大数据用的哪些编程语言

一、大数据用的哪些编程语言

大数据用的哪些编程语言

在当今数字化时代，大数据扮演着日益重要的角色。随着企业和组织不断产生海量数据，如何处理和分析这些数据成为提高业务决策的关键。那么，在处理大数据时，我们可以使用哪些编程语言呢？本文将介绍一些常用的编程语言，并比较其在大数据处理方面的优势和适用场景。

1. Python

Python被广泛认为是处理大数据的首选语言之一。它具有简单易学的语法和丰富的库，因此在数据分析和数据处理方面非常受欢迎。Python的开源生态系统提供了各种强大的库，如NumPy、Pandas和SciPy，使得进行数据清洗、转换和分析变得更加高效。

此外，Python还有一些强大的大数据处理框架，如PySpark和Dask，可以帮助处理分布式数据。它们提供了并行计算和集群管理的功能，使得在大规模数据集上处理和运行复杂任务变得更加容易。

2. R

R是另一种在大数据领域广泛使用的语言。作为一种专注于统计分析和可视化的编程语言，R在数据科学和机器学习领域具有强大的功能。R拥有大量的数据处理和统计分析包，如dplyr和ggplot2，使得数据探索和可视化变得更加方便。

R也具有分布式计算框架，如SparkR，可以处理大规模数据集。它结合了R的统计和机器学习能力与Spark的强大分布式计算能力，为数据科学家和分析师提供了处理大数据的强大工具。

3. Scala

Scala是一种运行在Java虚拟机上的高级编程语言，被广泛用于开发大数据处理应用程序。Scala与Apache Spark紧密结合，提供了一种高效的方式来处理大规模数据。Scala对于高性能计算和并行处理非常擅长，因此在处理大型数据集时表现出色。

Scala的函数式编程特性使得代码编写更加简洁和可读。它还为开发人员提供了强大的工具，如Akka和Kafka，用于构建可扩展和鲁棒的分布式系统，进一步增强了大数据处理的能力。

4. Java

作为一种广泛应用于企业级开发的编程语言，Java在大数据处理领域也有一席之地。Java拥有庞大的生态系统和强大的多线程处理能力，使得它成为处理大量数据的理想选择。

许多大数据处理框架，如Apache Hadoop和Apache Flink，都是用Java编写的。它们利用Java的稳定性和可靠性来构建可扩展的分布式计算应用程序。因此，如果您已经熟悉Java编程并且需要进行大数据处理，Java仍然是一个不错的选择。

5. SQL

尽管不是一种传统的编程语言，但SQL（Structured Query Language）在大数据领域也扮演着重要的角色。SQL是用于数据库管理系统的查询语言，它提供了一种简单且强大的方式来操作和分析结构化数据。

许多大型数据库管理系统，如MySQL和Oracle，支持使用SQL进行数据处理和分析。此外，各种大数据处理框架如Apache Hive和Apache Impala也支持SQL接口，使得在高性能大数据集群上执行复杂查询变得更加便捷。

结论

无论是Python、R、Scala、Java还是SQL，每种编程语言都在大数据处理领域发挥着重要的作用。选择合适的编程语言取决于具体的需求和场景。如果您希望快速学习和开发，并且需要丰富的数据分析库支持，Python是一个不错的选择。如果你是一名数据科学家或统计学家，并且你需要进行高级统计分析和可视化，那么R可能更适合你。

Scala在处理大型数据集时表现出色，并提供了强大的分布式计算能力。而Java则是企业级应用的首选，在大数据处理和分布式计算方面有着广泛的应用。最后，SQL作为一种广泛使用的查询语言，对于在关系数据库和大数据存储系统中进行数据操作和分析非常有用。

综上所述，没有一种通用的“最佳”编程语言来处理大数据。根据具体需求和要求，选择适合自己的编程语言将有助于提高大数据处理的效率和准确性。

二、大数据用的编程语言

大数据用的编程语言在当今数字化时代扮演着至关重要的角色。随着互联网和各种智能设备的普及，海量数据的产生和累积给传统的数据处理方式带来了极大挑战。为了更高效地处理和分析这些大数据，人们开始寻求适用于大规模数据处理的编程语言。

为什么大数据需要特定的编程语言？

在处理大规模数据时，传统的编程语言可能面临性能瓶颈和效率问题。而专为大数据设计的编程语言则通常具有更好的并行处理能力和优化算法，能够更快速地处理海量数据，提高数据处理的效率和准确性。

大数据用的编程语言不仅仅局限于处理数据量大的情况，还包括了数据的实时处理、流式数据处理以及数据分析等多个方面。因此，选择合适的大数据编程语言对于数据科学家和分析师来说至关重要。

现今流行的大数据编程语言

在众多编程语言中，目前有几种流行的编程语言被广泛应用于大数据处理领域。其中最著名的包括Python、Java、Scala、R、以及SQL等语言。每种语言都有其独特的优势和适用场景，可以根据具体需求来选择最合适的编程语言。

Python在大数据处理中的应用

Python作为一种简洁、易读易懂的高级编程语言，被广泛用于数据分析和机器学习领域。其丰富的数据处理库（如Pandas、NumPy等）以及友好的语法使其成为大数据处理的热门选择之一。此外，Python也在实时数据处理和流式数据处理方面有不错的表现。

Java在大数据处理中的优势

Java作为一种强类型语言，其优势在于稳定性和可靠性。在大规模数据处理的场景下，Java能够发挥出色的性能，尤其适用于处理海量数据和构建复杂的分布式系统。同时，许多大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）也是用Java实现的，使得Java成为大数据处理的不可或缺之选。

Scala的并行处理能力

Scala是一种结合了面向对象和函数式编程特性的多范式语言，与Java紧密集成且运行于Java虚拟机上。Scala的强大并行处理能力使其成为处理大数据的热门选择。在Spark等大数据框架中，Scala被广泛用于实现高效的并行处理算法，提升了数据处理的效率和速度。

R语言在数据分析中的优势

R语言作为一种专门设计用于统计计算和数据可视化的语言，在数据分析领域拥有广泛的应用。其丰富的数据分析和机器学习库使其成为统计学家和数据科学家们的首选。在大数据处理中，R语言也可以通过一些优化技巧来提升性能，但相较于其他语言，它更多地专注于数据分析和建模方面。

SQL在数据查询和处理中的重要性

SQL作为结构化查询语言，是数据库领域中最常用的语言之一。虽然它并非一种专门用于大数据处理的编程语言，但在处理结构化数据和进行数据查询方面有着独特优势。尤其是在数据仓库和数据库管理系统中，SQL的应用无处不在。

结语

选择合适的大数据用的编程语言对于高效处理和分析海量数据至关重要。不同的编程语言都有其特点和适用场景，因此在实际应用中需要根据需求和具体情况来选择最适合的编程语言。无论是Python、Java、Scala、R，还是SQL，都可以在大数据处理的过程中发挥重要作用，提升数据处理的效率和质量。

三、数据统计用什么编程语言？

数据统计可以用多种编程语言进行，以下是一些常用的编程语言：1. R：R是一种专门用于数据分析和统计的语言，拥有丰富的统计分析包和可视化工具，并具有强大的矩阵运算能力。2. Python：Python是一种通用的编程语言，也被广泛用于数据分析和统计。它拥有许多数据科学相关的库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，提供了丰富的数据分析和可视化功能。3. SAS：SAS是一种商业统计分析软件，具有广泛的数据处理、统计建模和报告功能。4. SPSS：SPSS是一种统计分析和数据建模软件，广泛用于社会科学和商业领域，具有强大的数据处理和统计建模功能。5. MATLAB：MATLAB是一种数值计算和可视化的编程语言，常用于数据处理和统计分析。6. SQL：SQL是一种用于管理和处理数据库的查询语言，可以用于对大型数据集进行统计和分析。选择哪种编程语言取决于个人需求和偏好，以及所处理数据的类型和规模。

四、三大编程语言？

JavaScript、Java 和 Python 三大编程语言

该报告基于对全球近 15,000 名开发人员和人力资源专业人员的调查。报告显示，每 10 个招聘者中就有 6 个（60%）认为科技公司对 JavaScript、Java 和Python 有“强烈的需求”。其中，JavaScript 人气最高，有 62% 的受访者认可了其重要性。紧随其后的是 59% 的受访者表示需要的 Java，和 48% 的受访者表示非常需要的 Python。

同时，报告还指出，某些编程语言在开发人员中很流行，但在招聘公司眼中却并不受重视。例如，有 45.1％ 的开发人员表示他们使用 C 语言进行编程，但只有15.4％ 的公司表示需要 C 语言进行开发。

同样，有 47％ 的受访者使用 C++ 进行编程，但只有不到三分之一（27％）的公司表示需要 C++ 开发人员。对于 Python 来说也是如此：有 57％ 的开发人员使用该语言进行编程，但只有不到一半的公司对此有很高的需求。

CodinGame 的联合创始人 Aude Barral 表示，开发人员中的编程语言趋势与市场趋势不同是很常见的。她表示，某些技术之所以易于在开发人员社区中流行，是因为它们易于学习，使用起来更加方便，或者从美学上来说更有趣。而且，流行的语言是开发人员之间永无休止的讨论话题。如果公司在市场上的需求和开发者社区内的趋势相匹配，那么语言就会越来越受欢迎。Go 和 Rust 就是典型的例子，它们在 DevOps 中的应用已越来越多。

Barral 补充称，某些编程语言（例如 PHP）在市场上仍被广泛使用，但在其他方面并不受欢迎，因为它被认为是一种很有限的语言。此外，C 语言虽然仍在初学者中很受欢迎，但随着 Python 的出现，它的流行性最近也有所下降。

“就 Python 而言，情况略有不同，因为开发人员和公司都喜欢它。对于公司而言，它是第三大需求语言，开发人员喜欢它，因为它易于学习，是一种通用语言并且使用效率极高。在过去的三年中，人工智能和机器学习的广泛使用促成了 Python 的兴起。”

此外，该报告还评估了程序员中最流行的开发框架。其中，Node.js、React 和 .NET Core 暂处于领先地位。React 是最受欢迎的框架，有 59％ 的技术招聘人员正在寻找掌握 React 技能的开发人员。不过，却只有 27.6％ 的开发者表示他们知道如何在 React 中进行构建。

另一个高人气框架是 Angular2。有 41% 的招聘者表示正在寻找 Angular2+ 专家，然而也只有 16.9％ 的开发人员表示他们知道这个框架。

五、数据类编程语言有哪些特点

数据类编程语言有哪些特点

在当今信息爆炸的时代，数据成为了企业的重要资产，数据的处理和分析已经成为各行业中不可或缺的环节。因此，数据类编程语言应运而生，并获得了广泛的应用。本文将介绍一些流行的数据类编程语言，并探讨它们的特点和优势。

Python

Python 是一种简单易用且功能强大的数据类编程语言。它被广泛用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。Python具有以下几个特点：

• 简洁优雅：Python提供清晰简洁的语法，使得代码易于理解和维护。
• 丰富的库：Python拥有众多强大的库和工具，例如NumPy、Pandas和Matplotlib，可以方便地处理和分析数据。
• 社区活跃：Python拥有庞大的开发者社区，用户可以轻松获取到丰富的学习资源和支持。

R

R 是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言。它的特点包括：

• 统计分析强大：R提供了丰富的统计分析函数和包，是许多统计学家和数据分析师的首选。
• 图形可视化：R拥有强大的数据可视化能力，用户可以轻松绘制各种类型的图表和图形。
• 开源社区：R是开源的，拥有一个庞大的社区，有很多开源项目和扩展包可供使用。

Java

Java 是一种通用编程语言，但也被广泛应用于数据处理和分析。Java的特点如下：

• 跨平台：Java可以在不同的操作系统上运行，具有良好的可移植性。
• 大数据处理：Java拥有强大的并发和分布式处理能力，适合处理大规模数据。
• 企业级支持：Java在企业中得到广泛应用，有强大的开发工具和支持。

SQL

SQL（结构化查询语言）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。SQL的特点包括：

• 简单易学：SQL具有简洁的语法，易于学习和使用。
• 高效查询：SQL可以执行复杂的数据库查询，快速检索和处理大量数据。
• 标准化：SQL是一种国际标准，被广泛支持和采用。

Scala

Scala 是一种结合了面向对象和函数式编程特性的编程语言，也常用于数据处理和分析。Scala具有以下特点：

• 可扩展性：Scala可以与Java无缝集成，可以使用Java的大量库和工具。
• 函数式编程：Scala支持函数式编程风格，使得并行处理和异步编程更加简洁。
• 类型推断：Scala具有强大的类型推断能力，使得代码更加简洁且易于维护。

综上所述，数据类编程语言在处理和分析数据方面都有各自的特点和优势。选择合适的编程语言应根据具体需求和场景来决定。无论是Python、R、Java、SQL还是Scala，都可以根据个人偏好和项目要求进行选择，以充分发挥数据的价值。

六、matlab可以用哪些编程语言？

MATLAB可以使用MATLAB语言进行编程。MATLAB语言是一种高级编程语言，它结合了数值计算、数据分析和可视化功能，并具有丰富的工具箱和函数库。

MATLAB还支持其他编程语言的接口，如C、C++、Java和Python。通过这些接口，用户可以在MATLAB环境中调用其他语言的函数和库，以扩展MATLAB的功能。因此，MATLAB可以与多种编程语言进行集成和交互。

七、工业用的编程语言有哪些？

工业上常用的编程语言有很多，以下是一些主要的编程语言：

1. C/C++：C语言和C++语言在工业控制领域广泛应用，它们具有高性能和灵活性，可以进行底层硬件操作，适用于各种嵌入式系统和实时控制系统的开发。

2. Java：Java 是一种跨平台的面向对象编程语言，广泛应用于工业自动化、机器人控制等领域。Java 具有丰富的类库和框架，可以简化开发过程，提高开发效率。

3. C#：C#是微软推出的一种面向对象的编程语言，与.NET框架紧密结合，适用于Windows平台下的工业控制系统开发。

4. VB：VB（Visual Basic）是一种事件驱动的编程语言，适用于工业控制系统的开发，尤其是与 Microsoft Windows 操作系统相关的应用。

5. Delphi：Delphi 是一种面向对象的编程语言，广泛应用于工业控制领域。Delphi 具有丰富的组件库和较高的性能，适用于各种工业控制系统的开发。

6. Lisp：Lisp 是一种函数式编程语言，主要用于工业控制系统的编程。Lisp 具有强大的符号计算能力，适用于复杂数学计算和逻辑处理。

7. MATLAB：MATLAB 是一种商业数学软件，广泛应用于科学计算、数据分析、可视化等领域。MATLAB 可以用于工业控制系统的设计、仿真和测试。

8. PHP：PHP 是一种流行的服务器端脚本语言，主要用于 Web 开发。在工业领域，PHP 可以用于开发工业控制系统的 Web 界面和数据处理。

9.工业机器人编程语言：针对工业机器人的编程语言通常包括 C、C++、C#、Python 等，具体使用哪种编程语言取决于执行机构（伺服系统）的开发语言。

这些编程语言在不同的工业领域和应用场景中发挥着重要作用，工程师需要根据具体项目需求选择合适的编程语言进行开发。

八、编程语言有哪些？

一场编程语言之战

@Author：Runsen

本人懂一点Python，Java，根据自己想法而来，纯属虚构。

现状

进入2020年3月，新的编程语言排行榜新鲜出炉，TIOBE 最新发布了 3 月编程语言排行榜。

从榜单中我们可以看到，前三名分别为Java、C、Python。相较于上个月，Python继续以1.85% 上升至 10.11%，以10.11% 的份额稳居第三。

我们先了解下比较常见的编程语言的，如Java，Python，JavaScript，C/C++，Go，C#各编程语言的用途。

“众口难调”，面对多种多样的编程语言，大家众说纷纭，每种编程语言都有其存在的意义，编程之战从未停止，“战火”一触即发。

家庭内战

最近，编程语言家族开了一场“家庭聚会”，都是在讨论自己的排名。

下面是家庭成员的对话。

老三Py：最近，我可厉害了。从2015年，人工智能的开始，人人学我，基本上我成为最无敌的大佬。

老四C++：可不是嘛，老三，你的爬虫，数据分析，机器学习，深度学习，自然语言处理再加上你的Django，flask等Web开发等，就连你的PyQt也想占领我的QT图形界面市场，都是你这个流氓，害得我从老三变成老四。

老三Py：那都是你太难写了，学我就是几分钟就能入门的，谁叫你这么难懂，什么面向对象，你的一百行代码，我十几行就搞定了，谁还会学你，很快，我就是老大，你就是我的小弟。

老四C++对老大Java说：大哥，有人想谋权篡位。

老大Java：现在，确实是老三的时代，现在个个数据分析师只会Python，都喊出了：人生苦短，我用Python。要怪就怪数据分析人员编程水平太低了，写来写去就是py代码，完全学不会其他语言。

老二C鄙视的说：就算写Python太厉害，也最多就是一个导包侠，没有什么了不起的。老三，话说你有什么本事当老大，我都不敢谋权篡位。

老三Py：不如我们比一比，看看现在开发者需要我多些还是老大多先。

老大Java：好，比就比。谁怕谁，我到底看看你有什么本事。

老三Py：我代码简单，写起来轻松易懂，比如我打印一句Hello World，就是一个，就是这么简单。就问你们服不服？

老大Java：打印一个Hello World，我确实需要好几行代码，还要声明一个HelloWorld对象。

老二C: 我还要定义一个main的主函数，打印一个Hello World确实有点多。

老四C++：我是抄老二的，写个Hello World比老二还要多。

老三Py：看见没有，这就是差距，谁会写那么多代码，直接简单粗暴我就是一个打印Hello World。

老大Java：老三，你这样不行啊，万物都是对象，写一行代码，我觉得都要声明一个对象。

老三Py：什么对象，我能打印出来就Ok了。

其他人：确实老三写的代码太简单了，连小学生基本都能学会，我们自愧不如，老三，你还要什么本事吗？

老三Py：要说我牛逼莫过我的第三方库，超过上万个，安装也简单，一个就轻松搞定，还给人看到安装进度条，你们说我牛不牛逼。

老大Java：这我可不服，你去的maven仓库看看

我的jar包任何一种场景都有，我的生态系早就完善，怎么不如你老三？

老三Py：你在pom.xml安装什么任何信息告诉别人，而且你的dependency鬼死那么长，人家愿意写吗？

老二C和老四C++：我们gcc和cmake添加第三方库还要编译才可以。

老三Py：我的requests，selenium，beautifulsoup，pyquery，lxml，Scrapy，Crawley，Pyspider等一系列爬虫库和爬虫框架厉害到爆，几乎所有爬虫都是我来编写的，你们的爬虫市场早没有你们的份了。

老大Java：我的WebMagic，Nutch，Heritrix，Jsoup， SeimiCrawler，JLiteSpider爬虫编写的代码确实比你多了好几倍，以前爬虫的市场都是基本用我，现在给你占去，悲哀。

老二C老四C++：爬虫，小心爬进监狱，现在首例爬虫禁令，禁止爬取微信公众号，都是老三你的爬虫造成多少假流量，造成多少网站 奔溃，就说12306有尽20%以上都是爬虫访问流量，有多少人抢票，再提价出售，官方发票，又被他们抢了，你以前让多少人抢不票，这背后引发了一系列的肮脏的资产链。

老三Py：这关我毛事，现在的百度蜘蛛爬取，多少网站双手叫好，这都是他们的问题。

其他人：你除了爬虫，还有什么？

老三Py：我的数据分析三剑客numpy，pandas，matplotlib，在加上Seaborn，Scipy，StatModels， Pyecharts，Bokeh，Blaze，Plotly，NetWorkX，Biopython，SymPy和gwpy等数据科学库简直无敌，都喊出了，从excel学Python了。

老大Java：数据分析我虽然也有jar提供，但是我派了我的儿子scala去帮我完善。

老二C老四C++：这东西不是SPSS，stata，tableau，powerbi，excel，Echart，FineReport等强大的数据分析工具就可以解决了，都是用我们和老大开发的，干嘛还要写代码。

老三Py：我一把屠龙剑Pycharm，一把倚天剑anaconda，一个开发，一个数据分析，双剑合并，威力无敌。

老大Java：比IDE开发工具，我可不怕，我有Eclipse，MyEclipse，Intellij IDEA，NetBeans功能厉害到爆。

老二C老四C++：Dev-C++，C-free，CLion， Code::Blocks，CodeLite，C++ Builder，我们觉得同样没问题。

老三Py：我的Web开发Django社区非常庞大，江湖上，Python有两条腿跑，一腿就是我的django，因为两万个包，一万以上都是我的Django，再加上了其他儿子flask，tornado，我开发了国内的豆瓣、知乎，国外：Instagram、Disqus、National Geographic、NASA

老大Java：Web开发，你还敢比，我就拿出一个Spring家族就够了，SpringMVC，SpringBoot,SpringCloud，再说了我还有自己的Tomcat，Jetty应用服务器，微服务的架构早就深化人心。如果以前的网站不是用php开发，那基本就是我以前的Servlet，jsp开发的（虽然落后了，但基本都在维护），现在网站开发首选我的Spring家族。

老二C老四C++：虽然在网站开发我们几乎没有市场，但是软件开发都是采用我们的，比如早期的QQ，微信，支付宝等大部分软件都是我们开发的。

老三Py：有本事比一比现在最火的人工智能，我的机器学习sklearn，深度学习keras，Pytorch，tensorflow，Caffe，PaddlePaddle，哪个不知道，哪个不用？就是因为这个，我才算最近的王者。

老大Java：你是不是想王者荣耀想多了，王者荣耀的客户端应该是C#（Unity3D）开发的，核心后端服务是C++开发，可没有你的份。人工智能，我怎么实现不了，我的深度学习库——DL4J、ND4J以及Deeplearning4j ，深度学习框架就是因为数据分析者只会用Python，才让你火到现在。

老四C++：CPP-Call-Tensorflow，Caffe2 C++ API， PyTorch-CPP，我的性能比你的好不知道多少倍。对了，说说性能，老三，你这不怎么行。

老大Java补刀：连数据都没有，老三你做什么人工智能，看看得我的apache社区的大数据框架Apache Hadoop，Apache Hive，Apache Hbase，Apache Sqoop，Apache Flume，Apache Spark，Apache Beam，Apache Flink ，Apache Storm，Spark Streaming，Apache Oozie还有 Clouders Manager（CDH）都是我开发出来，大数据平台都是我干的，没有了数据，你做什么Ai，你是不是猴子请来的逗逼？

老三Py：游戏方面，我可以有我的Pygame，性能方面，我承认比较低效，大数据不是还有我的pyspark？

老五C#：你的Pygame就是小孩子过家家的，游戏市场我已经占领，老三你可不要来。

老大Java笑道：spark是我的儿子scala开发的，spark就是为了你们这些数据分析的人不会我（Java）和我儿子（scala），你们的压力下，不好意思的开发了pyspark ，对Python提供了APi，再说了我们也给R提供了Rspark。话说，老R从前十掉下到了十一。

老R：就是你老三一直打击我，害得现在数据分析的人员不学习R了，都以为学你，就天下无敌了。

老四C++：就是明明每个人占领一种市场就够了，现在提出了”人生苦短，我学Python“口号。

老三Py：就是要”人生苦短，我学Python“。

老大Java：就是因为你，害得所有人的编程水平只降下来。Java开发人员学习Python，就是分分钟的事情。

老二C：不要说，大学我敢保证所有人都必须学习我开始。

老四C++：有本事你让学Python的来学我或者老大，我不信他能学得了。学我的人基本被我折磨死了，学你py就是分分钟的事情，有本事继续聊性能，我好像记得知乎得推荐系统用go重写了，还不是因为你的效率。

老十go：今天我难得上了前十，什么”人生苦短，我学Python“，明明就是”2020年，我们一起学go“。

老三Py：我去你的，你老十有什么资格说话？再说了我有cpython，Numba提高运行速度不就可以了吗？

老大Java：那你老三有什么资格在我面前说话，你连多线程和并发都处理不好，还不如提出我的口号”OnceWrite，RunAnywhere“，一次编写,到处运行，我的强大的JVM，你老三有吗？

老三Py：我可以用Pyinstall打成exe，到处运行，不就是”一次编写,到处运行“，

老大Java：我的强大，你不知道，你还是在mac和liunx运行你的exe吧。我还有一个儿子Kotlin和我占领APP市场，你有APP市场吗，还想当大佬，这日子是不是有点早了。

老三Py：我有kivy开发APP。

老二C老四C++：老三，你怎么不说用flutter开发APP？

老三Py：那是Google 开源的 UI 工具包，关我毛事。

老二C老四C++：flutter的底层是基于我们的开发的。

老三Py：我不管，反正现在人人学Py，我的市场就是慢慢变大，我就是当老大。

老二C: 我从1972年诞生，可以说我是老三你的长辈。Java可是运行在全球的三十亿设备上的，我都没有把握当老大，你哪里来的勇气？

老三Py：我是从1991年出生，Java可是1995年出生，这样我不就是老大的长辈吗？

老大Java：老三说得没错，老三要当老大，他膨胀了，要先超越老二你了。

老二C: 什么？老三，他连编译器都没有，一个解释器基于我的编译器，竟然敢叫嚣超越我，用我编译器，底层封装我的代码， 没有我，哪里来你，脚本就是脚本，动态语言就是动态语言，老大，老四和我哪个不是静态语言，哪个没有自己的编译器？信不信我不给你用我的编译器，让你从前十消失。

老三Py：卧槽，爸爸，我错了，别让我从前十消失啊。

一声不吭的老八php叫道：php才是最好的语言。

我想说的

Python这语言，只适合作为加分项，不适合作为技术支撑。因为它写不了复杂逻辑。只适合写一个爬虫，计算器，记事本,Qt之类的小程序。Python超越了Java和C，那是不可能的。Python从老四超越了C++，已经是一个很震惊的大事了。

说这个也许有人不服，凭什么Python就写不了复杂逻辑？豆瓣和知乎不是用Python写的吗？

先声明，豆瓣的后端，已经废弃了绝大部分的Python代码，重新写过了。youtube也正在重写中。目前以Python为主的网站，就只有知乎这么个独苗，而且知乎的推荐算法已经用go重写了。

为什么？不是因为Python的性能慢，而是因为Python的语法太悲剧了。也许Python的语法简洁，在初学者看来是优点。因为初学者一般练手，都只写1000行以下的小玩意，Python的语法简直爽翻了，真没任何缺点。

但如果你真的尝试用Python封装几十个类，去写个一万行以上的东西，自然就明白它的语法问题有多严重了。不只是难受，而是根本写不下，去维护成本太大了。没有静态类型检查是主要原因。能解决么？也能，好的模块设计还有code review能回避掉一些，不过这样一来也就抵消掉一些Python能带来的快速开发的优势了。

还是江湖那句话，动态一时爽，重构火葬场。并不适合大项目，Python还是适合原型，前期项目。

搞it要想混得好，如果哪能只会一样东西呢，除非你不想混好，拼得就是综合素质，除非你Python登峰造极的程度，python五分钟都能入门，Python的语法和英语完全一样。学Python的人，去学Java，真的觉得很难。

如果按难度评分0-5的话，Python没有难度指数0，php难度指数1，go难度指数2，Java难度指数3，C++/C难度指数4。静态语言的难度是比动态脚本难的，如果你是编程零基础，建议从学习Python，再深入到Java。一手Python，一手Java基本在市场属于比较靠前的水平。

阿里基本Java的天下，腾讯的前世是靠C/C++出生，华为主要业务是在硬件方面，也需要C/C++的编程基础。百度，字节相反用的Python，go，ruby比较多。

不过如果自己想要有更长远的发展，只学python肯定是不够的，个人觉得Java、Python这二门语言都熟练掌握最好。如果想成为大神，那就补充一个C++，你就是无敌的存在。

@Author：Runsen 公众号：润森笔记

九、用QB语言编程？

VB和QB有密切的关系：VB是VISUAL BASIC，QB是QUICK BASIC，他们都来源于BASIC，VB是可视化的面向对象的编程语言，而QB是面向过程的。 PASCAL、C语言、BASIC是八十年代使用的，没有从属关系。 现在用的都是可视化编程，都是从以前的编程语言发展而来的。

十、用c语言做编程语言

用C语言开发编程语言

在计算机科学的世界中，编程语言扮演着至关重要的角色。它们是人与计算机之间沟通的媒介，帮助我们将想法和指令转化为计算机可以理解和执行的形式。许多流行的编程语言，如C、C++、Java和Python，都是使用其他编程语言开发的。但是，你是否知道，其实你自己也可以使用C语言来开发自己的编程语言呢？在本篇博文中，我们将探讨如何使用C语言来开发编程语言。

为什么选择C语言

在开发编程语言时，选择合适的语言非常重要。C语言是一种底层的、高效的编程语言，是许多现代编程语言的基础。它具有广泛的应用领域，如系统编程、嵌入式开发和操作系统开发。C语言的简洁和直观的语法使其成为学习和实现编程语言的理想选择。

编程语言的基本组成

要开发自己的编程语言，首先要了解编程语言的基本组成部分。一个编程语言通常由以下几个组成部分构成：

• 词法分析器：负责将源代码分割成一个个标记（tokens），如关键字、运算符和标识符。
• 语法分析器：根据语言的语法规则将标记转化为语法树（syntax tree）。
• 语义分析器：对语法树进行语义分析，检查代码的合法性和含义。
• 编译器或解释器：将语法树转化为可执行的机器码或解释执行。

实现词法分析器

词法分析器是编程语言开发中的第一步。它负责将源代码分割成一个个标记，为后续的语法分析器提供输入。在C语言中，我们可以使用正则表达式来定义标记的规则，并使用有限状态机（finite state machine）来进行识别。

<>
<head>
  <title>词法分析器实现</title>
</head>
<body>
  <h1>词法分析器</h1>
  <p>这是一个用C语言实现的词法分析器的示例代码。</p>
</body>
</html>


实现语法分析器
语法分析器负责根据语言的语法规则将标记转化为语法树。在C语言中，我们可以使用递归下降法（recursive descent）来实现语法分析器。递归下降法是一种自顶向下的语法分析方法，根据语法规则递归地分析标记，构建语法树。
#include <stdio.h>

// 语法分析器函数
void parse_expression();

// 词法分析器返回的当前标记
char token;

int main() {
  printf("请输入一个表达式：");
  token = getchar();
  parse_expression();
  printf("语法分析完成。\n");
  return 0;
}

void parse_expression() {
  if (token == '+' || token == '-' || token == '*' || token == '/') {
    // 递归地分析表达式的左右子表达式
    token = getchar();
    parse_expression();
    parse_expression();
  }
}


实现语义分析器
语义分析器负责对语法树进行语义分析，检查代码的合法性和含义。在C语言中，我们可以通过对语法树进行遍历和验证来实现语义分析器。在这个阶段，我们可以检查变量的声明和使用是否正确，函数调用是否合法等。
#include <stdio.h>

// 语义分析器函数
void analyze_semantics();

// 语法树的节点结构体
struct node {
  char *value;
  struct node *left;
  struct node *right;
};

int main() {
  struct node *root;
  
  // 构建语法树
  
  analyze_semantics(root);
  printf("语义分析完成。\n");
  return 0;
}

void analyze_semantics(struct node *tree) {
  if (tree != NULL) {
    // 遍历语法树，进行语义分析
    analyze_semantics(tree->left);
    analyze_semantics(tree->right);
  }
}


实现编译器或解释器
编译器或解释器是将语法树转化为可执行的机器码或解释执行的组件。在C语言中，我们可以使用LLVM框架或自行构建解释器来实现编译器或解释器。LLVM是一个开源的编译器基础设施，可以将语法树转化为机器码，并进行优化和生成可执行文件。
#include <stdio.h>
#include <llvm-c/Core.h>
#include <llvm-c/BitWriter.h>

// 编译器函数
void compile_program();

int main() {
  LLVMContextRef context = LLVMGetGlobalContext();
  LLVMModuleRef module = LLVMModuleCreateWithName("my_module");
  
  // 构建语法树
  
  compile_program(module, context);
  
  // 生成可执行文件
  LLVMPrintModuleToFile(module, "output.ll", NULL);
  LLVMDisposeModule(module);
  LLVMContextDispose(context);
  
  printf("编译完成。\n");
  return 0;
}

void compile_program(LLVMModuleRef module, LLVMContextRef context) {
  // 将语法树转化为LLVM中间表示
}


总结
通过使用C语言开发编程语言，我们能够深入理解编程语言的内部工作原理，并可以实现自己的编程语言。虽然这并不是一项容易的任务，但通过逐步实现词法分析器、语法分析器、语义分析器和编译器或解释器，我们可以逐渐建立起一个完整的编程语言。
开发编程语言是一项富有挑战性的工作，但这也是一项非常有趣和有益的学习经历。通过研究和实践，我们可以更深入地理解计算机科学的基本原理，并提高自己的编程能力。