本文列举并简要介绍了常用的编程语言，顺序参考TIOBE 排行榜，但是删除了作者从未使用过的部分语言。

本文主要包括通用编程语言（GPL，general-purpose language），不包括大部分领域特定语言（DSL，domain-specific language），例如在 bash，powershell 使用的语言，或者 CMake 语言。当然，本文列举的数值计算领域的 MATLAB，Mathematica 也应该被归类为 DSL。

Python

Python 是一种著名的胶水语言，脚本语言，学习门槛低，代码可读性很高。

Python 的运算效率较低，尤其是原生数组的运算和循环等。通常科学计算为了达到高效率，都会调用 numpy 等库进行操作，这些库主要基于 C/C++/Fortran。

Python 是机器学习，人工智能时代的宠儿，深度学习主要都是使用 Python 来搭建神经网络。（在投入实际生产，对速度有要求时可能会使用 C++重写） 

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print("hello,world!")

C

C 是最经典的语言，主要用于系统开发工作，特别是组成操作系统的程序。

C 语言最接近底层，语法和汇编的对应最为直接，效率也几乎一样。

操作系统的接口也主要是通过 C 语言函数的形式对外提供，例如 Windows 平台的windows.h。 

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#include <stdio.h>

int main(int argc, char *argv[]) {
    printf("hello,world!\n");
    return 0;
}

C++

C++（读作 C plus plus）约等于 C 的超集（但并不是完全兼容 C 的），在 C 的基础上添加了面向对象，以及很多复杂的组件，C++的目标是在保留面向底层，运行高效率的前提下拥有更多丰富的功能。

没有人可以精通 C++，C++的语法比其它语言都更加复杂。

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#include <iostream>

int main(int argc, char *argv[]) {
    std::cout << "hello,world\n";
    return 0;
}

Java

Java 是一种彻底的面向对象的编程语言，它的关键词仍然是 C/C++系列的风格，但是语法上选择完全拥抱对象，甚至 main 函数也必须从属于一个类。

Java 具有跨平台，可移植性强的特点，因为它基于 JVM 来运行，不需要直接面向底层（例如使用垃圾收集机制，无法直接操作内存）。 由于 JVM 和 GC，Java 在运行效率上很难和 C/C++相比，高性能计算并不是 Java 的应用方向，Java 在互联网行业中应用非常广泛。 

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class HelloWorld {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("hello,world!");
    }
}

C#

C#（读作 C sharp）是微软用来对标 Java 的一款语言，基于.net 平台，背靠 windows 系统和宇宙第一 IDE——VS。C#的语言特点也和 Java 差不多，但是市场份额比 Java 小，可能是考虑到微软完全掌握 C#发展的原因。

这个语言的名字也是意味深长的：C, C++, C++++ = C#。 

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namespace Helloworld
{
    class Hello
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            System.Console.WriteLine("hello,world!");
        }
    }
}

JavaScript

JavaScript 是为浏览器和网页定制的语言，网页主要依靠的就是 html+css+js，在浏览器中任何页面直接按F12就可以进入控制台，控制台可以输入并执行简单的 js 语句。当然 js 也可以独立在浏览器之外，比如 node.js 就是服务端的 js 运行时。

常用的 json 数据格式同时也是 js 的语法。

JavaScript 的名字和 Java 没有任何关系，只是蹭热度。TypeScript 是 JavaScript 的改进版，对类型和语法的要求更严格。 

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console.log("hello,world!");

MATLAB

MATLAB 是著名的科学计算商业软件，同时 MATLAB 也是在这个软件上使用的编程语言（和其它的通用编程语言赶紧不太一样）。

MATLAB 的名字是 Matrix Laboratory(矩阵实验室)的缩写，这个语言对于矩阵、线性代数的语法支持非常友好，并且计算比较高效。

在科学计算的运行效率方面：

  • MATLAB 较容易写出比 Python 更高效的代码（MATLAB 作为商业软件加上长期的代码优化，而 Python 只是开源产品）。但是 MATLAB 也有 Python 类似的问题，比如原始的 for 循环很慢，应当用向量化运算代替循环；
  • 和 C/C++/Fortran 相比，MATLAB 的效率也并不是注定低一等，主要取决于程序员的编程技巧，因为 MATLAB 的核心计算也是基于 C/C++/Fortran 的，并且已经经过了长期的代码优化。

MATLAB 在科学计算以及工业界都有广泛应用，在工业界的应用主要是体现在 MATLAB 具有功能丰富的扩展工具箱。

作为 MATLAB 的开源替代，Octave 是一个尽量模仿 MATLAB 语法的开源语言/软件，更加轻量级，支持核心的语法内容。 

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disp('hello,world!')

Fortran

Fortran 是过程式编程的活化石，比 C 语言还早，主要用于科学计算中，名称就是 Formula Translation 的缩写。

C/C++/Fortran 通常代表着运行效率的上限，它们是目前可以达到最高的运行效率的一类语言（同样使用并行加速时，Fortran 甚至比其它两个更快），但是值得注意的是：

  • Cpp的下限很低，程序员需要非常熟悉 C++的各种语法技巧，才能让程序获得很高的效率，编译器面对复杂的语法无法进行很好的优化；
  • Fortran 的下限很高，因为语法非常简单直接，不需要程序员拥有较高的水准，编译器就可以让程序达到很高的效率。

当然以上仅仅是从科学计算的运行效率比较，在其它方面 Fortran 简直一无是处，语法仍然是上个世纪的活化石（比如面向对象的语法支持非常瘸腿）， 应用也远没有 C/C++那么广泛，Fortran 的存在感主要体现在各种祖传代码中。 

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program main
    implicit none
    write(*,*) "hello,world!"
end program main

Julia

Julia 是一个非常新的正在发展中的编程语言（2009），设计者的野心非常大：希望 Julia 可以同时拥有 Python/MATLAB 一样的易用性和 C/C++/Fortran 一样的运算效率。

Julia 也是 Jupyter notebook 名称来源之一（Jupyter=Julia + Python + R）。 

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print("hello,world!")

Mathematica

和 MATLAB 定位类似，它并不适合被称为一个通用的编程语言，主要是在 Mathematica 软件中使用，但以符号计算为特色。

它擅长的内容都是其它编程语言所不擅长的，比如符号求解方程组和复杂表达式的化简等，符号计算比数值计算更复杂，更耗内存，计算也更慢。 

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Print["hello,world!"]

Lua

Lua 是一种用 C 语言编写的轻量级的脚本语言，一开始的定位就是便于嵌入到 C/C++代码中执行，常见用法是在 C++编写的游戏中嵌入 Lua 虚拟机，使用 Lua 脚本实现部分频繁改动的逻辑。 

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print("hello,world!")