编程语言java,编程语言java初级 收藏 0

为什么Java、Python会成为程序员最害怕的编程语言？

这是 O\’Reilly 发布的“The Least Liked Programming Languages”（作者：Mike Loukides）英文文章的中文翻译版本。英文原版的翻译得到 O\’Reilly Media,Ina. 的授权。版权所有，未经书面许可，任何部分不得以任何形式使用、复制、修改。

最不受欢迎 / 最令人畏惧的编程语言有哪些？这些编程语言为什么令人畏惧？对它们的评价是否公正？

在 StackOverflow 的 2020 年度开发者调查中，有一张表格，显示的是“最受欢迎、最令人畏惧和最想要的编程语言”。最受欢迎的和最想要的编程语言，嗯，是有点无聊。倒是那个最令人畏惧的就有意思多了。正如托尔斯泰（Tolstoy）所说的：“幸福的家庭都是相似的，而不幸的家庭则各有各的不幸。”（All happy families are alike; each unhappy family is unhappy in its own way.）

那么，这些令人不快的、不受欢迎的编程语言都是哪些呢？为什么程序员如此害怕使用这些编程语言呢？如果有机会的话，很难不会加入一些理论，甚至说一些不明智的话。或者为一些因为错误的原因而不喜欢的编程语言辩护。

更准确地说，StackOverflow 统计的是“正使用该语言或技术进行开发，但没有表示有兴趣继续使用的开发人员的百分比。”这听上去没有“恐惧”那么可怕；“没有表示有兴趣继续使用一种语言的工具”这一提法的本身就是一种相当模糊的畏惧暗示。我做过的很多事情我都不想再做了，包括编写产生 shell 脚本的 troof 宏。但我们不用担心这个，对吧？

最不受欢迎的语言列表与最广泛使用的语言列表相似，如 RedMonk、Tiobe 和 O\’Reilly Learning 上的搜索结果所示。这一点也不奇怪；C++ 之父 Bjarne Stroustrup 曾说，“世界上只有两种语言，一种饱受诟病，另一种没人使用。”（There are only two kinds of languages: the ones people complain about and the ones nobody uses.）这话说得很有道理，至少在这项调查中是这样。如果你有数百万用户，要做到让很多人不喜欢你并不难。因此，在不受欢迎的语言列表中看到 C 这样的多年老牌语言和像 Java 这样的新秀也就不奇怪了。

Kevlin Henney 和我认为，最不受欢迎的语言列表也反映了从事大型遗留项目的程序员的意见，而不是短程序。不喜欢某一门编程语言的原因可能是“道德连坐”：因为不喜欢一个庞大的、过时的、文档最少的代码库，以及每次修复一个 Bug 都会破坏其他东西的架构风格。因此，在榜单上看到曾经被广泛使用但却不再受欢迎的编程语言也就不足为奇了。人们也很容易爱上一门古怪的语言，这种语言对于某个项目来说非常完美，但你再也见不到它了。（就拿我来说，这种语言是 Icon。你试试吧，你可能会喜欢这门语言。但它却不在任何人的清单上。）

最令人惊讶的是当一种语言不合时宜的时候：当它比你预期的明显更多或更少不受欢迎时。这就是我要思考的问题。因此，在进行了初步的讨论之后，下面是一些讨论的结果：

自诞生以来，Java 就一直是人们爱恨交加的语言。我参加过 USENIX 会议，在会议上，James Gosling 第一次谈到 Java（远在 1.0 之前），人们离开会议室后都在谈论 Java 是有多么可怕——那时候并没有人真正使用过 Java 语言，因为它还没有发布。在这项调查中，Java 排名第 9 位。鉴于 Java 的声誉，给出这样的排名应该已经很够意思了。

如果这个列表中有一种编程语言与大型项目相关，那就是 Java。关于 Java 有很多令人讨厌的地方：尽管其中很多都与 Java 成长过程中程序员形成的不良习惯有关，而不是与语言本身有关。如果你发现自己在滥用设计模式，请退后一步看看自己在做什么；把所有东西都变成设计模式就是一个信号，表明你并没有理解模式到底是用来干什么的。（如果你需要复习的话，可以参阅 《深入浅出设计模式》（Head First Design Patterns） 或“四大金刚”合著的经典书籍《设计模式：可复用面向对象软件的基础》（Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software）。如果你开始编写 FactoryFactoryFactory，请停下来好好走一走。如果你正在编写 ，那就无需这样做了。但 Java 并不会让你这么做的。描述性的名称还是很好的；长得离谱的名称（以及深得离谱的包层次结构）却并非如此。我总是试图在每行代码上都有一个连贯的想法。你不能在名字只有半行长的时候这么做。但这不是 Java 的错，而是 Java 程序员的一种文化怪癖。

Java 是冗长的，但这不一定就是个问题。正如一位并非 Java 爱好者的人曾经告诉我的那样，类开始时的所有声明实际上都是文档，而文档在大型项目尤为重要。一旦你知道了数据结构是什么，你就可以很好地猜测这个类是做什么的。我发现 Java 比大多数其他语言更容易阅读和理解，部分原因在于它非常明确——大多数优秀的程序员意识到，他们花在阅读别人的代码上的时间要比编写自己的代码要多。

当我发现 Ruby 在榜单上居然排名第 7 位时，让我倍感惊讶。Ruby 比 Java 更不受待见吗？这是为什么？我用 Ruby 编写过一些有趣的程序；在很大程度上，它是一种“按我的意思去做，而不是按我说的去做”的编程语言，15 年前，就是这个承诺让很多程序员爱上了这门语言。

但如果我们把 Ruby 放在大型系统的环境中予以考虑的话，它还是有意义的。编写模棱两可的代码并不难，至少对于一般的观察者来说是这样。如果一个函数或方法被打上“猴补丁”而产生一些非标准行为，那么就很容易与之发生冲突，而这些修改却很少被记录下来。元编程在 Rails 等框架得到了出色的应用，但是我一直对 Ruby 库中的神奇功能方面感到困扰。这些功能都不利于大型项目。

译注：猴补丁（monkeypatch），是一种很脏的编程技巧，用拼凑代码的方法修改进程逻辑。这种技巧也叫鸭子双关。猴补丁意思是用类似双关的技巧拼凑出和常规进程相左的进程逻辑，这种技巧只会在运行时刻生效。猴补丁的出现说明进程本身设计有缺陷，它用在网页和数据库上就是 SQL 注入攻击，Unix Shell 的 flag 使用不当也会产生类似的安全问题，比如将文档命名为“-x”形式，命令行就可能将文档名认作一个传递的参数而造成运行异常。

许多年前，我在 Ruby 或 Rails 会议上曾听到有人这样说：“没有任何大型项目，Ruby 中的所有东西都能减少 90% 的代码行数。”我一直认为 LOC 是一个愚蠢的指标（译注：LOC，length of the code，即代码的长度）。就算你相信 Ruby 真的减少了 90% 的代码行（反正我不信），一个大数目的 10% 仍然是一个很大的数字，特别是如果你有责任消化这些代码，包括背后发生的事情。Ruby 很有趣，我现在还用它来编写快速脚本（虽然我基本上已经改用 Python 来做了），但它会是大型项目的首选语言吗？那可能会让我害怕地跑掉。

R 在“最令人畏惧的名单”中排在第 10 名。我认为这是因为一种误解。R 既是也不是一种通用编程语言。一些统计学家告诉我，“你们程序员不明白，R 是一个统计工作台，并不是一种编程语言。它不是 Python 的什么怪异版本。”我曾多次用过 R，但当我读完 Vince Buffalo 的《Bioinformatics Data Skills》（译注：暂无中文版）中有关 R 的教程后，我终于“明白了”（至少是部分明白了）。循环和 if 语句在该教程的最后只有几页，而不是你最先学习的概念之一。为什么要这样？因为如果你正确地使用 R，你就不会需要它们了。它的设计目的是让你不必使用它们。如果你使用的是更传统的语言，你可能会发现自己在与这门语言作斗争，而不是使用它。条件逻辑和迭代的实现有更好的方法。

它还有助于使用最好的工具和库：RStudio 是一个非常好的 R 集成开发环境，而 Tidyverse 是一组用于处理数据很棒的库。然而具有讽刺意味的是，这甚至可能是问题的一部分：有了优秀的图形库和 Web 框架，R 突然看起来不太像一个专门的统计工作台，而更像一个通用的工作台了。

许多程序员似乎正在用另一种眼光看待 R——也许是为了分析 COVID 数据？在 2020 年 7 月的报告中，R 从 Tiobe 指数的第 20 位跃升至第 8 位。这是一个巨大的变化。不管是什么原因，如果你用它工作，而不是反对它，那么 R 将是一个更愉快的环境。它是非常有意见的，而且这些意见是统计学家的意见，不是程序员的意见。

Python 在这个榜单上排在第 23 位。对于一个使用如此广泛的编程语言来说，这个排名是非常低的。Python 很容易让人喜欢；我之所以喜欢 Python 仅仅是因为它去掉了花括号。但除此之外，它还有什么值得人们去喜欢呢？我总是讲“不要选择语言，要选择库”，而 Python 就有很棒的库，尤其是在数值计算方面。Pandas、Numpy、Scipy 和 scikit-learn 都是人们喜欢 Python 的好理由。像列表解析（list comprehensions）这样的功能就消除了许多与传统控制结构相关的簿记。Python 既适用于快速而棘手的任务，也适用于大型项目。如果我想用电子表格做点什么，我几乎总是使用 Python。（我吗？数据透视表？）而像 Jupyter 这样的工具可以很方便地记录你的实验过程。

从“大项目”的角度来看，Python 很容易阅读；不会因为嵌套的花括号而令人感到眼花，而且由于包含了解析（comprehension）、映射（map）和其他功能，嵌套的级别也更少。它具有合理的面向对象的特性（尽管公认有些古怪）。我又回到了一些旧的循环脚本，并且经常能够完全不使用循环就编写它们。如果你想把一个连贯的想法放在一条线上，那就是所有可能世界中最好的。《Python 之禅》（The Zen of Python）中有一个重要的口号是“明了优于隐晦”（Explicit is better than implicit）；你很少会去猜测别人是什么意思，或者试图破译“发生的”一些意想不到的魔法。Python 获得了最受欢迎的编程语言的称号，最大限度地减少人们的反感。它拥有一系列平衡的特性，这使得它成为小型项目和大型项目的理想选择。

对于排名第 16 位的 JavaScript，我们该如何看待呢？我是没什么好说的。这是一种以随机和无序的方式发展起来的语言，程序员最终认识到它的强大和高效，这在很大程度上要归于 Doug Crockford 的经典著作《JavaScript 语言精粹》（JavaScript: The Good Parts）。一种像 JavaScript 一样被广泛使用的语言，在最令人畏惧的的语言排行榜上只排在第 16 位，它肯定是做对了什么。但我不一定要喜欢它。

当然还有很多要说的。毫无疑问，VBA 是最不受欢迎的语言。我承认我完全不了解 Objective-C（排名第 2），我从来没有任何理由去使用这门语言。尽管我很早以前就讨厌 Perl，但令我惊讶的是，Perl 是如此不受人们待见（排名第 3），但有些伤口永远不会愈合。看看 Perl 7 发布几年后会发生什么，这将是一件有趣的事情。汇编语言（排名第 4）是一种后天习得的品味（而且不是一门单一的语言）。如果你不学着去爱它，你就会讨厌它。如果你不喜欢它，你真的不应该去使用它。你几乎总是可以避免使用汇编语言，但当你需要直接使用硬件时，你就别无选择。C 和 C++（排名分别为第 5 和第 8）给了你很大的空间，但对于几乎任何项目，它们都能让你尽可能接近硬件，而无需担心使用汇编语言的问题。它们是消失在过去呢，还是会永远与我们同在呢？我猜是后者；需要 C 的性能和普遍性的项目实在太多了。它是现代计算机中几乎所有重要内容的基础。

猜测编程语言以及人们喜欢或讨厌它们的原因是一件很有趣的事。它可能有用，也可能没用。但我所说的不一定有用，你听听就好，别当真。

参考阅读：

https://www.oreilly.com/radar/the-least-liked-programming-languages/

关注我并转发此篇文章，私信我“领取资料”，即可免费获得InfoQ价值4999元迷你书，点击文末「了解更多」，即可移步InfoQ官网，获取最新资讯～

不用怀疑，Java的地位确实根深蒂固

编程语言千千万，但在编程江湖屹立不倒的没有几个，Java便是其中的佼佼者。

对于Java这种“王者”级别的编程语言，不少人开始讨论“如何推翻Java的统治地位”。

△截图来源知乎，如侵删

看到这个问题，程序员们坐不住了，纷纷表示要推翻Java根本没戏，除非把Java名字改了。

△截图来源知乎，如侵删

其实，自Java诞生起，质疑它的声音就此起彼伏，但一直没有撼动它的江湖地位。黑马君认为，在探讨如何推翻之前，我们不妨先看下Java是如何统治编程界的。

Java的统治地位

从1995年诞生的Java，已经稳稳走过了27年的发展岁月，不管有多少后起之秀，Java自屹立不倒，常年霸占各大编程排行榜的前三名。

凭借着自身的语言特性（安全性、面向对象、分布式、多线程、动态性等），Java成为了很多大型软件开发的首选语言。据统计，Java被使用在90%以上的服务器中，无论是大型网站的后端开发，还是大型的企业级应用，甚至是金融服务行业，都在使用Java。

因为Java坐拥着最大的市场需求，还被称为编程界的“常青树”，也因如此，Java吸引着越来越多的人学习，目前，每年仍有数十万人加入Java开发大潮中来。

所以，不管是自身特性，还是应用领域，亦或者使用人群上，Java都有很强的生命力！持续火爆20多年，至今愈战愈勇，欣欣向荣！

一直被质疑，从未被打倒，这就是Java的生存现状。因此，至少在10年内，Java很难被推翻。

现在学Java

依旧很有qian途

Java江湖地位高，学它的人数众多，不免让很多新人感到迷茫，因为担心相关人才的饱和度，担心找不到满意的工作。

其实，这个担心对初级Java开发师来说，确实是一个烦恼，因为企业早已不招只会crud的程序员，现在各个企业的招聘需求中，一般都是需要有项目经验的中高级程序员。

对中高级开发工程师的招聘需求量还非常大，据第三方平台统计，企业对Java开发人才的需求量每月便新增10万+！

△截图来源职友集，如侵删

随着技术的发展，开发水平的进步，企业对Java开发的要求越来越高，相应的企业给出的招聘薪资也是水涨船高，更重要的是，现在互联网行业持续下沉市场，目前Java开发工程师不仅在一线城市受企业青睐，在新一线、省会城市更是香饽饽。

所以，无论是需求量还是就业薪资，Java开发工程师都是一个发展前景不错的岗位。

选Python还是选Java?2020年，顶尖程序员最应该掌握的7种编程语言

选自Medium

作者：Claire D

机器之心编译

参与：李诗萌、蛋酱

哪种编程语言最好？这个问题可能永远不会有答案。萝卜白菜，各有所爱，AI 工程师和科学家可以根据项目需要，从众多编程语言中选择最适合自己的。

有人曾经将编程比作做菜，那编程语言就是首先要准备的食材或厨具。

C：一把菜刀一口炒锅，一个很好用的灶，隔壁有个菜市场。Java：碎菜器，切菜机，绞肉机，和面机，烤箱，微波炉……Python：大超市的速冻柜台，要成品有成品，要半成品有半成品，什么都有。它能让你快速获得一桌还能吃的饭，但是深究口味火候什么的不那么容易。C++：一套顶级厨具，光刀就十几把，切肉的切片的雕花的；锅有爆炒的闷烧的平底煎肉的煎蛋的炖汤的……有人试图用二十一天掌握这套工具的用法，结果往往是玩刀伤了自己，或者是炸了厨房。

选自知乎用户：https://www.zhihu.com/question/284549387/answer/451018336

尽管在刚开始开发 AI 时，有很多编程语言都可以满足你的需求，但没有一种编程语言是可以一站式解决 AI 编程的问题，因为在每一个项目中，不同的目标需要特定的方法。和做菜时的精挑细选一样，在成为一个「高手」的过程中，我们要学会的是找到最适合自己的编程语言。Python

Python 是可读的最强大的语言。—Pau Dubois

Python 编程。图源：Unsplash。Python 开发于 1991 年，一项民意调查表明，在开发 AI 时，超过 57% 的开发者将 Python 作为首选编程语言，而不是 C++。因为易于学习，Python 让程序员和数据科学家可以更轻松地进入开发 AI 的世界。

Python 是一个程序员需要多少自由度的「实验」。太自由，没人可以读懂别人的代码；太不自由，就会没那么强的表现力。—Guido van Rossum

使用 Python，你不仅可以获得优秀的社区支持和广泛的库集，还能享受到其灵活性。你从 Python 中得到的最大的好处可能是平立性和针对深度学习和机器学习的广泛框架。

用 Python 编码的乐趣在于可以看到短小精悍、可读性高的类，这些类可以用少量清晰的代码表达大量行为（而不是用大量代码烦死读者）。——Guido van Rossum

Python 代码片段示例：

Python 代码段落示例。常用的库

• TensorFlow——用于机器学习工作负载和用数据集处理；
• scikit-learn——训练机器学习模型；
• PyTorch——计算机视觉和自然语言处理；
• Keras——高度复杂性的数学计算和操作的代码接口；
• SparkMLib——类似 Apache Spark 的机器学习库，通过算法和实用程序等工具，让每一个人都能轻松地进行机器学习；
• MXNet——Apache 的另一个库，可以简化深度学习流程；
• Theano——定义、优化和评价数学表达式的库；
• Pybrain——用于强大的机器学习算法。

另外，根据 GitHub 库的贡献度，Python 已经超越了 Java，成为世界第二受欢迎的语言。Stack Overflow 将 Python 称为「成长最快」的主流编程语言。

Python 入门课程

• 《三门免费的 Python 入门课程：2020 版》

课程链接：https://hackernoon.com/3-free-python-courses-for-beginners-2020-edition-j7c23y3u

• 《完整 Python 训练营：用 Python 3 从小白到大师》

课程链接：https://www.udemy.com/course/complete-python-bootcamp/?LSNPUBID=JVFxdTr9V80&ranEAID=JVFxdTr9V80&ranMID=39197&ranSiteID=JVFxdTr9V80-lB6TwxSdouentAk36.qjmwJava

编写一次，随时运行。

Java 被公认为世界上最好的编程语言之一，它在过去 20 年间的使用情况就是最好的证明。凭借其用户友好度、灵活的特性以及平立性，Java 以各种方式参与到了 AI 的开发中，比如：

• TensorFlow——TensorFlow 支持的编程语言中也列出了带有 API 的 Java。虽然不像其他完全支持的语言那样功能丰富，但确实支持 Java，并且在迅速地改进。
• Deep Java Library（深度 Java 库）——亚马逊开发的、用 Java 来创建并部署深度学习能力的库。
• Kubeflow——Kubeflow 使在 Kubernetes 上部署和管理机器学习堆栈更容易，还提供了现成的 ML 解决方案。
• OpenNLP——Apache 的 OpenNLP 是用于自然语言处理的机器学习工具。
• Java Machine Learning Library（Java 机器学习库）——Java-ML 为开发者提供了多种机器学习算法。
• Neuroph——Neuroph 借助 Neuroph GUI，利用 Java 开源框架设计了神经网络。

如果 Java 可以垃圾回收，大多数程序都会在执行时删除自己。——Robert Sewell

Java 代码片段示例：

Java 代码段示例。Java 入门课程

• 《五大在线 Java 编程入门课程——最好的》

课程链接：https://javarevisited.blogspot.com/2018/05/top-5-java-courses-for-beginners-to-learn-online.htmlRRoss Ihaka 和 Robert Gentleman 在 1995 年发布了第一版 R 语言。现在由 R 开发核心队伍维护，R 是 S 编程语言的实现，用于统计软件的开发和数据的分析。R 的基础特征是善于处理大量数据，相比 Python 中不够完善的 NumPy 包，R 是更好的选择；你可以用 R 处理各种不同的编程范式，比如函数式编程、矢量计算和面向对象编程等。R 适用的 AI 编程包：

• Gmodels——提供了一系列拟合模型用的工具；
• Tm——文本挖掘应用的框架；
• RODBC——R 的 ODBC 接口；
• OneR——用来实现单规则机器学习分类算法，适用于机器学习模型。

在数据挖掘者和统计学家中，广泛使用的 R 的功能有：

• 多种用于扩展功能的库和包；
• 活跃的支持社区；
• 能和 C、C++ 和 Fortran 协同工作；
• 多个有助于扩展功能的包；
• 支持生成高质量的图形。

Prolog逻辑编程（Logic Programming）的简称。Prolog 最早出现在 1972 年，适用于开发人工智能，尤其是自然语言处理。Prolog 最适合创建聊天机器人，ELIZA 是有史以来第一个用 Prolog 创建的聊天机器人。

第一个成功的聊天机器人。为了理解 Prolog，你必须熟悉一些指导 Prolog 工作的基本术语：

• 事实（Fact）定义了正确的陈述；
• 规则（Rule）定义了有附加条件的陈述；
• 目标（Goal）根据知识库定义了提交陈述的位置；
• 查询（Query）定义了如何使你的陈述正确，以及对事实和规则的最终分析。

Prolog 提供了两种实现 AI 的方法，这两种方法已经实现很久了，并且在数据科学家和研究人员中广为人知：

• 符号方法包括基于规则的专家系统、定理证明和基于约束的方法；
• 统计方法包括神经网络、数据挖掘、机器学习以及其他方法。

Lisp

用 Lisp 编码创建有 n 个输入 m 个单元的一层感知机。列表处理（List Processing）的简称。这是继 Fortran 后第二古老的编程语言。也被称作 AI 的奠基语言之一，由 John McCarthy 与 1958 年创建。

Lisp 是用来实现不可能的语言。——Kent Pitman

Lisp 是可以编程的实用数学符号，很快就成为了开发人员首选的 AI 编程语言。Lisp 因为其特有的功能，成为机器学习 AI 项目的最佳选择之一：

• 快速创建原型；
• 创建动态对象；
• 垃圾回收；
• 灵活性。

随着其他竞争的编程语言的重大改进，其他语言集成了 Lisp 特有的一些功能。涉及到 Lisp 的著名项目有 Reddit 和 HackerNews。

说到 Lisp，这是世界上最美的语言——至少在 Haskell 出现之前是这样。——Larry Wall

HaskellHaskell 创建于 1990 年，以著名数学家 Haskell Brooks Curry 的名字命名。Haskell 是纯粹的函数式和静态类型的编程语言，与惰性计算和短代码配合使用。Haskell 是一种非常安全的编程语言，因为和其他编程语言相比，Haskell 很少出现错误，所以在处理错误方面提供了更大的灵活性。即便发生了错误，也可以在编译（而非运行）时捕获大多数非语法错误。Haskell 提供的功能包括：

• 强大的抽象能力；
• 内置的内存管理；
• 代码的可重用性；
• 易于理解。

SQL、Lisp 和 Haskell 是我所见过的唯一可以把时间花在思考而不是打字上的编程语言。——Philip GreenspunHaskell 的功能有助于提高程序员的生产率。Haskell 与其他编程语言非常相似，但只有一小部分开发人员使用。撇开挑战不谈，随着开发者社区使用率的增加，可以证明 Haskell 和其他用于 AI 的竞争语言一样出色。

JuliaJulia 是一种高性能的通用动态编程语言，可以创建几乎任何应用，但最适合进行数值分析和计算科学。和 Julia 一起使用的工具还包括：

• 像 Vim 和 Emacs 这样流行的编辑器；
• 像 Juno 和 Visual Studio 这样的 IDE。

Julia 源代码组织。Julia 中有一些功能使其成为 AI 编程、机器学习、统计和数据建模的重要选择，这些功能有：

• 动态类型系统；
• 内置的包管理器；
• 能够进行并行和分布式计算；
• 宏和元编程能力；
• 支持多分派；
• 直接支持 C 函数。

Julia 是为了消除其他编程语言的弱点而构建的，和其他工具（如 TensorFlow.jl、MLBase.jl 和 MXNet.jl）集成后还可以用于机器学习，利用 Julia 的可伸缩性还可以做更多事。

谷歌趋势——Julia 的使用趋势。总结AI 工程师和科学家可以根据项目的需求，从多种编程语言中进行选择。每一种 AI 编程语言都有优缺点。随着这些语言的不断改进，AI 开发很快就可以有更舒适的体验，这样就会有更多人加入这一创新浪潮。出色的社区支持使新人们可以更好地工作，社区对包和扩展的贡献让每个人的工作都变得更加轻松。参考链接：https://towardsdatascience.com/top-programming-languages-for-ai-engineers-in-2020-33a9f16a80b0

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com