Построчная обработка помогает не держать весь файл в памяти и быстро обрабатывать логи, CSV, дампы. Маленькие утилиты (вместо «монолита») проще тестировать и переиспользовать: одна нормализует даты, другая — фильтрует строки, третья — считает статистику.
Если резюмировать: «regex + построчно + маленькие утилиты» — это рабочая связка для реальных задач, даже если итоговая система написана на другом стеке.
Возьмите один источник текста: лог, выгрузку из CRM, список URL, отчёт из почты.
Сформулируйте выход: «таблица с 5 колонками», «top‑20 ошибок», «список строк, требующих внимания».
Напишите скрипт с понятными флагами и справкой (например, входной файл, формат вывода, режим “dry-run”).
Добавьте минимальные проверки: пустой файл, неожиданное поле, некорректная дата. Это и есть практичность.
Приведите стиль: осмысленные имена переменных, комментарий к сложному regex, одинаковые отступы. Это сильно улучшает поддерживаемость без лишней бюрократии.
Если вы чаще решаете задачи не «скриптом на сервере», а маленькими внутренними инструментами для команды, можно попробовать собрать такой инструмент через TakProsto.AI: в режиме planning mode описать логику, затем сгенерировать приложение, протестировать с коллегами и при необходимости экспортировать исходный код. Это хороший способ применить «duct tape»-мышление без превращения временного решения в вечный хаос.
Если хотите закрепить идеи на новых примерах, загляните в похожие материалы в нашем блоге: /blog — там удобно выбрать тему по автоматизации, работе с текстом и мини‑ETL.
Ларри Уолл — лингвист по образованию и практик-сисадмин по опыту, который создавал Perl как инструмент для реальных задач: разбирать текст, «склеивать» утилиты и быстро получать результат.
Отсюда и характер языка: много удобств для строк, файлов, пайпов и быстрой автоматизации без долгой подготовки инфраструктуры.
«Duct tape» — это метафора «склейки» систем из того, что уже есть: берём разрозненные источники (логи, отчёты, вывод команд), быстро приводим к нужному виду и отдаём дальше по цепочке.
В плюсах — скорость реакции и полезный результат «сегодня». В минусах — риск, что временная заплатка незаметно станет вечной архитектурой.
Он особенно хорош, когда:
Ключевой критерий — цена задержки выше цены «идеальной» архитектуры на старте.
Опасность появляется, когда скрипт начинает жить долго и разрастаться:
Практика: как только утилита попала в cron/CI или её используют коллеги, выделите время на рефакторинг, параметры, документацию и проверки входных данных.
Потому что ранний веб часто требовал простой схемы: принять запрос → провалидировать поля → записать данные → отправить письмо → вернуть HTML. CGI-скрипты на Perl позволяли собрать это без тяжёлой инфраструктуры.
Perl при этом «терпел» неидеальные входные данные (частично заполненные формы, разные форматы дат), что ускоряло выпуск рабочих решений.
Главный принцип — не превращать regex в «заклинание»:
/x, комментарии;И держите пару строк реальных логов как мини-регрессию, чтобы изменения не ломали парсинг.
Regex плохо подходит для вложенных структур и форматов, где важен контекст (например, сложная разметка, баланс скобок, многослойные конструкции).
Если вы ловите себя на «почти работает» и бесконечных исключениях — чаще проще взять специализированный парсер/модуль, чем усложнять выражение.
Построчная обработка (stdin/stdout, файлы, пайпы) позволяет:
Практический шаблон: читаете строку → проверяете формат → извлекаете поля → обновляете счётчики/состояние → печатаете результат.
CPAN экономит время, потому что даёт готовые, проверенные решения (CSV/JSON, HTTP, даты, базы данных, почта). Чтобы выбирать зависимости безопасно:
cpanfile/carton, если утилита становится командной.Так «быстрый скрипт» остаётся воспроизводимым на других машинах и в CI.
Минимальный стандарт, который окупается почти всегда:
--help;dry-run для операций, которые что-то меняют;die когда нельзя продолжать, warn когда можно пропустить элемент);system/exec, не собирайте строку shell из пользовательского ввода.Это превращает утилиту из «одноразовой» в инструмент, который не страшно запускать повторно и передавать коллегам.