13の有望なプログラミング言語

バグの少ない、より高速でスマートなプログラミング。 このような約束により、多くの現代言語の作成者はプログラマーの注目を集めています。 すでに何度も聞いていますが、目新しさの欠如はこれらの約束を拒否する理由ではありません。 結局のところ、プログラミングの未来には安定性と優れた技術の導入が必要なので、イノベーションが機能します。 また、ソフトウェア製品は非常に大きいことが多いため、今日ではかつてないほどのイノベーションが必要です。







以下にリストされている言語の場合、自動化の度合いを高めると、コードが「より速く、よりスマートに、バグなし」の特性に値するようになることが特徴です。 現代のアプローチは、構造性と抽象性の強化を暗示しています。そのため、言語の「充填」は、プログラマーが以前に独立して解決しなければならなかったタスクの履行をますます前提としています。 このような自動化の成長により、開発者はバグの発見と修正により注意を払うことができます。 多くの場合、自動化されたアルゴリズムは、多くの単純なミスをすることなく、計算を並列化するタスクをより効率的に解決するため、これにより言語のパフォーマンスが向上します。



しかし、このメイントピックの背後には、小さな合意が1つあります。 言語の1つは、統計分析用に作成されました。 他のいくつかは、古典的な言語をアップグレードしています。 一部はまったく言語ではなく、単なるプリプロセッサです。 しかし同時に、それらはすべて、コードを書くための私たちのアプローチを変え、将来のプログラミングの基礎を築きます。



以下は、コンピュータに何をすべきかを伝える方法を変える13の言語です 。 それらのいくつかは新しく、いくつかはすでに広く普及しており、いくつかは完全な意味での言語ではありません。

R

本質的に、 Rはプログラミング言語ですが、統計を使用して大量のデータのパターンを検出することに取りつかれている現代世界の標準的な担い手の役割を果たしています。 Rは、統計学者と科学者が研究を促進するために開発しました。 データ分析に使用されるほとんどの標準機能を実装し、自由に分散されたライブラリを使用して、多くの有用なアルゴリズムを追加できます。 Rは、データ処理および分析の専門家に、研究に必要なほぼすべてを提供します。



多くは、統合実験環境内でRをデータ実験のメモ帳として使用することに限定しています。 R StudioとR Commanderの 2つの一般的なフロントエンドを使用して、データをアップロードして操作できます。 Rを言語から変換して、よりインタラクティブな環境にコンパイルして実行します。



キーポイント：サブセットを選択して分析するためのよく考えられた表現。

難しさ：パーソナルコンピューターの下で研ぎ澄まされたものは、Hadoopなどのテクノロジーが支配するビッグデータの世界の一部ではありません。

Java 8

Javaは新しい言語ではありません。 私たちの多くにとって、コンピューターサイエンスで共通語としての役割を果たした最初のプログラミング言語でした。 今日、数十億のJARファイルが世界中に流通し、制御されています。 ただし、 Java 8は少し異なります。 並列化への道を開く関数型プログラミング手法を導入する機会をもたらしました。 それらを使用する必要はありません。古き良きJavaのフレームワーク内にとどまることができます。 ただし、JVM実行を最適化するために構造を改善することはできません。 関数型プログラミングパラダイムのフレームワーク内で考えることはできず、より少ないバグでよりクリーンで高速なコードを書くことはできません。



キーポイント：ラムダ式と並行コード。

難しさ：逃げ出し、Scalaに真っ向から飛び込みたいという欲求があります。

スイフト

Appleは、Objective-Cコードの作成の難しさについて初心者からの苦情で約束を見ました。 その結果、同社はSwiftを展開し、MacOSまたはiOS向けの開発でObjective-Cを置き換えることを不透明に示唆しました。 Appleは、ヘッダーファイルの作成とポインターのジャグリングがすでに古くなっていることに気付きました。 Swiftは物事をあなたから隠します。そして、執筆スタイルはJavaやPythonのような現代の言語にずっと近くなります。 さらに、彼はあなたのためにすべての汚い仕事をします。



Swiftには広範な仕様があります。 これは、Objective-Cを構文的にクリーンアップするだけでなく、イノベーションの数が非常に多いため、それらをリストするのは苦痛です。 一部のプログラマーは、Objective-Cから切り替えるときに多くのことを学ばなければならないと不満を言うことさえあり、Swiftはメンバーが互いのコードをレビューするチームの生活を困難にします。 しかし、これにこだわらないでください。iOS開発者は他の開発者と同じくらい早くコードを展開できるからです。 構文は簡潔になり、言語はより複雑な問題を解決できるようになりました。



キーポイント：はるかに明確で理解しやすい構文、ポインターによる低レベルの大騒ぎ。

難しさ：下位互換性のために、ビットとバイトについて考える必要がある場合があります。

行く

Googleがサーバーファーム用の新しい言語の開発を始めたとき、彼らは他の言語から優れたアイデアを収集することでシンプルなものを作成することにしました。 著者の一人が言ったように、彼らはすべてを「一人が覚えられるほどシンプル」にしたかったのです。 Goには複雑な抽象化や洗練されたメタプログラミングはありません。単純な構文で表現される基本的な機能のみです。



これにより、チームが作業しやすくなります。仕様の腸内で誰かが別の素晴らしいアイデアを発掘することを心配する必要がないからです。



キーポイント：データを操作するための簡潔でシンプルな言語。

難しさ：場合により多くの機能が必要です。

CoffeeScript

プログラマーがJavaScriptでこれらすべてのセミコロンと中括弧を書くことにうんざりするようになると。 そしてその結果、彼はCoffeeScriptを作成しました。これは、構文のショートカットを通常のJavaScriptに変換する前処理ツールです。 これは、JS構文を書く時間を節約する方法としての言語ではありません。



Prankstersは、CoffeeScriptはボタンのクリック数を減らす手段であると主張しています。 および{}。 しかし、彼らは主なものを見逃しています：コードがきれいであるほど、それはより読みやすく、プログラマーがコードを精神的にすばやく分解できるのはプログラマーにとって常に良いことです。 CoffeeScriptを使用すると、コードを理解しやすくなります。これは歓迎すべきことです。



キーポイント：コードがきれいになります。

問題点：括弧は、再帰の多くのレベルをよりよく理解するのに役立つ場合があります。

D

多くのプログラマーにとって、非常に明確でシンプルなCの世界に勝るものはありません。構文は最小限であり、構造は明らかにプロセッサーに変換されます。 「ポータブルアセンブラ」と呼ばれる人もいます。 しかし、これらすべての利点にもかかわらず、一部のCプログラマーは他の言語の機能を欠いています。



これがDの登場の理由の1つでした。 メモリ管理、型推論、境界チェックなどの最新の設備が追加され、CおよびC ++の更新された論理的なクリーンさを提供します。



キーポイント：他の言語の最も重要な新機能の一部。

難しさ：セーフティネットに費やされるリソースの一部。

Less.js

CoffeeScriptと同様に、 Less.jsは複雑なCSSファイルの作成を簡素化するための単なるプリプロセッサです。 最も単純なサイトでもレイアウトルールのリストを作成しようとした人は誰でも、基本的なCSSを作成するには多くの繰り返しが必要であることを知っています。 Less.jsは、これらすべての繰り返しをループ、変数、およびその他のソフトウェア構成で処理します。 たとえば、ページの背景とテキストの選択の両方に使用される緑の色合いの変数を作成できます。 顧客が色を変更したい場合は、一箇所で変更するだけで十分です。



ミックスインやネストされたルールなど、より複雑な構造があります。これにより、標準レイアウトコマンドのブロックを効果的に作成し、任意の数のCSSクラスに含めることができます。 太字フォントを破棄する必要がある場合は、ルートでこの設定を変更するだけで、Less.jsは新しいルールを他のすべての定義に拡張します。



キーポイント：コードの簡素化。

難しさ：もっと便利なデザインが欲しい。

MATLAB

MATLABは、複雑な方程式系を計算する必要のある筋金入りの数学者や科学者向けの筋金入りの言語です。 今日、開発者は数学的および統計的な分析をますます掘り下げており、MATLABはより一般的になっています。 この言語は何十年も磨かれてきたが、今では単なる人間にとって有用なものになり得る。



キーポイント：複雑な計算のための高速で安定した高品質のアルゴリズム。

難しさ：数学はまだ複雑です。

Arduino

モノのインターネットが積極的に登場しています。 ますます多くのデバイスが、何をすべきかを指示する必要がある統合チップを取得しています。 Arduinoはそれほど新しい言語ではありませんが、文字列にまとめたCおよびC ++関数のセットであり、残りはコンパイラーが行います。

多くの機能は、特に通常のコンピューターのユーザーインターフェイスの作成に慣れている人にとっては、プログラマーにとって新しいものです。 電圧を読み取り、ボードの端子のステータスを確認し、LEDの点滅を制御して特定のメッセージをデバイスユーザーに送信することもできます。



キーポイント：テクノロジーの世界はあなたの手の中にあります。

難しさ：ほとんどの場合、これらはCおよびC ++です。

クーダ

多くの人が自分のビデオカードの力を当たり前だと思っています。 ネットワークシューターより世界が複雑になるまで、ビデオアクセラレータが計算する三角形の数についても考えません。 しかし、内部を見ると、適切なアプローチを使用すれば、ビデオカードが大量のコンピューティングパワーを提供できることがわかります。 NvidiaはCUDA言語を使用して、ゾンビの殺害や戦車からの射撃だけでなく、ビデオカードの使用を許可しました。



CUDAを使用するには、アルゴリズムの並列フラグメントを識別する方法を学ぶ必要があります。 それらを見つけたら、並列計算でビデオカードの大きな利点を活用できます。 暗号通貨マイニングなどの一部のタスクは、非常に簡単に解決されます。 カリングや分子動力学などのその他のものには、深い反射が必要です。 CUDAは、科学的な大規模な多次元シミュレーションでよく使用されます。



キーポイント：少なくとも並列コードの場合、非常に高いパフォーマンス。

難しさ：コードの簡単に並列化できる部分を識別するのは必ずしも簡単ではありません。

スカラ

プログラミング言語を深く研究した人は誰でも、アカデミックな世界が関数型プログラミングのパラダイムを愛していることを知っています。 各関数は、追加の変数なしで、明確に定義された入力と出力を持たなければならないことを示しています。 多くの優れた関数型言語があり、最も人気のある言語の1つはScalaです。 Java仮想マシンで実行するために作成されたため、Scalaで記述されたすべてのものをJavaが動作する場所で実行できます。 それは、ほぼどこでもです。



論理的な考慮事項がいくつかあります。関数プログラミングの規則に従うと、最適化が容易で、多くの場合最も厄介なバグを排除できるコードを作成できます。 Scalaは参加する1つの方法です。



キーポイント：機能的ですが、JVMを使用して他の言語とうまくやり取りするのに十分な柔軟性。

難しさ：多くのタスクとアプリケーションでは、機能的なアプローチを使用するのは簡単ではない場合があります。

ハスケル

Scalaは、多数のユーザーを抱える唯一の関数型言語ではありません。 この点で、 Haskellは彼女と競合しており、そこからプログラミングの知識を得ることができます。 Facebookなどの大規模プロジェクトですでに使用されています。 一見アカデミックコードに適していないタスクでは、Haskellが優れたパフォーマンスを発揮します。



キーポイント：すでに深刻なプロジェクトでテストされています。

難しさ：機能的思考には、いくつかの悪い習慣をあきらめることが必要な場合があります。

衝撃

XMLがビッグデータの形式であった場合、大量のXMLを操作するための最適なツールの1つはXSLT関数型プログラミング言語でした。 現在、世界はJSONによって支配されており、これにはJoltが適しています。 単純なフィルターを作成して属性を抽出することができ、 JOLTは必要に応じてそれらを見つけて変換します。 また、 テンポとXSLTの使用を確認することもできます。



キーポイント：ほとんどのJSON問題を解決するための非常にシンプルな言語。

難しさ：一部のJSON変換は実装がほとんど不可能です。

一般化なし

おそらく、新しい言語は、より速く、よりスマートに、より少ないバグでコードを作成することを約束するという事実によってのみ結合されています。 はい、それらは一気に新しいと呼ぶことができます：いくつかは何年もの間、いくつかは数十年の間存在していました。 だから、今日ではますます多くのプログラマーがそれらをマスターしているので、彼らはただ新しく見えます。