本文涉及到的编程语言：C、C++、Java、C#、Prolog、VB、Scala、Clojure、Haskell、Ada、Python、Ruby、Pascal（Delphi）、Fortran、Lisp、matlab、Perl、Erlang、Boo、Tcl、Bash、C shell、Objective-C、PHP、PL-SQL、Transact-SQL、ASP、JSP、Lua、smalltalk、R、D,golang，rust

涉及到的工具：sed、awk、grep

我们现在学一门语言，大部分是要用到了才学（基本上是中国的公司用什么我们学什么），基于兴趣的不多。

比如，大头肯定是C++和java，因为这个最容易混饭吃。最近多玩用了Erlang，还有不少公司跟风上了Erlang，让这个沉默了好久的语言忽然被明星了。

大公司一般除了C++外，都会招Java，事实上，互联网公司，Java占了半壁江山（当然，没选java架构的除外，有不少.net族的）。所以，生活在贫困线上的广大中国程序猿很少有人会去看看诸如scala之类的玩意。不过作为胶水，python、perl还是有一定的用户量的。随着互联网迭代速度的加快，很多公司甚至用python直接写大吞吐的后台，腾讯的python情结就比较重。而随着网络安全重要性的提高，大部分的网络安全从业者选择了python作为攻击式的语言，因为快又方便。要不很难应对变化更快的poc。而随着开源软件的兴起，storm，kafka等也使用了小众的clojure，scala等。但是我们看到在最核心的nginx，ats，lvs等基础架构，还是c一支独大。最多有在之上的lua插件系统（lua真是个好伴侣）

似乎，我们生活中只有这么几种语言。。。

貌似，遇到一个问题，我们该选择什么语言呢？虽然每个语言本质上都是图灵完备的，但是能用prolog写出来的东西，如果用别的语言写，会无比痛苦。这就是不同语言存在的原因：不同的问题，不同思考方式（编程范式）。

• 解决问题case：已知大量事实，和事实之间的约束，要求挖掘关系。

例如，汉诺塔、地图着色、数独问题、八皇后问题等这种考验智商，并且需要从已知规则中发现模式的问题。拥有一大堆已知案例的应用（例如大部分的人工智能情况）

除非你是研究者，程序员一般是遇不到这种问题的。当然顶级的程序员也确实得具备解决这些问题的能力。但是他们就算解决也是用c解决的。这属于叫好不叫座的科研型语言。

• 应用程序case：从小到超大型应用程序，非完全互联网应用

这也是大部分软件公司遇到的情况。一般有几种没办法分出高下的解决方案：C++，Java，C#，VB。当然，这里面可以有CLR和JVM的不同衍生。例如，理论上，你也可以用scala来代替（不过估计大型公司不会冒这个险）。还是在理论上，你也可以用函数式编程的Clojure和Haskell来做（估计没人会那么傻）。还是在理论上，也可以用Ada这种强悍的通用语言，但估计没人愿意接受比C++还复杂的编程语言。理论上（基本只能在理论上），不嫌弃的话smalltalk也行。还是在理论上，python、ruby等配合一定的图形界面库也可以胜任（但项目大到一定的程度是，你会欲哭无泪）。

但是，我另起一行。有个语言：D语言。我个人不认为不可以列入首选名单。但是貌似知名度不行啊。。。。企业支持少啊。。。。。确实是门优秀的语言。C++太尾大不掉，需要一种语言，让C++成为纯粹的C++。

最近谷歌强势的推出了golang，背景是后台程序员C++写的好的太缺，python写的后台实在是效率不行。于是一个在这之间的，注重工程管理的，并且是全静态编译的golang诞生了，你会发现其拥有C++匹配的效率，也拥有python般丰富的编程库。其go和channel机制着实让人着迷，一出来就吸引了大量的后台开发人员，有的公司甚至后台全面转向go。但是其之前版本的内存回收机制比较烂，所以也有无数坑。现在的golang已经基本解决了这些问题，编译器也用golang重新实现了。可以说已经产品化了。

与golang竞争抢这个市场的还有rust，这是一个为并行而生，意在取代c++的编程语言。与golang的定位是相同的，但是目的是不同的。rust复杂，很复杂，上手难，但是一旦你掌握，这将是一个很强大的武器。已经有公司放弃golang转向rust的。但是这个语言的致命缺陷就是复杂，我们已经有一个复杂的C++了，他啥都能干，还要一个rust做什么？当然，我不能把rust拍死，毕竟这门语言的牛逼程度时比较逼近C++的。不过我高度怀疑其会较好不叫座。

稍小一点规模的，无法接受面向对象的程序员，有不少用C的。虽然OOP程序员看他们像是不开化的人，但是他们有他们的哲学（我从嵌入式开发过来，相当长时间内也摆脱不了C，总本能的排斥OOP），但是如果读者是一个nginx或者其他的c底层基础设施绝对会对oop嗤之以鼻，内核的编程范式已经给c下了一个什么叫对什么叫错的定义了。由于内核作为标杆，大家竟然同步的统一了编程风格。不用商量。nginx给那些歧视c的人上了生动的一课，现在哪一个互联网公司能离开nginx？

• 解决问题case：程序规模不是很大的偏数学问题

曾经很多人用Pascal（包括扩展的Delphi），曾经很多人用Fortran，但是都明显在退步。大型通用语言（C++、Java、C#）表明了他们在各种环境的适应能力。lisp系列也在一些问题上展现出古老的魅力。（但这个语言远没有《黑客与画家》的作者给我们描述的那样神奇，个人认为。不过我的C++风格思想占了主导，可能没办法公正的评价lisp，但是据我的使用lisp经验，在大部分情况下，我最后还是放弃了它。因为大部分情况下我总能找到用C++（或其他OOP语言）更好的原因）

另外，读研的一般都用过matlab。这个工具，两个字：强大！不过仅指科学计算方面。脱离了这个方面，就得考虑合不合适了，毕竟固定的矩阵思维不是啥情况都有效的。我用matlab最多的是神经网络，图片和信号处理。毫不夸张的说，matlab活脱脱一个photoshop啊。。。（当然，你得会用。。。）不过matlab的神经网络确实不行，做的太差了，小规模的网络可以，3层不用BP的F网，几十个就挂掉了。有这个需求的用ANN吧。（还是C++，偷笑）

• 特殊应用case：需要大量处理字符串的应用

首选利器是Perl，不过如果你习惯了sed、awk、grep，也能很方便的完成相同的功能，但perl是吸收三家所长做的。

其次是C++，别拍我。诸位用过regex吗？就是boost里的那个，最近被并入C++11啦。有了正则表达式的C++，处理字符，无敌了很多哇。当然，Java程序员别拍我，我知道这种库一个大型的通用语言都会有。我提C++，一般顺带着不否定Java和C#能以相似的代价完成相同的功能。

• 特殊应用case：需要一个胶水，粘结不同语言写出来的程序

首选是python。俩字：精简（呀，这么说一个强大的语言有点太轻浮了，但比起ruby，确实简单呐。。。）（另外Boo在.net是可以用来取代python）

其次是ruby。俩字：复杂

毕竟，没有rails，ruby根本火不起来。事实证明，python的哲学很对。当然两种语言有很多细节的不同，甚至在编程范式上不同（真想不明白白ruby支持多种范式怎么可能是个优点？市场证明了python的纯粹）

还有一种编程思路就是shell。因为linux的一系列命令本身就是一系列可以完成小型功能的程序，你可以在任何语言中直接调用系统命令完成想要的操作，这是代码复用的一种方式，而且复用程度相当高。如果大部分核心算法都可以用现有的命令，那么shell就是你编程的最佳选择。不过bash shell的语法比较奇怪，很容易写出让人看不懂的东西，初学者看起来更是天书，所以，直接用来写大型程序还是免了。。。

• 特殊应用case：自动化测试

shell也可以比较好的完成这个工作。不过由于通用语言的强势崛起，尤其是python，已经被越来越多的用到专业领域。通用向专业渗透在芯片上就是如此，在编程语言上这个趋势也挺明显的。

• 特殊应用case：系统底层

这个肯定是C了。操作系统，驱动，底层软件，大部分都是C写的，调用API，如果不用微软的Activex之类的技术，还是得老老实实用C API的。C写的代码，用si看，真的很舒服。而且c写的好，根本不用文档。别人我说c++啥的也可以不要，c的代码直接追踪，就算你有百万行，除非你用了一堆回调，否则追起来那简直是轻松。查逻辑问题也是很容易，代码冗余大有的时候是缺点（在软件工程看来），但是实际的工程使用时，你会发现他们其实也是不小的优点。尤其是你的上级的需求经常变化，你可以把c用处脚本的感觉。

• 特殊应用case：系统管理