学习使用多种编程语言

1. 如果学大数据，最好学习哪种编程语言？是Java还是Python或者c++？
2. 全世界有上千种编程语言，为什么程序员都只学习那几个主流语言？
3. 同时掌握五种开发语言有多难？

如果学大数据，最好学习哪种编程语言？是java还是python或者c++？

我的感觉是大数据用Java，人工智能用Python。但是编程语言选择不是很重要，性能或许有点不同。语言自身的性能常常是我们在开发复杂架构时决定到底使用哪种语言的一个关键因素，而且这一因素常常被过度夸大。实际上真正重要的是我们如何使用一种语言，正如Linus Torvalds所说，“低水平的程序员总在关心代码，而高水平的程序员则关注数据结构及其关系。”

我的标准是最早系统实现用什么语言，就用什么编程语言学习。

想一想Hadoop MapReduce，它最早用JAVA编写。HDFS呢?也用J***a来编写。连Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行(使用Clojure和Scala)，这意味着J***a是这些项目中的“一等公民”。另外还有像Google Cloud Dataflow(现在是Apache Beam)这些新技术，直到最近它们还只支持J***a。

使用J***a让你可以访问一个庞大的生态系统(包括分析器、调试器、监控工具以及确保企业安全和互操作性的库)，以及除此之外的更多内容，大多数内容在过去二十年已久经考验(很遗憾，J***a今年迎来21岁，我们都老矣)。

当然现在支持其他语言包的API都有，但是从历史沿革的角度看，我觉得是bigdata用j***a，AI用python。

欢迎讨论学习路线。

实际上，J***a本来就是从C++衍生出来的， 而且J***a语言的对象模型几乎就是C++对象模型的简化版。然而，C++和J***a之间仍存在一些显著的差异。

j***a语言另辟蹊径，充分考虑程序员们为了应对复杂多变的应用开发，降低开发成本，提高代码复用，选择了编程效率优先这条路。j***a语言的设计者希望语言可以做到跨平台(write once,run anywhere)。那么如何做到跨平台呢，j***a的解决方案是：在操作系统和应用程序间加入一层虚拟机，虚拟机负责屏蔽平台差异，而应用程序编译后生成的是字节码（bytecode）,虚拟机通过加载字节码执行，这样就能够满足一份程序在不同平台都生成相同规范的字节码从而做到跨平台，此外各大商业公司、开源社区提供了功能强大的库供j***a程序员使用，效率能不高吗？ 为了消除内存分配和内存回收工作量，虚拟机还需要负责内存的分配和回收。

J***a是一种优秀的程序设计语言，相对而言，J***a更容易学习，并且编程环境更为简单。

1.J***a为纯面向对象的语言，能够直接反应现实生活中的对象，容易理解，编程更容易。

2.跨平台，j***a是解释性语言，编译器会把j***a代码变成中间代码，然后在JVM上解释执行，由于中间代码和平台无关因此，j***a语言可以跨平台执行，具有很好的移植性。

3.J***a提供了很多内置的类库，简化了开发人员的程序设计工作，缩短了项目的开发时间。例如，J***a语言提供了对多线程的支持，提供了对网络[_a***_]的支持，最重要的是提供了垃圾回收器，这使得开发人员从对内存的管理中解脱出来。

4.去除了C++语言中难以理解、容易混淆的特性，例如头文件、指针、结构、单元、运算符重载、虚拟基础类、多重继承等，使得程序更加严谨、简洁。

J***a 是纯粹的面向对象语言，它因统一的字节码文件和差异化的 JDK 而具有平台无关的特性。

全世界有上千种编程语言，为什么程序员都只学习那几个主流语言？

1.人的精力与时间是有限的，即使有几千种编程语言，那么最多也只能投入有限的精力与时间选择几个编程语言中深耕；

2.哪些编程语言在市场上应用广泛，就意味着需求量也大，那么也就更容易找到对应岗位工作，养家糊口。学个小众语言，没有什么公司企业需要，纯靠自己兴趣学习支撑么？如果家里有矿那就无所谓。但绝大部分程序员是要靠手中的技能来养家糊口的。

3.那些应用广泛的编程语言，也能说明的确是市场上的真正需求，说明就是比其他编程语言尤其独特而不可替代的优势，或许是企业高效的开发工具。比如，汽车行业为什么偏好用MATLAB/Simulink建模然后自动生成C代码呢？因为汽车行业系统复杂，既要开发效率高，又得不能出错，同时还要大团队配合，并且下载到硬件中的代码要执行效率高。

主要是为了工作需要，哪个市场缺口大，哪个肯定是主流。

实际上对于我们来说哪个能解决问题哪个就是好语言，但是对于工作来讲，哪些需求大，

我们就得掌握哪些。

毕竟我们要生存！

据有关资料统计，全世界共使用5651种语言，其中使用人数超过去5000万的语言有13种：汉、英、印度、俄、西班牙、德、日、法、印度尼西亚、葡萄牙、孟加拉、意大利和***语。

这世界上能同时掌握2-3种语言的人都比较少，到10种就快顶头了，人毕竟是人没有那么多的精力去掌握这么多的语言。

编程语言比人类语言会简单多了，但是人还是一样精力有限，简单学容易，但是真正要应用必须花很多时间，所以呢只能去学习那些跟工作、学习等最实用的语言。

全世界有几百种语言，你为什么只学汉语？顶多也就在学个英语/法语… 外交家也就顶多掌握4/5个语种

编程是为了解决问题的，哪个技术用的人多，生态就越成熟，问题就更容易解决，反过来学的人也就越来越多，相辅相成。

不是为了学编程而学编程，每个框架熟练掌握可能需要3-5年，还要不停的更新学习，根本不可能掌握所有技术，学而不精没有任何意义。

从工作来讲，一个公司无论是培训/招聘/协作，必然要统一技术栈的，不可能***用什么冷门技术框架，主流的技术框架都是经过了十几年的磨合，被业界验证了无数次才流行起来的，无论大公司还是小公司都不会贸然***取冷门的技术。

自然作为个人，除非你是为了做学术研究或特殊行业，也最好是学习这些主流技术，毕竟这个行业非常讲究协作，社区和生态很重要

同时掌握五种开发语言有多难？

编程语言只是一个表面形式，内在核心是编程思想、数据结构和算法。自己做C++开发多年后再去学习其他编程语言就非常容易，上手J***a、C#、PHP、Python都是几周甚至几天的功夫，当然要熟练并精通就另当别论。

我个人作为一种会C#、J***a、C、NodeJS、JavaScript、Python、PHP等多种语言的拼写，了解安卓、iOS、单片机开发环境的安装，看过机器学习、深度学习书籍的目录的——搞级工程狮，觉得自己可以稍微回答一下这个问题。

1. 没哪种语言的语法入门很难的，一两天都能了解差不多；
2. 没有哪种语言深入下去是不难的，就J***aScript讲，会写个九九乘法表和或写个Vue框架，水平完全不在一个层次；
3. 做普通的应用层，如果企业应用、电商应用，一般可以边学边干，有足够的压力和动力，理解力不是太差都能学会；
4. 深入应用，如高并发、高可靠、高性能、算法复杂、理论架构复杂的应用，用哪种语言就不那么重要，但要学习的面又广、又深，需要长期的学习加实践；
5. 学习过程一定要记笔记或写博客，不然基础语法都可能搞混，比如简单的for循环，会一种语言觉得写着简单，会几种语言就不一定能顺利写出各种迭代的语法；
6. 学习一定要系统化，每来一种语言都搞一本纸质书籍系统化学一遍、记录完整的笔记，推荐写博客。

前路漫漫，且行且珍惜。

一般的老码应该都会几种语言，单拼一种语言杀敌存活率很低。其实语言都有相通性，掌握一门后学习另一门很简单的。像我，一开始学的是DOS操作系统和Foxbase什么的，还学C和汇编，再后来FOXPRO,SQLSERVER,PHP,MYSQL,JS,C#,再后来，REACT, SWIFT, J***A, KOTLIN, 不觉得有多难

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