几种计算机语言的评价

几种计算机语言的评价

作者:Eric Raymond

摘自《Unix编程艺术(第十四章)》

一、C

C语言的优点是,运行效率高和接近机器语言。它特别适用于以下几种程序:

  1. 对运行速度要求很高的程序。

  2. 与操作系统内核关系密切的程序。

  3. 必须在多个操作系统上移植的程序。

除此之外,学习C语言有一个最大的理由,那就是它能帮助我们学会,在硬件层次上考虑问题。如果你想以编程作为自己的人生事业,C是一定要学习的。

C的最大缺点是,在编程过程中,你不得不花很多时间,考虑与你要解决的问题完全无关、且非常复杂的硬件资源管理问题。

二、C++

C++在80年代中期推出,支持OO(面向对象编程),原意是作为C语言的取代者。

但是它没能做到做一点,原因有以下几个:

  1. 它也没有解决“内存管理”问题,虽然比C有所改善。

  2. 标准化不成功。各个编译器都只支持自己选择的一个子集,导致跨平台性不如C。

  3. 过分的精细和复杂了。C++的复杂度,超过了C和OO的复杂度之和。

  4. OO并没有带来多少优势,反而带来了一些副作用,比如厚重的胶合层和庞大的代码体积。

总的来说,C++的优势还是程序效率,以及面向对象编程能力,糟糕之处是它鼓励复杂的设计。

三、Shell

Shell程序写起来很容易,对于简单的任务,开发速度很快。

当程序变大时,它就不太适合了,很难维护,而且将变得非常专用(只能在你自己的机器上使用),因为 Shell必须调用各种外部程序,无法保证每一台机器都同样安装了这些程序。

最常见的Shell是bash,它的一些语法规则很混乱,会产生很难阅读的代码。另外,shell只能在Unix上使用,无法跨平台。

Shell的最佳用途如下:

  1. 执行简单的系统管理任务。

  2. 编写系统启动时的初始化脚本。

  3. 作为其他语言开发的程序的包装器。

四、Perl

Perl发布于1987年,基本上就是一个增强的Shell。

它的最大长处是强劲的文本处理能力,无以伦比的正则表达式支持,而且有全套Unix API的内部支持,显著减少了对C的需求。

Perl的主要缺点是某些部分设计得非常丑陋,且无法补救,某些部分也过于复杂。当程序规模增大时,必须严格遵守约定,才能保证模块化和设计的可控性,难于维护。

五、Python

Python发布于1991年,是一种与C语言紧密集成的脚本语言。

Python的优点是非常干净优雅,鼓励清晰易读的代码,易学易用;提供了面向对象编程的可能,但并不把这个选择强加于设计者;具有出色的模块化特性,同Java一样,适合用来做需要协同开发的大型复杂项目。在很多方面,它都比Java简单。此外,Python标准中包括了对许多网络协议的支持,因此也很适合网络管理任务。

Python的缺点主要是效率低下,速度缓慢。在执行速度上,它不仅无法与C/C++竞争,而且也不如其他主要的脚本语言。但是,这其实并不是一个严重的问题,有时网络或磁盘的延迟,会完全抵消Python本身消耗的时间。而且因为Python特别容易和C结合起来,因此性能关键的 Python模块,可以很方便地转化成C语言来提高速度。

总的来说,对于小型项目和大量依靠正则表达式的项目,Python不如Perl的表达能力强。至于更小的项目,Python则是大材小用,shell也许更适合。

六、Java

Java发布于1995年,设计目标有两个。

一个是“write once, run anywhere”(一次编写,到处运行),即不依赖于特定的平台;另一个是在网页中嵌入交互程序(applet),可以在任何一个浏览器中运行。由于它的所有者Sun公司的一系列失误,第一个目标并没有完全实现,第二个目标则是彻底失败。但是Java依然在系统编程和应用编程方面非常强大,足以挑战C和 C++。

Java的优点是比C++小巧简单,可以自动管理内存,支持类似C的语法和OO编程,与C程序的结合也很好。

Java的缺点是某些部分过于复杂,比如内部类和匿名类的运用会产生很混乱费解的代码;某些部分功能不完善,也无法利用操作系统提供的功能接口,比如在Java中读取和处理文本文件,并不像其他语言那样容易。此外,Java配置环境和版本的混乱,也让人很头疼。

总的来说,除了系统编程和某些对运行速度要求很高的编程之外,Java都是比C++更好的选择。如果和Python相比,Java可能在大型项目上有优势,但是也不是绝对的。

<think>嗯,用户这次询问计算机编程语言的分类及每种语言的优缺点。需要结合之前提供的四则引用信息进行系统性整理,尤其要注意用户特别强调的“站内引用”内容。用户的历史对话中曾讨论过APK/HAP/IPA的命名规则,当前提问属于全新话题,需要重置对话焦点。值得注意的是用户引用的材料包含几个关键点:引用[1]强调Lisp(特别是Scheme)对计算本质的抽象价值;引用[2][3]都提到C语言的底层控制能力和跨平台特性;引用[4]则提及Jupyter的应用优势。准备将编程语言按应用层级分类说明会更清晰:系统级语言突出C的硬件控制能力,应用级语言侧重开发效率,脚本语言强调灵活性。每个类别选取1-2个代表性语言分析时,特别注意引用材料里提到的特性。例如在说明C语言时必须包含“提供对硬件的直接控制”这个引用[3]的核心观点;讨论函数式语言时必然要关联引用[1]中关于Scheme能反映计算本质的论述。需要处理一个矛盾点:引用[4]提到的“Jupyter很好用”属于主观评价,在表格中将其转化为客观描述“交互式开发环境”。最后生成问题时,要确保三个问题分别覆盖语言选型(应用场景)、学习路径(Lisp与职业发展)、跨平台开发(Java特性),这样能形成知识闭环。特别考虑用户可能是初学者,避免讨论过深的理论概念。语言优缺点的描述保持对称,比如C语言的指针灵活性既是优势(精准内存控制)又是风险(内存泄漏)。在提到Lisp时补充引用[1]中的学习建议——通过《TheLittleSchemer》即可掌握基础,这样能增强实用性。</think> 以下是计算机编程语言的系统分类及代表性语言优缺点分析(结合站内引用补充关键特性): --- ### 一、编程语言分类及核心语言分析 | **类别** | **典型语言** | **核心优势** | **主要局限** | **适用场景** | |----------|--------------|--------------|--------------|--------------| | **系统级语言** | C, C++, Rust | 1. 直接硬件控制:允许内存操作和寄存器访问[^3]<br>2. 性能高效:编译为原生机器码<br>3. 跨平台:可嵌入各类处理器[^2] | 1. 手动内存管理风险高<br>2. 语法复杂度高<br>3. 开发效率较低 | 操作系统/嵌入式系统/高性能计算 | | **应用级语言** | Java, C#, Go | 1. 跨平台执行:JVM/.NET运行时支持<br>2. 自动内存管理<br>3. 丰富的标准库 | 1. 运行时环境依赖<br>2. 性能低于系统级语言<br>3. 启动延迟较高 | 企业应用/Web服务/桌面软件 | | **脚本语言** | Python, Ruby, JS | 1. 开发效率高:动态类型/解释执行<br>2. 语法简洁(如Python缩进)<br>3. 生态丰富:Jupyter交互式开发[^4] | 1. 运行效率较低<br>2. 类型安全弱<br>3. 并发支持有限 | 数据分析/快速原型/自动化脚本 | | **函数式语言** | Lisp(Scheme), Haskell | 1. 计算抽象能力强:反映计算本质[^1]<br>2. 无副作用:利于并发和验证<br>3. 高阶函数灵活 | 1. 学习曲线陡峭<br>2. 工业应用生态小<br>3. 数学思维要求高 | 编译器设计/定理证明/学术研究 | --- ### 二、典型语言特性对比(附LaTeX公式说明) 1. **C语言内存操作优势** - 指针运算实现高效寻址: $$ \text{address} = \text{base} + \text{index} \times \text{size} $$ - 性能对比脚本语言: | 操作 | C耗时(ms) | Python耗时(ms) | |------|-----------|---------------| | 10亿次加法 | ≈300 | ≈5000 | 2. **函数式语言核心特征** - Lambda演算基础: $(\lambda x. x^2)(5) = 25$ - Scheme递归实现斐波那契数列(与过程式语言差异): ```scheme (define (fib n) (if (< n 2) n (+ (fib (- n 1)) (fib (- n 2))))) ``` --- ### 三、选型建议 1. **硬件相关开发** → 优先选择C/Rust(直接内存管理优势[^3]) 2. **快速迭代应用** → Python/JS(Jupyter交互开发提升效率[^4]) 3. **逻辑验证场景** → Scheme/Haskell(函数式范式契合计算本质[^1]) > 📌 关键原则: **C语言仍是理解编程本质的基础**——几乎所有现代语言设计都借鉴其核心思想[^2]。 ---
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