我不是要发表什麽新的观点，只是想问 mega salary 的各位几个问题。 1. 各位可能都学过 C/C++/Java/Obj-C/JS/PHP/Python/Ruby/Swift/C#， 但有人研究过像 OCaml/Prolog/Scheme&Racket/Lisp/Erlang/Haskell/Algo/Agda&Coq 之类的语言吗? 2. 如果撇开 ecosystem 的大小不论，各位心里最锺爱的语言，心里认为设计最完美的 语言是什麽呢? 3. 如果各位认为最完美的语言，是像 C/C++/Java/PHP/JS/Python/C# 这样有庞大 ecosystem 的语言，那这个问题不适合你，但如果不是，你认为为何这些语言 有那麽庞大的 ecosystem 与 API，但你的完美语言没有呢? 4. 假设，你要把你现在在使用的语言抽出一些核心元素，形成一个 subset，足以完成 你现在所做的工作，你认为至少应该要有哪些语言特性需要被抽取出来呢? 5. 补充一个，假设你已经会一个语言，Java/C#/JS/Python/C 都好，让你接触一个新 语言，解决一个原有的问题，你会怎麽思考呢? ----- 抛砖引玉，我先回答自己提出的问题： 1. 我会 Java/JS/C#，研究过 Scheme/Racket 2. 如果撇开 ecosystem 不论，我认为最好的语言是 Scheme 3. 但为何 Java/JS 的 ecosystem 却大过 Scheme 几个数量级，因为这些语言简单、 够用、最重要的是多人用。 4. 如果要把 Java 的核心元素抽离出来，能够建构现在的工作，大概需要基本的物件 导向(函式与资料抽象)、函式、资料绑定、区域变数定义与 lexical scoping、 条件判断、for 回圈、行程控制(Thread)、Reflection 机制，还有最重要的： 型别系统，这些大概可以 cover 绝大部份的工作。(补充: self-identification 应该可以算是物件导向的核心特性) 5. 现在我一边学 Python，一边写 Java，有时候要解决一些问题，用 Java 可以解， 但包成 jar 档挺麻烦，还要 compile，所以用 Python 来解，例如登入资料库，查 资料、印成网页，那我大概需要想: Python 怎麽做模组管理，引用别的模组，怎麽 做字串处理，怎麽处理资料库与 Python 之间资料型态的对应，Python 的基础资料 结构怎样操作、怎麽做 IO，怎麽跑回圈与判断逻辑。如果 HTML 比较复杂，是否要 用 Jinja 做样版引擎。最後，clean code 是共识，如何重构成清晰的代码，如何 转变语法方式，用 Python 的语言精神来诠释，如何进行测试与建置与部署。大概 如此。 ----- 我要说的是 1. 程式语言本身，目的在探讨如何表示抽象的逻辑概念，并且让电脑可以正确解读， 因此真正关键的东西，在程式语言提供了什麽特性，并用什麽样的语法来体现它， 而在它内部又是用什麽方式来实作这些特性。 2. ecosystem 大，是因为使用的人多、领域广，因此你在学那些庞大的 library 时， 究竟是在学那个领域的逻辑与知识表达方式，还是在学语言本身? 3. 如果想学一门知识就能够快速应变到其他程式语言，这门知识叫 Programming Languages，在这个世界，变化不快，现在那些很潮的语言、五花八门 的特性，很多都是从很早期的语言借去用。(真希望 Java 可以借 first-class Continuation 与 Pattern Match 来用...) 4. 如果想追求新潮的各种变化，我认为也能从 Programming Languages 这门学问中受 益，事实上，再新潮的各种开发概念，最终也需要 PL 来实现它，而常是 PL 的概 念应用而来。再者，说到应用，繁而众是必然的结果。 5. 所以我的结论是 A 与 B 是站在 either-or 的角度看事情，但工人智慧不应当如此， 或许这问题的本质，是 neither-nor，或 inclusively 6. 最後套句 Scheme 规格书开宗明义说的一句话：程式语言不应当在语言特性上叠床 架屋地堆积，而是应当致力减少缺陷，好使得加入的特性显出它的必然。 (Programming languages should be designed not by piling feature on top of feature, but by removing the weaknesses and restrictions that make additional features appear necessary.) ---- 电脑排版，手机阅读者请见谅。 ※ 引述《Sidney0503 (Sidney0503)》之铭言： : ※ 引述《dragoncfe168 (梅长苏)》之铭言： : : 请问下面两种说法，谁说得对？？ : : ===================================== : : A男:程式语言虽然技术变化快，语言工具多， : : 　　但只要先学会一种，之後要再学会其他语言或技术是很快上手的， : : 　　所以根本不需要担心在职涯上，不断追着技术跑 : : 　　与学习各种语言会很费精力的问题！ : : B男:屁啦!只会说干话！那是你自己天份高， : : 　　其实大部分的程式人都深陷水深火热中，OK？ : : 　　IT知识更新远远快於一般的行业，比如内科医生， : : 他的知识大多是不变的，只不过东西很多，所以医生越老越值钱，因为经验丰富。 : : 而软体开发（尤其是C# JAVA这种高级程式语言）的知识变化极快， : : 从我上大学到现在，不到10年，C#的主推技术从Winform到WPF到UWP : : ，一套换一套，哪怕别人再怎麽说：“程式语言都是相通的”， : : 我也依然需要花大量时间精力去学习新技术！ : 不管经过多久都会有人问这种菜鸟问题 : 建议去看以下几篇 : 为什麽成为一名工程师这麽难 —— 从程式新手到准工程师的必经之路 : 缩https://goo.gl/4nG6Wr : 完整https://www.inside.com.tw/2015/03/27/why-learning-to-code-is-so-damn-hard : 程式初学者的失落之钥 - “Computational Thinking” : 缩https://goo.gl/mKe1cQ : 完整https://orangeapple.co/articles/%E4%BB%80%E9%BA%BC%E6%98%AF%E9%81%8B%E7%AE%97%E6%80%9D%E7%B6%AD : AB都错 : A会那样说是因为旧语言feature和framework不多 : B会那样说是因为新语言feature和framework多到你会哭 : 软工和写程式是两回事 软工的经验可以传承 但是还是一直推翻旧的观念 : 演算法也是在慢慢演进 : 可以真只学一次的仅有纯数学(ex:二次规划 复变 离散线代) : 软体设计师也是越老越值钱的 板上大大们也是从没破百爬到年薪三百万的 --

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