編程新語言

㈠ 電腦編程主流語言有哪些

目前最流行的電腦編程語言：1. python（數據科學、機器學習）；2. java（企業級應用程序）；3. c++（高性能應用程序）；4. c#（windows 應用程序）；5. javascript（動態 web 頁面）；6. sql（資料庫管理）；7. java ee（企業級應用程序開發）。
電腦編程主流語言
隨著技術的發展，編程語言不斷涌現，但一些語言因其廣泛的適用性和強大功能而成為主流。以下是目前最流行的編程語言：
1. Python
一種高層次、 interpreted 語言，語法簡單易懂，適合初學者。廣泛應用於數據科學、機器學習、Web 開發和自動化腳本。
2. Java
一種面向對象的編程語言，可跨平台使用。適用於企業級應用程序開發、移動應用程序和分布式系統。
3. C++
一種低層次、編譯型語言，提供對底層硬體的訪問。用於開發高性能應用程序，如游戲、操作系統和嵌入式系統。
4. C#
一種由 Microsoft 開發的面向對象的編程語言。適用於 Windows 應用程序開發、Web 服務和游戲開發。
5. JavaScript
一種解釋型語言，在 Web 瀏覽器中使用。用於創建動態和互動式的 Web 頁面、移動應用程序和桌面應用程序。
6. SQL
一種結構化查詢語言，用於管理關系資料庫。適用於數據存儲、檢索、更新和刪除操作。
7. Java EE
一種基於 Java 的平台，用於開發企業級應用程序。提供了用於 Web 服務、消息傳遞和持久性的框架。
這些編程語言各有優勢和應用場景，選擇最合適的語言取決於特定項目的具體需求和開發團隊的技術專長。

㈡ 五個新興編譯型編程語言

在2022年的編程世界中，人們對於編譯型語言的認識仍然停留在C系列，但其實已經有一群新興的語言正在嶄露頭角。接下來，讓我們一起探索這五款革新性的編譯型編程語言，它們分別是：Go語言、Rust語言、D語言、Zig語言以及備受爭議的V語言。

Go語言，由Google團隊開發，以C的簡潔語法和CSP並發模型為特色，強調模塊化編程和內存安全性，被B站和抖音等大廠廣泛應用。它的出現挑戰了C的地位，成為了C程序員的新選擇。

Rust語言，由Mozilla研究院設計，專注於並發安全和內存管理，語法接近C++，但提供了更高的內存安全。盡管學習難度大，但其在區塊鏈技術領域的應用顯示了其強大性能。

D語言，曾有望替代C++，但2.x版本的破壞性升級導致其發展受阻。不過，經過社區修復後，D語言憑借其優雅的語法和低學習成本，擁有廣泛功能，尤其適合需要高效和安全的開發者。

Zig語言，目標直指C語言，其編譯期值和函數特性使其在性能優化上極具野心。盡管語法復雜，但其對系統級編程的追求讓人矚目。

然而，V語言則飽受爭議，雖然作者宣稱其簡單易學且功能強大，但其實際表現和初期的問題讓人對其未來持保留態度。

總的來說，這些新興的編譯型語言不僅豐富了編程語言的選擇，也在設計理念和性能優化上帶來了新的思考。編程語言的未來，是創新的舞台，期待更多有獨創思想的新語言引領潮流。誰將引領下一個編程語言革命，我們拭目以待。

㈢ 一門號稱比 Python 快 68000 倍的新型 AI 編程語言-Mojo

作者：chance

Molar 公司在九月掀起了編程語言革新，發布了專為AI設計的新型編程語言Mojo。聲稱比Python快68000倍，這個宣稱是否真實？本文將帶你深入探討。

在構建全球統一的AI基礎設施時，技術棧的復雜性需求一種創新且可擴展的編程模型。傳統的編程語言難以應對異構系統，如AI加速器，因為它們缺乏編譯時元編程能力、自適應編譯技術，以及編譯流程中的緩存優化。CPU，盡管常常被忽視，其實扮演著重要角色，它在處理數據載入和集成等任務時不可替代。

為了解決這一問題，Mojo應運而生，它旨在結合Python的易用性和Rust、C++的性能。官方在設計Mojo時，重新思考了如何利用MLIR這個新興的開源編譯器基礎設施，它在AI加速器領域日益流行，能適應非傳統CPU和GPU的硬體環境。

Mojo不僅是MLIR的重要應用，還旨在與Python生態無縫對接，同時保持易用性和性能。它希望成為Python程序員的新選擇，提供低級控制且能利用現有Python生態，避免像從Python 2到3那樣的遷移痛苦。盡管Mojo是個全新的項目，但利用Python的廣泛接受度和已有的開發經驗，官方得以專注於語言的核心特性和編譯模型。

Mojo的兼容性目標包括與Python環境無縫工作，已有兩種方式供開發者嘗試：一是本地安裝，需通過Molar的命令行工具；二是Molar Playground的在線環境；騰訊雲的Cloud Studio也提供了Mojo支持。盡管官方宣傳的68000倍速度提升在特定情況下可能成立，實際應用中通常會受代碼優化影響。然而，Mojo的出現確實為AI編程提供了一種新的可能性，未來潛力巨大。

在基礎語法上，Mojo引入Python模塊、使用var和let聲明變數，以及支持顯式類型註解的函數參數。它也提供了結構體支持，以及針對矩陣運算的顯著加速。然而，大模型測試顯示，Mojo的實際加速效果與官方宣傳的數據相比有所收斂，但仍顯示出比Python顯著的性能提升。

總的來說，Mojo作為AI編程的新挑戰者，雖然初期宣傳的性能提升幅度可能誇大，但其潛力和對現有技術棧的補充無疑為AI開發者帶來新的思考和選擇。隨著技術的進一步發展和優化，Mojo的未來值得期待。