帮你提升 Python 的 27 种编程语言(1)(2)

本应该有很多的与沿出现在名单之中，但是对于列出来的这些特定的语言只是随意的一些子集，它们从某些程度来讲是基于我自己的兴趣而选出来的比如 说：我主要的兴趣点在于占支配地位的Linux，Android 和 Windows生态系统，所以在这里我就忽略了封闭但是更加有利可图的以 Apple 为中心的 Objective-C 和 Swift 编程语言，而且我对于专注于艺术环境的编程语言就不太了解，如Processing，我甚至需要猜测从其中学到的东西怎么样可以指导一个 Python 开发者）。对于一个更全面的编程语言名单而言需要考虑很多因素，除了考虑一个编程语言能够指导你成为一个开发者外，IEEE Spectrum 的一年一度关于编程语言流行度和增长的排名也非常值得了解一下。

面向过程编程语言 C，Rust，Cython

Python 默认的运行模型是过程型的：我们从主模块的顶部开始然后一句一句执行。所有的 Phthon 对于其他数据和计算模型的方法支持都是基于它是过程型的这一特性。

C 语言毫无疑问仍然是底层编程语言的统治者. 它是实现 Python 解释器的核心语言，同样也是实现 Linux 操作系统内核的核心语言。作为软件开发人员，学习 C 语言是学习更多关于软件所运行的底层硬件的最好起点 - C 语言经常被描述为“可移植的汇编语言”，通常使用 C 语言编译器作为交叉编译器，为新的 CPU 体系结构编译出第一个应用程序。

Rust，相比之下, 是一个由 Mozilla 创建的比较新的语言。它能够进入这个名单的原因是，Rust 吸取了工业界已知的关于不能在 C 语言中做什么的教训，并且被设计成可以与 C 库互操作的语言，它对硬件的控制达到了和低级系统编程语言相同的精度，但它使用不同的编译时方法进行数据建模和内存管理，在结构上消除了许多常见的困扰 C 程序的的缺陷比如缓存溢出、重复释放内存错误、空指针访问以及线程同步问题）。我是一名嵌入式系统工程师，通过培训具备了最初的专业经验，我已经看到， 当前被 C 语言和定制汇编代码统治的各个领域很有可能会被 Rust 取代。

Cython 也是一种默认的更底层的语言，但是与通用目标语言 C，Rust 不同，Cython 主要用于书写 CPython 扩展模块。Cython 被设计作为一个 Python 的超集，让程序员选择何时支持纯 Python 语法的灵活性，当 Cython 语法支持的扩展使其可以生成的代码相当于本地C代码的速度和内存效率。

学习这些语言之一是以实用的角度增强其对内存管理，算法效率，二进制接口兼容性，软件可移植性，将源代码转换成运行系统的深刻理解。

面向对象的数据建模: Java, C#, Eiffel

编程中最主要的任务之一是为现实世界的状态建模，这方面最通常的方法是面向对象语言所提供的那些原生的语法支持：把数据结构、操作这些数据结构的方法组合成类。

Python原生设计上就可以直接使用面向对象的特性，而不需要一上来先学习如何编写自己的类。不是每种语言都才有这样的方式 - 对于本节列出的这些语言，学习面向对象的设计思想是使用这些语言的前提。

得益于 Sun Microsystems 在 20 世纪 90 年代中后期对 Java 语言的市场推广，Java 成了很多大专院校计算机科学入门课程的默认语言。虽然现在在很多教育领域它正被 Python 淘汰，但它在商业应用程序开发领域仍然是一种最受欢迎的语言。有一系列其它语言针对公共的 JVMJava 虚拟机）运行时的实现，包括 Python 的 Jython 实现。Android 系统的 Dalvik 和 ART 环境是基于 Java 编程 API 实现的。

C# 在很多方面与 Java 相似，在 Sun 和 Microsoft 解决关于 J++微软实现的 Java 语言）和标准 JAVA 不一致的问题失败后，它是作为J++的替代语言出现的。像 Java 一样，它也是一个受欢迎的商业应用开发语言，有一系列其它语言针对共享 .NET CLR公共语言运行库）的实现，包括 Python 的 IronPython 实现原始的 IronPython 1.0 中的核心组件被抽取出来创建 .NET 动态语言运行库的中间层）。在很长的一段时间里，.NET是只能在 Windows 系统中使用的专有技术，有一个跨平台的开源代码 mono 重新实现了.NET，但在 2015 年初，微软宣布了 .NET 开源计划。

与列表里大多数语言不同，我并不推荐在日常使用 Eiffel。它之所以在推荐列表里，是因为这门语言有着大量优良的面向对象设计思想，包括以“正 确可信”作为程序的设计目标。同时，Eiffel 也告诉我对于大多数的软件开发，并没有以“正确可信”为设计目标，这是因为正确可信的软件确实无法妥善处理不确定的情况。当很多相关约束还不清楚，需要在 不断迭代的过程中去逐步完善的时候，这种设计理念就完全不适合了）

学习这类编程语言，就需要去熟悉继承模型、契约设计、类不变项、前置条件、后置条件、协变covariance）、逆变 contravariance）、方法查找路径、泛型编程，以及其他各种在 Python 的类型系统上也支持的特性。此外还有很多标准库模块和第三方框架，会用到“显示的面向对象”设计风格，例如 unittest 和 loggingmodules，以及 Django 框架里基于类的 view。