Для решения вычислительных задач сейчас все активнее используются графические процессоры, но до сих пор открыт вопрос: как писать эффективные программы под соответствующие конфигурации?

15.06.2011 Андрей Адинец

Для решения вычислительных задач сейчас все активнее используются графические процессоры, но до сих пор открыт вопрос: как писать эффективные программы под соответствующие конфигурации? Стандартное решение - связка CUDA или OpenCL - позволяет сравнительно быстро реализовать алгоритм, однако создать оптимизированную под конкретную конфигурацию версию с их помощью сложно. Требуются инструменты для программирования графических процессоров более высокого уровня, которые могут быть созданы, например, при помощи расширяемых языков.

Еще три года назад графические процессорные устройства (Graphical Processing Unit, GPU) рассматривались лишь как видеокарты для ПК, то сейчас отношение к ним изменилось - появились специальные серверные модели GPU, ориентированные на решение вычислительных задач, увеличилась производительность на вычислениях с двойной точностью, возникли системы рекордной производительности, занимающие высшие строки в Top500 . А как писать эффективные программы под такие машины? Стандартный ответ - связка CUDA или OpenCL для программирования GPU и MPI на уровне кластера. Эти инструменты доступны, активно поддерживаются производителями оборудования, под них уже написано много программ, однако есть и недостатки.

CUDA и OpenCL - расширения языка Си, они не сложны для изучения, хотя и являются достаточно низкуровневыми инструментами. С их помощью можно сравнительно быстро реализовать алгоритм для GPU, однако создать оптимизированную под конкретное приложение и конфигурацию версию оказывается значительно сложнее. Все оптимизации потребуется выполнять вручную, что приведет к увеличению размера кода и ухудшению его читаемости. И хотя программы, созданные при помощи OpenCL, будут переносимыми между широким спектром архитектур, производительность при таком переносе не сохранится. Требуются инструменты для программирования GPU более высокого уровня.

Создавать такие инструменты можно разными путями: вводить новый язык программирования; добавлять директивы в уже существующий язык, как делается в модели PGI Accelerator или CAPS HMPP; воспользоваться расширяемыми языками. Расширяемые языки - языки программирования, синтаксис и семантика которых не фиксированы, а могут быть изменены в зависимости от потребностей программиста. По сравнению с традиционными, расширяемые языки обладают рядом преимуществ: в них проще добавлять новые возможности; они открыты; изучение новых моделей программирования на основе таких языков проще, поскольку требуется изучить лишь сравнительно небольшие по объему расширения; с помощью таких языков легче выполнять тонкую настройку и оптимизацию программ.

Расширяемые языки

Для того чтобы язык был расширяемым, необходимо чтобы в нем присутствовали:

• механизм расширения без изменения компилятора, одинаково поддерживаемый всеми компиляторами, что означает, в частности, наличие стандартного интерфейса взаимодействия с компиляторами;
• конструкции для расширения и манипуляции с деревом кода, такие как макросы или квазицитирование, для расширения языка;
• мощные средства написания расширений, например сам расширяемый язык, так и другой язык, мощность которого предполагает, что код расширения может делать то же самое, что и любая программа на этом языке.

Оказывается, что языков, удовлетворяющих этим требованиям, сравнительно немного: Lisp, Nemerle , Seed7, xoc и Stratego. При этом xoc, который предназначен для расширения языка Си, использует отдельный язык Zeta для написания расширений, а Stratego - это язык предметной области для создания преобразователей исходного кода. Nemerle - расширяемый язык, использующий среду. Net.

Все расширяемые языки поддерживают механизмы для работы с деревом программ, и прежде всего это конструкция квазицитирования - спецификации объекта, представляющего дерево программы, при помощи самого исходного кода.

В языке Nemerle для этого используется конструкция, например создает дерево, состоящее из объявления переменной i с начальным значением 0. Квазицитирование похоже на создание строковых объектов при строковых константах. На рис. 1 приведен пример квазицитирования. Конструкция интерполяции позволяет подставлять значения переменных в фиксированный шаблон внутри квазицитирования. В Nemerle для этого используются конструкции $(...), если требуется подставить список, например. Также в расширяемых языках присутствуют конструкции разбора дерева программы. В языке Nemerle для этого используется оператор match(...) { ... }, аналог switch из языка Си, в качестве веток которого используются конструкции квазицитирования. При этом интерполяция трактуется как объявление новых переменных, которые в случае успешного сопоставления получают значения соответствующих поддеревьев. Например, для оператора сопоставления match(e) {| => ... }, если e содержит дерево, в переменную a попадет, а в переменную b .

Средства для работы с деревом программы используются в конструкциях расширения языка. В языке Nemerle таковыми являются макросы - специальные функции, выполняемые на этапе компиляции и возвращающие фрагмент дерева программы, который подставляется на место их вызова. При этом макрос принимает фрагменты программы в качестве параметров, и может их преобразовывать. В принципе, вызывать макрос можно точно так же, как и обычную функцию; но более интересной возможностью является привязка вызова макроса к специальному синтаксису. Это позволяет вводить в язык Nemerle новые синтаксические конструкции и таким образом расширять язык.

На рис. 2 приведен пример макроса с синтаксическим расширением, позволяющий объявить многомерный цикл с переменными и количеством итераций по каждому измерению, а на рис. 3 дан пример преобразования программы, которое осуществляет этот макрос. Заметим, что макрос, осуществляющий такое расширение, занимает менее 30 строк исходного кода и при этом включает несколько проверок на ошибки. При традиционном подходе реализация такого расширения потребовала бы значительно большего количества кода и, кроме того, потребовала бы изучения внутреннего устройства компилятора.

Исторически первым появился механизм макросов в Лиспе, программа в котором представляется как обычный список и не требует специальных конструкций для работы с деревом программы, поэтому именно в этом языке расширяемое программирование получило наибольшее распространение. Макросы в Nemerle аналогичны таковым в Лиспе. В системе xoc механизм расширений реализован через расширения грамматики и атрибуты дерева разбора. Любое расширение обязательно задает два атрибута: тип синтаксической конструкции и выражение на базовом языке, в которое она преобразуется.

Для расширяемых языков характерна реализация через макросы многих стандартных конструкций. В языке Nemerle все циклы и условные операторы, кроме match, реализованы через макросы, а в Лиспе макросами являются стандартные конструкции циклов и объявления функций.

Как использовать языки?

Для расширяемого языка программирования можно написать конструкции, позволяющие наиболее удобным способом программировать графические процессоры, что и было сделано в рамках проекта NUDA (Nemerle Unified Device Architecture), целью которого является создание расширений языка Nemerle для программирования GPU. В качестве интерфейса взаимодействия с GPU и целевого языка для представления программы используется OpenCL.

Для начала надо реализовать исполнение на GPU подмножества кода на языке Nemerle. При этом должны поддерживаться привычные операторы языка, такие как циклы и ветвления, а также работа с простыми типами данных, структурами и массивами. Код для GPU выносится в отдельные функции, или в ядра NUDA. Каждое ядро отмечается макросом nukernel, который по коду ядра генерирует код на OpenCL и метод-заглушку для вызова ядра на стороне хоста. Перед генерацией кода производится раскрытие всех макросов, за исключением макросов циклов и ветвления. Если внутри ядра требуется вызвать функцию, эта функция должна быть помечена макросом nucode, который сгенерирует для этой функции код на языке OpenCL. Вызов ядра осуществляется при помощи макроса nucall; помимо параметров ядра, ему передается еще и конфигурация решетки потоков, с которой оно запускается.

Чаще всего в качестве ядра для GPU используется тело цикла, поэтому хотелось бы сразу переносить цикл на GPU. В Nemerle это можно реализовать - соответствующий макрос в NUDA называется nuwork. В качестве обязательных параметров он принимает размер блока потоков и на основании текущего контекста и анализа кода тела цикла определяет набор переменных, которые необходимо передать ядру в качестве параметров. Тело ядра формируется из тела цикла, вычисления индексов цикла через глобальный номер потока, а также условия, позволяющего корректно исполнять цикл даже в том случае, когда глобальный размер сетки не делится на размер группы потоков. На место цикла подставляется вызов макроса nucall, осуществляющий вызов сгенерированного ядра.

В принципе можно разрешить использовать в GPU-программах обычные массивы языка Nemerle, но это приводит к высоким накладным расходам - массив требуется копировать в память GPU при каждом вызове ядра, а затем копировать обратно. Поэтому в программах для GPU используются специальные типы-массивы с ленивой синхронизацией между GPU и CPU. Это позволяет, с одной стороны, не загромождать текст программы командами копирования данных, а с другой - избежать накладных расходов на копирование данных. Для таких массивов, как и для обычных массивов в Nemerle, используется управление памятью при помощи сборки мусора. Для выделения памяти под такие массивы существует макрос nunew, который надо применить к обычному оператору выделения памяти.

На рис. 4 слева приведена обычная программа сложения массивов, а справа - аналогичная программа, но выполняющая вычисления на GPU. Получить GPU-программы из обычной достаточно просто - требуется лишь применить макросы к циклам и операциям выделения памяти, при этом объем кода практически не меняется. Программа, написанная с использованием NUDA, занимает менее 20 строк кода. Аналогичная программа, но на чистом языке Си и OpenCL занимает более 100 строк.

Помимо макросов, облегчающих работу с GPU, система расширений NUDA включает также аннотации для преобразования циклов. Аннотации, по сути, являются специальными макросами. Например, аннотация inline применяется к циклу с фиксированным числом итераций и выполняет его полную развертку. Аннотация dmine выполняет глубокую развертку цикла. “Глубокая развертка” означает, что создание нескольких копий тела цикла и перемешивание выполняются не только для самого преобразуемого цикла, но и для вложенных циклов, если они независимы.

Эффект

Для чего программисту нужно учить новый язык и осваивать новые библиотеки расширяемых языков? Основной ответ - продуктивность. Имея алгоритм из параллельных циклов, работающих с массивами и записанный на языке Nemerle, достаточно добавить несколько аннотаций, чтобы получить программу для GPU. При этом программа будет исполняться на любом устройстве с поддержкой OpenCL, включая графические процессоры nVidia и AMD, а также процессоры x86. Чтобы добиться того же с помощью только технологий OpenCL или CUDA, потребуется затратить значительно больше ресурсов, которые уйдут не только на написание исходного кода, но и на отладку взаимодействия между хостом и GPU.

Другая причина - производительность созданного кода. На CUDA или OpenCL преобразования циклов потребуется выполнять вручную, причем отдельно для каждой архитектуры. Это долгий и чреватый ошибками процесс, а полученный в результате код трудночитаем и неудобен для сопровождения. С NUDA эту работу можно делать при помощи аннотаций. Например для нескольких ядер можно оптимизироватьации операции свертки изображений или умножения матриц при помощи аннотаций inline и dmine. Без увеличения размера исходного кода удается добиться повышения производительности в два–пять раз. При этом, если бы те же самые преобразования выполнялись вручную, это привело бы к увеличению кода в разы, а иногда и на порядок, не говоря уже о затратах времени на отладку и подбор оптимальных параметров развертки. Например, универсальная аннотированная программа из семи строк в NUDA умножения транспонированной матрицы на матрицу с двойной точностью выполняется на nVidia Tesla C2050 лишь на 40% медленнее самой быстрой в настоящий момент реализации (CUBLAS 3.2). Аналогичная программа, написанная вручную, заняла бы 70 строк кода. Естественно, для стандартных задач можно один раз вручную написать код, чтобы повысить производительность, но для специфических задач снижение трудозатрат и повышение продуктивности будет очень кстати. Наконец, повышение продуктивности относится и к созданию самих расширений: создавать их при помощи расширяемых языков проще, чем с помощью традиционных инструментов. Вся система NUDA, несмотря на свою функциональность, занимает всего лишь 12 тыс. строк кода, не считая тестов. Это сравнительно немного, например, компилятор языка Nemerle (сборка 9025) занимает около 130 тыс. строк.

Расширяемый язык - это мощный инструмент, и его использование в параллельных вычислениях находится пока в самом начальном состоянии. В области разработки параллельных языков программирования имеется очень много интересных задач, и любую из них можно решить при помощи сочетания расширений и библиотек. Можно добавить в язык асинхронные блоки кода и параллельные циклы, можно создать удобные конструкции для программирования кластерных систем, такие как распределенные массивы. Наконец, можно при помощи расширений построить полноценный язык параллельного программирования, такой как Chapel или X10.

Андрей Адинец ([email protected]) - м.н.с. НИВЦ МГУ (Москва).

Кроме использования комментариев для получения параллельной программы, часто идут на расширение существующих языков программирования. Вводятся дополнительные операторы и новые элементы описания переменных, позво­ляющие пользователю явно задавать параллельную структуру программы и в некоторых случаях управлять исполнением параллельной программы. Так язык High Performance Fortran (HPF), помимо традиционных операторов Фортрана и системы спецкомментариев, содержит новый оператор FORALL, введенный для описания параллельных циклов программы. Наиболее интересной чертой HPF представляется многоуровневое отображение массив - массив-шаблон - вирту­альный процессорный массив - физические процессоры, позволяющее макси­мально гибко отображать пользовательские данные на реальный компьютер.

Другим примером служит язык mpC, разработанный в Институте системного программирования РАН как расширение ANSI С. Основное назначение mpC - создание эффективных параллельных программ для неоднородных вычисли­тельных систем. Пользователь может задать топологию сети, распределение данных и вычислений и необходимые пересылки данных. Посылка сообщений организована с использованием интерфейса MPI.

DVM-система предназначена для создания переносимых и эффективных вы­числительных приложений на языках C-DVM и Fortran-DVM для параллельных компьютеров с различной архитектурой. Аббревиатура DVM соответствует двум понятиям: Distributed Virtual Memory и Distributed Virtual Machine. Первое отражает наличие единого адресного пространства. Второе отражает использо­вание виртуальных машин для двухступенчатой схемы отображения данных и вычислений на реальную параллельную машину. Модель программирования предполагает задание DVM-указаний с помощью спецкомментариев, а значит, один вариант программы для последовательного и параллельного исполнения. Поддерживаются три группы директив: директивы распределения данных, ди­рективы распределения вычислений и спецификации удаленных данных. Ком­пилятор переводит программу на язык Фортран или Си, используя для органи­зации межпроцессорного взаимодействия одну из существующих технологий параллельного программирования (MPI, PVM, Router). В систему DVM также входят библиотека поддержки LIB-DVM, DVM-отладчик, предсказатель вы­полнения DVM-программ, анализатор производительности DVM-программ. Система разработана в Институте прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН.

Специальные языки программирования

Если нужно точнее отразить либо специфику архитектуры параллельных сис­тем, либо свойства какого-то класса задач некоторой предметной области, то используют специальные языки параллельного программирования. Для про­граммирования транспьютерных систем был создан язык Occam, для програм­мирования потоковых машин был спроектирован язык однократного присваи­вания Sisal. Очень интересной и оригинальной разработкой является деклара­тивный язык НОРМА, созданный под руководством И.Б.Задыхайло в Институ­те прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН для описания решения вы­числительных задач сеточными методами. Высокий уровень абстракции языка позволяет описывать задачи в нотации, близкой к исходной постановке про­блемы математиком, что условно авторы языка называют программированием без программиста. Язык с однократным присваиванием, не содержит традици­онных конструкций языков программирования, фиксирующих порядок вычис­ления и тем самым скрывающих естественный параллелизм алгоритма.

Библиотеки и интерфейсы, поддерживающие взаимодейст­вие параллельных процессов

С появлением массивно-параллельных компьютеров широкое распространение получили библиотеки и интерфейсы, поддерживающие взаимодействие па­раллельных процессов. Типичным представителем данного направления являет­ся интерфейс Message Passing Interface (MPI), реализация которого есть прак­тически на каждой параллельной платформе, начиная от векторно-конвейерных супер-ЭВМ до кластеров и сетей персональных компьютеров. Программист сам явно определяет какие параллельные процессы приложения в каком месте про­граммы и с какими процессами должны либо обмениваться данными, либо син­хронизировать свою работу. Обычно адресные пространства параллельных процессов различны. В частности, такой идеологии следуют MPI и PVM. В других технологиях, например Shmem, допускается использование как локаль­ных (private) переменных, так и общих (shared) переменных, доступных всем процессам приложения, и реализуется схема работы над общей памятью с по­мощью операций типа Put/Get.

Несколько особняком стоит система Linda, добавляющая в любой последова­тельный язык лишь четыре дополнительные функции in, out, read и eval, что и позволяет создавать параллельные программы. К сожалению, простота зало­женной идеи оборачивается большими проблемами в реализации, что делает данную красивую технологию скорее объектом академического интереса, чем практическим инструментом.

Параллельные предметные библиотеки

Часто на практике прикладные программисты вообще не используют никаких явных параллельных конструкций, обращаясь в критических по времени счета фрагментах к подпрограммам и функциям параллельных предметных библио­тек. Весь параллелизм и вся оптимизация спрятаны в вызовах, а пользователю остается лишь написать внешнюю часть своей программы и грамотно восполь­зоваться стандартными блоками. Примерами подобных библиотек являются Lapack, ScaLapack, Cray Scientific Library, HP Mathematical Library, PETSc и многие другие.

Некоторые параллельные предметные библиотеки

BLAS и LAPACK - библиотеки, реализующие базовые операции линейной алгебры, такие как перемножение матриц, умножение матрицы на вектор и т.д.

ScaLAPACK включает подмножество процедур LAPACK, перера­ботанных для использования на MPP-компьютерах, включая: реше­ние систем линейных уравнений, обращение матриц, ортогональ­ные преобразования, поиск собственных значений и др.

FFTW, DFFTPack - быстрое преобразование Фурье.

PETSc - набор процедур и структур данных для параллельного ре­шения научных задач с моделями, описываемыми в виде диффе­ренциальных уравнений с частными производными.

Специализированные пакеты и программные комплексы

И, наконец, последнее направление, о котором стоит сказать, это использование специализированныю пакетов и программныю комплексов. Как правило, в этом случае пользователю вообще не приходится программировать. Основная зада­ча - это правильно указать все необходимые входные данные и правильно воспользоваться функциональностью пакета. Так, многие химики для выполне­ния квантово-химических расчетов на параллельных компьютерах пользуются пакетом GAMESS, не задумываясь о том, каким образом реализована парал­лельная обработка данных в самом пакете.

Zalina 13 января 2016 в 15:42

Разные языки программирования и их области применения. Лекция в Яндексе

• Блог компании Яндекс ,
• Разработка веб-сайтов ,
• Программирование ,
• Промышленное программирование

Наш первый пост в этом году мы решили посвятить очень базовой теме, лекция на которую была прочитана в Малом ШАДе. Занимаются в нём старшеклассники, которым интересны технологии, отсюда специфичность изложения - лекция будет особенно интересна тем, кто только начинает программировать и задумывается о том, в каком направлении развиваться. Для них же у Яндекса есть курс «Введение в программирование (С++)» , который можно пройти на платформе Stepic.org.

Лектор Михаил Густокашин - куратор академических программ Яндекса, директор центра студенческих олимпиад факультета компьютерных наук ВШЭ. Михаил подготовил десятки победителей и призёров Всероссийских олимпиад по программированию.

В рамках лекции рассказывается о том, какие бывают языки программирования, чем они отличаются, как они появились и какие из них лучше, а какие - хуже. В начале речь немного пойдет об истории языков - как они появились, как люди начали программировать, как все развивалось, что сейчас происходит. Во второй части будет затронуто то, для каких задач какой язык подходит, как «выбрать себе любимый язык и получать удовольствие от жизни». Лектор также немного расскажет о том, как, по его мнению, всему этому научиться и потом устроиться на работу.

Как всегда, под катом - подробная расшифровка лекции, чтобы вы могли сориентироваться в ее содержании.

История языков программирования

Давайте начнём с самого начала. В самом начале у компьютеров не было даже клавиатуры! То есть всё было очень плохо - у них не было ни клавиатуры, ни экрана, были перфокарты (это такие штучечки с дырочками или с отсутствием дырочек). Соответственно, то ли штырьки туда засовывали, то ли там светом светили. Если есть дырочка (или наоборот нет) - это означало нолик или единичку. И программы в то время писали с помощью машинных кодов - у каждой операции в компьютере (сложение, вычитание, какие-то более сложные операции) был какой-то код машинный. Люди сами по табличке выбирали этот код, всякие адреса в памяти, всё это выбивали руками и засовывали в считыватель - и оно всё считалось. Конечно, работа программиста была, наверное, тогда не особо интересной - проделывать дырочки - и с развитием науки и техники, конечно, начали придумывать всякие, более «интересные» штуки. Например, ассемблер (Assembler), который уже несколько облегчал жизнь.

Ну, как он облегчал жизнь? Вместо запоминания того, что там какой-то «волшебный» код у команды, использовались всякие слова, похожие на «человеческий» английский язык - какие-нибудь add или mov - ну и затем перечислялись регистры или области памяти, переменные, с которыми нужно эти операции производить. Но понятное дело, что это в общем-то тоже требовало достаточно большого напряжения ума, чтобы держать у себя в голове, в каком регистре у нас что лежит, где какие переменные и что вообще происходит. Почему так происходило? Потому что компьютеры были «глупые» и ничего более «умного» понять не могли. Вообще-то и собрать из ассемблера машинный код тоже требует времени, памяти (по тем временам было конечно мало её).

Постепенно, становилось понятно, что разрабатывать так большие сложные программы очень сложно. Производительность программиста в этих командах была предельно низкой - то есть он писал несколько строк в день (осмысленных), и каждая строка ничего особо и не делала - какие-нибудь простые арифметические действия. И людям хотелось сделать языки гораздо более похожими на человеческий язык, на английский в частности, чтобы писать программы было легче и удобнее. И пошло-поехало!

Старые и мертвые языки

Одним из первых языков стал Fortran . Кстати, его тоже ещё выбивали на перфокартах - были специальные перфокарты для выбивания программ на Fortran’е. Но если вы сейчас возьмёте этот Fortran - по-моему, он даже где-то между 50-60 гг. появился - и попытаетесь на нём что-то написать, то вам будет очень неприятно, я вам гарантирую! Современный Fortran до сих пор живой, но уже довольно сильно отличается от того, что было раньше.

Другие языки - сейчас напишу одну штуку, о которой наверное вы если и слышали, то только на всяких мероприятиях, где рассказывают про историю программирование - это COBOL . Это был язык для написания бизнес-приложений. Что такое бизнес-приложения? Какие-нибудь транзакции в банках, еще что-то, всё это писали на Коболе. У нас, понятное дело, не очень популярен. Я думаю, программиста на Коболе, в Москве, вы найдёте с большим трудом. А где-нибудь не в Москве -- с ещё большим трудом. Но, что удивительно, ещё 10 лет назад больше половины всего кода, написанного человечеством, было написано на Коболе. И до сих пор, значительная часть всяких банковских транзакций идёт с помощью программ, написанных на нём (COBOL), и до сих пор люди на нём что-то пишут.

Есть ещё «забавный» язык, он назывался Алгол (68-я версия, что характеризует год его создания). Это алгоритмический язык. В общем, они что-то там умели, но нам сейчас не очень интересно, что они умеют. И на этом наш экскурс в древность и в относительно неиспользуемые языки можно закончить и перейти к тому, что живо до сих пор (и активно живёт).

Старые, но живые языки

Алгол придумали в Европе, а Фортраном пользовались в основном в Штатах - больших отличий нет. Какая тенденция заметна? Сначала всё было сложно и чтобы писать нужно было быть чуть ли не инженером, электротехником, понимать, где какие контакты замыкаются и ещё что-то для программирования. Потом тоже нужно было сидеть с листочками и считать память, смотреть за ней. И постепенно всё становилось проще, проще, проще и дальше ещё проще для программиста - как можно меньше думать человеку, как можно больше делать автоматически. Примерно в конце вот этого периода (лектор указывает на Алгол и Кобол) начинают появляться языки, которые в каком-то смысле «дожили» до наших дней.

BASIC . Возможно, до сих пор некоторые люди на нём что-то пишут, по крайней мере я видел, что в некоторых заведениях учат на QBasic ’е - такое синее окошко, где написано «1989». В общем, «вовсю» живёт! Он придумывался как язык для не программистов. В то время программист была такая очень специализированная профессия. А здесь тебе говорят: «Вот у нас есть классный язык Basic, и любой разумный человек возьмёт и напишет программу на нём - легко». Опять же тот Бейсик и современный Бейсик - это огромная разница. Всякие вот эти строки с нумерацией через 10, всякие GOTO и прочий ужас - они к современному Бейсику уже не имеют никакого отношения и даже к Бейсику 89-го года они имеют мало отношения.

Ещё одна забавная история - язык Паскаль , широко известный в вузовских кругах, в основном в России и в странах бывшего Советского Союза. Он использовался и продолжает использоваться на удивление как учебный язык. Во всём остальном мире он поменьше распространён, но тоже живёт и здравствует. Есть такой человек Вирт - вот он учёный, теоретик. Он участвовал в обсуждении Алгола, ему не понравилось то, что получилось, и он придумал свой язык - Pascal. А потом фирма Borland (и до этого многие другие фирмы - Apple занималась, в частности) взяли и всё испортили. У него была красивая теория, стройная - «всё будет хорошо», - а они взяли и напихали туда того, что людям нужно для работы. Ну, и получилось не так красиво, как он хотел.

И, наконец, . Си придумали инженеры. Если Паскаль придумал учёный, то Си придумали Керниган и Ритчи , они работали инженерами в Bell. Как это произошло? В то время на этих языках (лектор указывает на Fortran, COBOL, Algol) ничего системного написать было нельзя. Что такое «системное»? Например, операционную систему, драйвера какие-нибудь, ещё что-то. Эти языки предназначались для математических расчётов, для бизнес-расчётов, для всего такого. А всё остальное писали на Ассемблере . Были какие-то языки, они сейчас умерли, то есть язык Си появился не сразу от Ассемблера, а через какие-то промежуточные вещи.

Суть в чем? Керниган и Ритчи любили играть в игрушку Asteroids - летает космический корабль, и тут есть астероиды, он в них стреляет, и они разваливаются на части. У них был сервер, на котором они играли, но там было много народу, и игрушка тормозила. И они обнаружили у себя где-то в кабинете, что у них стоит какой-то компьютер, которым никто не пользуется. Но было проблема - он другой архитектуры был, а игра была написана на Ассемблере.

Они её переписали, конечно, даже впилили фичи какие-то, чтобы играть на нём. Но это навело их на мысль, что переписывать под новую архитектуру каждый раз - это не очень умно. И они решили написать такой язык высокого уровня, который будет подходить для системного программирования, то есть, в котором можно будет управлять памятью, в котором можно будет понимать где-что лежит и как обращаться к этим кусочкам памяти. И так появился язык Си, который оказал огромное влияние на всё дальнейшее. Они все (лектор показывает на Алгол, Фортран и прочие упомянутые языки) оказали большое влияние, но вот Си - прямо да…

Соответственно, это был основной язык в Unix - операционной системе, которая в то время была ещё популярнее, чем сейчас. И примерно к 80-м годам ситуация была какая-то вот такая (лектор показывает на Basic, C и прочие упомянутые языки). Допустим, что всё это у нас уже потихоньку умерло (лектор стирает упоминания об Ассемблере, Фортране и Алголе)… И в 80-е годы компьютеры стали меньше, умнее, дешевле, и людям захотелось всяких странностей, чтобы жить стало ещё лучше, жить стало ещё веселее.

Языки родом из 80-х

Одна из первых странностей - это был язык C++ . Язык C имеет огромное количество недостатков (ну просто вообще огромное) - на нём можно делать вообще всё, в том числе стрелять себе в ногу, стрелять себе в ногу с выдумкой, в другую ногу, одной ногой стрелять в другую ногу, в общем - что угодно делать. Но при этом некоторые архитектурные вещи там делаются довольно сложно - опять же, как и в Ассемблере, нам приходится всё время следить, где мы, чего и какую память выделили; она там всё время «течёт» куда-то эта память -- то есть мы выделили, забыли удалить, удалили не то, вылезли за пределы памяти, в общем - огребли кучу проблем.

C++ создавался сначала как набор дополнений к языку C, который облегчит разработку. В то время стало модно объектно-ориентированное программирование и люди решили, что всё можно описать в виде иерархии, то есть - есть у вас мячик (абстрактный), вы от него наследуете футбольный мяч, волейбольный мяч, ещё один абстрактный мяч. Тогда было модно, что «мы сейчас пишем всё в виде какой-то иерархии, и всё будет хорошо, жизнь наладится, всё станет прекрасно и всё». C++ в каком-то смысле реализовывал этот объектный подход - это не был первый язык объектно-ориентированного программирования, но он стал достаточно популярным и в нём начали появляться всякие фичи. При этом C++ сохранял почти полную совместимость (на тот момент) с языком C, программа написанная на Си в 99% случаев успешной компилировалась как C++-ная и даже работала также. Это было задумано, чтобы с Си было легко перейти на C++.

Помимо объектного подхода (в C++) достаточно быстро появилась стандартная библиотека шаблонов (STL). Я думаю, что в школе те, кто ещё учил Паскаль, обнаруживали, что у вас там, во-первых, нет встроенной сортировки (в древнем, синем Борланд Паскале, сейчас она уже есть в современных версиях) - там есть пример (исходник) сортировки, его можно скопировать и вставить. Но если вы хотите здесь отсортировать целые числа, здесь хотите вещественные числа, а здесь строки, которые можно между собой сравнивать, вам приходилось писать три разные сортировки, которые делают абсолютно одно и тоже, просто у них разные типы данных. Вот это не очень хорошо и шаблоны, которые не сразу появились в C++, эту проблему здорово облегчили. То есть, у вас была абстрактная программа, которая что-то, что может между собой сравниваться, успешно сортировала.

Скриптовые языки из 90-x

Но время не стояло на месте, в 80-е годы ещё много чего интересного происходило. Но где-то на рубеже 80-х и 90-х компьютеры стали настолько хороши, что можно уже было делать совсем странные и очень неэффективные вещи. В частности, это были скриптовые языки, которые не компилировались в машинный код, а интерпретировались. Бейсик тоже в какое-то время интерпретировался, но эти скриптовые языки были предназначены в основном для обработки текстов - это, например, Perl , Python (он был тогда не очень знаменит), PHP , Ruby - вот те скриптовые языки, которые в той или иной степени живут до сих пор (они все успели появиться до 2000 года, даже сильно раньше).

Давайте немного по ним пройдёмся, потому что это специфичные вещи и сейчас много где используются. Идея заключается в чём? Если мы не компилируем, то можно позволить намного больше всего. Например, программа может смотреть на свой код и как-то пользоваться этим; она знает, что в ней происходит и за счёт этого можно много чего интересного делать.

Perl был предназначен для обработки текстов - в те времена уже памяти стало настолько много в компьютерах, что туда можно было запихнуть какой-то текст и с этим текстом что-то полезное делать (например, считать слова, поиск какой-то). Но, на мой взгляд, его проектировали люди, которые были немного не в себе, потому что про него шутка такая есть: «Любой набор символов, написанный, является корректной программой на Перле». На мой взгляд, на нём можно только писать, читать его нельзя. Когда я смотрю на код на Перле и пытаюсь что-то понять, я ничего не понимаю. Может быть, если бы я знал его лучше, я бы что-то понимал, но как я слышал от тех людей, которые всё таки умеют, - они говорят, что легче переписать заново. То есть, программки получаются коротки и реально проще переписать заново, чем разобраться с тем, что там есть и исправить.

Примерно в то время, в середине 90-х, появился интернет. Сначала это были почта, сайтики со статичным HTML, но людям захотелось добавить туда какую-то динамику, чтобы у нас всё происходило динамично, формочки какие-то можно было заполнять, гостевые книги делать, ещё что-то. Соответственно это требовало какого-то взаимодействия, придумали протокол, как это взаимодействует, и, самое главное, генерацию этих статических (условно) страниц, которые будут «выплёвываться» пользователю в ответ на его запрос.

В общем, ничего кроме Перла на тот момент не подходило. Писать на чистом Си или на C++ обработчик было плохой идеей. И от неимения лучшего в то время (и достаточно долго) Перл был популярным языком для веб-разработки. Конечно, масштабы не сравнятся с тем, что сейчас происходит.

PHP появился как… случайно. Один человек довольно быстро перестал заниматься этим - делал свою страничку какую-то, была у него гостевая книга какая-то, ещё что-то, какие-то штуки. И он написал набор макросов каких-то для Перла, которые были похожи на Си, потому что он на Си умел, просто потому что ему было так удобно. И назвал это Personal HomePage. Расшарил и говорит: «Люди, смотрите какую штуку я написал, здесь всё намного понятнее, чем на Перле и можно править». И людям это понравилось.

Потом он это дело бросил. В общем, в итоге этот PHP стал жить и стал со временем гораздо популярнее, чем Perl. Но вот эта его «родовая травма» (задумка как набор макросов для Перла) с ним сыграла довольно злую шутку. Язык получился странный. То есть он развивался сам по себе, его никто не проектировал, никто не администрировал процесс развития (ни компания, ни какой-то человек), а было много группок, каждая из которых пилила то, что им нравится. В итоге там функции называются по-разному, даже стиля нет, всё через подчёркивания, в общем как попало, настройки лежат здесь и там, и как всё это будет работать не очень понятно. Зато можно сесть и через два часа писать на PHP, потому что он так задумывался.

Python и Ruby: Ruby сейчас менее популярен, Python как-то лучше «выструган», давайте о нём потом поговорим. Понятное дело, что в те времена это были (лектор указывает на Perl, Python, Ruby, PHP) сильно специализированные языки для сильно специализированных целей. В общем случае никакого системного программирования, никакой бизнес-логики никто на них не писал в то время и сейчас не очень много это делает.

Компилируемые языки из 90-х

Мы пойдём примерно в те же времена, но в другую сторону. У нас на тот момент C++ применялся практически для всего, что нужно было писать не для веба, не для обработки текста, а для просто приложений, для операционных систем, для игрушек - в общем, для чего угодно. Но C++ - это жуткий язык на самом деле. Почему? Потому что, во-первых, он наследовал из-за обратной совместимости все проблемы Си. Там можно было по-прежнему убиться миллионом разных способов, тех же самых, что были в Си (естественно, добавились и новые способы в C++). При этом, если писать всё хорошо и правильно, как было задумано авторами C++, то, конечно, старыми сишными способами уже убиться было нельзя, и вроде как их стало поменьше. Тем не менее, у него была очень странная объектная модель своеобразная. Разбиение программы на модули, на кусочки какие-то вообще пришло из Си (если include вы умеете писать на Си или на C++ - фактически это было задумано как просто вставить текст библиотеки в вашу программу, в итоге, когда вы пишите кучу инклюдов у вас всё - если «примитивно», как это было в самом начале - у вас всё вставляется в один файлик и потом всё это жутко долго компилируется, потому что по несколько раз ходит. Тот же Паскаль, Виртовский, был в этом плане намного продуманнее, более поздние версии стали ещё лучше.

В общем, недостатков у C++ очень много. Квалификация у программиста должна была быть высокая, чтобы писать на C++, и стоили такие программисты дорого (и подготовка, и ещё чего-то, то есть найти на рынке программистов сложно, платить им нужно много, ну и вообще это не дело...). А компьютеры у нас всё быстрее и быстрее считают, становятся всё дешевле, люди покупают себе новые компьютеры и хотят больше приложений, больше игрушек для телефона, в общем - больше радости.

Так и появилась Java (Ява). Там тоже связана довольно забавная история, как название появилось у этого языка. Там программисты, они всё время пьют кофе и в то время было модным пить кофе, который на острове Ява рос. Язык задумывался как язык для встраиваемых приборов, в частности для кофе-машины. Вот так и получилось название…
Что вообще началось с неё, что в ней было хорошее и почему же она завоевала большую популярность? Во-первых, они избавились от наследия Сишного, полностью. Никаких указателей, гораздно меньше способов отстрелить себе какую-нибудь часть тела и всё сломать. Во-вторых, они внедрили гораздо более свежие идеи в плане объектной модели - то есть C++ появился значительно раньше, чем Java и использовал более архаичную, «дикую» модель объектную. Ну а здесь (лектор указывает на Java) она была уже более продуманной тогда уже, и в теории люди думали, и на практике применяли и сделали всё намного круче.

И наконец, третье. У нас программки на Джаве собирались не в машинный код, а в код для виртуальной машины. То есть, у вас жила виртуальная машина (VM) JVM - Javовская. Ваши программки собирались в какое-то промежуточное представление и затем, с помощью это машины уже выполнялись. Что это дало? Во-первых, оно тормозило, во-вторых, оно жрало память со страшной силой, в третьих оно было переносимо куда угодно (теоретически) - хоть на кофеварку, хоть на кофемолку, хоть на компьютер, хоть на телефон мобильный. Это, с одной стороны хорошо, то есть вы написали просто реализацию виртуальной машины, потом свои джавовские программы запускаете везде. Но, с другой стороны, плохо, что на том же телефоне тогда было мало памяти, была низкая производительность и всё это ещё дополнительно начинало тупить и тормозить.

Но даже не это главное, для чего вообще язык придумывался. Язык Джава придумывался чтобы снизить требования к квалификации программистов. То есть более плохие программисты могут писать хорошие программы на Java, потому что она не позволяет писать плохие программы - там нет средств, чтобы писать программы плохо. Там можно писать только хорошо, программы. Хорошо, в понимании создателей языка.

То есть, если на Си, на C++, на Питоне, на чём угодно мы можем развести из своего проекта жуткую помойку какую-то, где у нас всё лежит вперемешку, собирается часами и там ещё чего-то. То в Java помойку развести тоже можно, но для этого уже надо приложить какие-то усилия. То есть, по умолчанию, там получается не “помойка”, получаются другие проблемы, что там что-то пронаследовали-пронаследовали - в общем на одну осмысленную строку получается десять не очень осмысленных. Зато, может такой, средней квалификации, программист писать довольно качественный код.
Мы почти пришли к концу. У нас, следующее, что появилось - это.Net (дотнет), ну и в частности нас интересует C# (почти то же самое [лектор указывает на Java], то есть там различия в деталях, если будете выбирать между ними - смотрите, где денег больше платят).

И ещё одна штука - JavaScript. Не имеет никакого отношения к языку Java, появился в том же году - слово было модное, они лицензировали торговую марку, чтобы использовать.

На что, главное, нужно обратить внимание? (Лектор рисует стрелки от C++ к Java, .Net, C#, JavaScript и PHP). Чтобы написать простенькую программку на одном из этих языков, да и на многих других - если вы знаете C++, вам в общем-то ничего больше знать не надо - вы берете и пишете на C++, а потом добавляете доллары в начале, ещё что-то делаете по мелочи и у вас она начинает работать на чём угодно (лектор показывает на языки, к которым были отведены стрелочки от C++). То есть они предельно похожи в каких-то простых вещах. Если вы решаете какие-то школьные задачи, учебные задачи, ещё что-то (не проектируете большой проект - у вас один файлик, который читает числа, выводит числа в консоли, ещё чего-то делает), то разницы почти никакой нет между этими языками. Понятно, что JavaScript и PHP они специализированные, у них всё немножко по другому. А вот здесь (лектор указывает на Java и C#) вообще предельно мало разницы.

С тех пор появляются всякие другие интересные вещи, но непонятно - будут они жить или успешно умрут. Чем сейчас, для каких задач пользуются?

Выбор языка в зависимости от задачи

Допустим, перед вами стоит задача написать драйвер для видеокарты. Каким языком вы будете пользоваться сегодня? (Выкрик из зала: Java!) А чего… Джава - отлично, но чего не на Руби или на PHP? (Лектор говорит с сарказмом.)

Низкоуровневое программирование

Если вы пишете чего-то низкоуровневое, то лучший выбор - это Си, но вообще-то я чего-то слышал (но не видел), что C++ применяют для этого. Но я слабо верю в это, потому что в Си можно четко контролировать - раз вы дали столько-то байт памяти, значит столько-то и будет. А в C++ (STL) как реализована строка? Ну, как-то реализована. И мы в итоге не знаем, как и что там происходит, может у нас память кончится на нашей видеокарте или ещё что-то произойдёт. Поэтому Си до сих пор живёт и не умирает, такие задачи системного программирования по прежнему есть - написать операционную систему, написать драйвера, написать ещё чего-нибудь - Си отлично подходит для этого. Кроме того, сейчас появляются всякие устройства, (интернет вещей обещают, что он вот-вот наступит) которые живут от батарейки (и, естественно, их будут миллионы, всё будет обвешано этим интернетом вещей), они должны быть очень дешёвыми и очень мало электричества потреблять. Соответственно, там будет 2 Кб памяти, процессор на 5 кГц, ну и понятное дело, что вкрутить какую-то виртуальную машину или скриптовый язык в ближайшее время не получится -- значит, придётся писать что-то на Си. Да и сейчас, например, вычисления на видеокарте (OpenCL или ещё какая-нибудь технология) - там не придумывают новый язык, чтобы писать для них программ - там делают Си с каким-то большими ограничениями. Просто потому что люди уже умеют, зачем учить чего-то новое? Формально это, наверное, тоже, в каком-то смысле Си.

Веб-программирование

Допустим, вы хотите написать новый Facebook (социальную сеть). На чем вы будете это писать? (Из зала говорят про HTML и CSS.) HTML, CSS - это дизайн, а мы хотим, чтобы там можно было фотографии добавлять, друзей, комментарии оставлять.

Для скриптовой части - то есть то, что будет происходит на стороне клиента, - это JavaScript. Причем иногда JavaScript генерируется на другом языке и высылается (так бывает, что скрипт генерируется…, потому что так проще иногда бывает обрабатывать какие-то изменения в логике).

На удивление, он написан на PHP - и Facebook, и многие другие большие проекты. Пришлось, конечно, написать свои какие-то вещи, чтобы это всё-таки работало нормально, а не так как «тяп-ляп» было сделано, но они справились. В принципе, более менее всё равно, на чём вы будете писать, но не советую Perl. Здесь и сейчас, понятное дело, с нуля уже для веба никто ничего не пишет. Все пишут какой-нибудь фреймворк или ещё чего-то. Интернет-магазин? Скачали фреймворк для интернет-магазина - ну и всё, написали интернет-магазин.

Программирование для бизнеса

Дальше вы хотите написать какое-нибудь скучное приложение для банка. Или, например, есть ли у вас кто-нибудь, кто продаёт симки? Возможно, вы когда-нибудь покупали телефон или ещё что-то и вам говорили: «Вот система висит, мы ничего не можем сделать». На чём вы будете писать такое приложение? (Выкрик из зала про Python) На Питоне такое нельзя писать, вы что?! Ничего для бизнеса не стоит писать на Питоне. Почему? Потому что когда вы пишете что-то на Питоне, у вас в процессе написания невозможно обнаружить значительно количество багов. Питон всячески динамически типизированный, и вообще там можно так спрятать баг, что он всплывёт в такой ситуации, что вы даже понять не сможете, что там сделали вот эти криворукие пользователи, что у вас всё сломалось. То есть на Питоне лучше писать для себя, маленькие скрипты - вы понимаете, что там происходит и что делается. Ну или что-нибудь, что не жалко выкинуть: вы хотите раньше конкурентов что-то выкатить, ну и что, что оно через раз будет ломаться. Вы написали на Питоне и всё - вы захватили рынок. А если вы пишите что-то надолго, например банковское приложение какое-то (чтобы оно кредиты одобряло, ещё что-нибудь) - вы пишете это на Java. Потому что там дело серьезное, бумажки, деньги, документы, ещё чего-то, а в ней так накосячить нельзя, что всё сломается, а то люди обидятся - у них деньги ушли и никуда не дошли, потому что у вас в какой-то момент строка превратилась в число или наоборот. Итак, значит, методично на Java берёте и пишете, пишете… Ну или на.Net, тоже такие ситуации, в принципе, бывают. Там, конечно, тоже можно нарваться на проблемы, но всё таки вероятность этого несколько ниже.

Программирование для армии, аэрокосмической отрасли

А теперь представьте, что вас решили отправить на Луну на ракете. На чём бы вы предпочли, чтобы был написать код, который управляет двигателями ракеты? Давайте посмотрим. Вот это, наверное (лектор показывает на Perl, Python, PHP, Ruby), не стоит - оно тормозит, ещё чего-то происходит, ну и вообще я бы не согласился лететь на такой ракете. На C++? Я бы тоже, честно говоря, не доверил, потому что на C++ слишком много способов убиться. Когда ты там где-то в космосе, это не очень хорошо.

Может быть на Java? Вроде там довольно надёжно всё и архитектура хороша, никаких диких типов, никаких выходов за пределы памяти лишних. Допустим, наступил самый ответственный момент, а наша Java решила собрать мусор за нас. Нам нужно приземляться, тормозить, а она такая: «Нет, garbage собирается». В общем, тоже не очень.

Честно говоря, я бы предпочел, чтобы на Паскале писали эту программу. Я, конечно, не очень люблю Паскаль, но как-то в таких вопросах, было бы очень здорово.

Использование сразу нескольких языков для разработки ПО

Ну и что нужно вообще сказать о современных языках. Сейчас многие проекты не живут каким-то одним языком, то есть у них часть какая-то живет на одном языке, часть - на другом, ещё какая-то часть - на третьем. Например, если у вас какое-то веб-приложение, которое обрабатывает дикие объемы информации, обращения к дискам (даже не к базам данных, они настолько огромны, что там даже база данных не тянет какая-то уже написанная) наверняка написаны на каком-то низкоуровневом Си, чтобы дико быстро писать на диск и всё такое. Естественно, писать весь проект на Си не стоит. Может быть, там какая-то промежуточная логика, написанная на Java, которая обращается к Сишным функциям для быстрых обращений. Ну а фронтенд (то на что смотрит пользователь), конечно, уже написан на чём-нибудь, на каких-то скриптах, на том, что непосредственно выполняется браузером (JavaScript). И всё это живет вместе и успешно взаимодействует.

В разработке каких-то приложений, даже больших, иногда люди что делают? Они берут и на Питоне пишут прототип (как оно всё будет работать), набрасывают, какую-то архитектуру продумывают. Писать на нём реально очень быстро - они накидали прототип, поэкспериментировали с ним и сказали: «Во! Вот так круто!» И полностью переписали. Казалось бы, они два раза сделали работу, от этого в два раза больше времени ушло (ну, в полтора). Но нет! Часто оказывается, что такой способ неплох, потому что, если вы напишете сразу на чем-то, например на Java, а потом решите: «Нет, давайте рефакторинг, меняем архитектуру полностью и всё такое,» - то потратите в 10 раз больше времени. Такие вещи тоже существуют и живут.

Условия успеха какого-либо языка программирования

Теперь поговорим о том, почему некоторые хорошие на вид языки не выжили, ну или живут в очень ограниченном пространстве. Когда Вирт увидел, что сделали с его Паскалем нехорошие фирмы Applе, Borland и всё такое, он придумал язык ещё лучше - Oberon. Он только был дико минималистичный - то есть, там было очень мало команд (Строки? Зачем нам строки? Мы сделаем массив символов!). Ну и чего-то не пошло у него, в той степени, как могло бы пойти.

Ещё одна штука. Американские военные попросили разработать им тоже крутой язык, на котором всё работает и всё можно написать. В результате получился довольно монструозный язык Ada, на котором, правда, до сих пор что-то пишут, но опять же - для военных только.

В чём проблема? Почему некоторые языки вроде Python, который никакая компания его не поддерживала вначале, захватили рынок. PHP, который ещё и плохо спроектирован, тоже сам по себе взял и захватил рынок (большую часть). А всякие миллиарды долларов вложены (лектор показывает на Ada) и никуда не пошли, ничего не произошло. С чем это связано? Это связано с тем, что нет инфраструктуры вокруг этих языков. То есть язык может быть отличный, но пока нет документации, пока нет сообщества, которое умеет отвечать на вопросы (на Stack Overflow) и, наконец, самое главное, пока нет большого количества библиотек, язык не выстреливает. То есть, вы, например, захотели на Обероне написать сайт. А что такого, почему бы и нет? И начинается морока… Веб-сервер вы не можете поднять свой на Обероне, чтобы потестировать легонько, какие-нибудь библиотеки вы подключить не можете, потому что их на Обероне нет. И всё это через какие-то костыли делается, силы уходят, и в общем вы плюете и пишете на чистом Си свой сайт вместо Оберона. А живут хорошо те языки, которые умеют пользоваться библиотеками от других языков. Тот же Питон в тех местах, где он тормозит. Ну и вообще всякие стандартные вещи типа сортировки и ещё чего-то написаны на Си, и он (Python) умеет с ними взаимодействовать.

У Java тоже есть Java Native Interface. Это по сути Си, то есть там (по-моему, всё время хотят запретить, но кажется ещё не запретили) эти языки могут взаимодействовать с уже существующими библиотеками (в основном Сишными). И за счёт этого берут и работают. Понятна идея, которую я пытаюсь до вас донести, да? Не пишите на тех языках, которые не умеют подключать Сишную библиотеку. Ну, если вы хотите пользоваться чем-то классным. Ну, и постепенно они (языки) обрастают своей какой-то инфраструктурой. И живут как-то хорошо.

Язык программирования и профориентация

Теперь поговорим о том, как понять, чего вы хотите в жизни. Что бывает из прикольных вещей? Вы можете заниматься каким-нибудь системным программированием, да? У вас там классно считать эти байтики, вы хотите запускать квадрокоптеры, камеры какие-то, ещё чего-то делать. Тогда, наверное, Си - ваш выбор.

Если вы хотите писать, может быть, не самые интересные в жизни приложения, но вам круто их проектировать, думать об этом всём и зарабатывать кучу денег, за то, что вы сидите и скучаете большую часть времени (за это надо платить, если вы качественно скучаете), вот они - Java, .Net. Вы идёте работать в какой-нибудь банк, пишете, ходите к девяти на работу в белой рубашечке, получаете хорошую зарплату и пишете согласно рекомендациям лучших Java-водов, .Net-овцев и всё такое…

Если вы хотите писать какие-нибудь приложения, браузер какой-нибудь, игрушки какие-нибудь, ещё что-то, то C++ отлично подходит. Если вы хотите писать сайтики, то вот они, языки на ваш выбор (лектор показывает на Perl, Python, PHP, Ruby), большой разницы нет. Единственное - PHP умрёт раньше, чем Python, поэтому если вы ленитесь учиться новому, то учитесь Питону. Большой разницы не заметите, но подольше протянете.

Что происходит с Ruby, тоже непонятно. Ну, можете и PHP, если уже выучили, благо они такие простые, что там переучиваться не так долго.

И, наконец, есть ещё одна область применения языков программирования - это когда не программист ими пользуется. Допустим, вы математик, физик, химик, аналитик, кто угодно, и вам нужно быстро что-то посчитать, какие-нибудь данные проанализировать (биологам, например, сколько песцов живёт на Командорских островах). Вы можете в табличку в Excel’е вбить всё это или проанализировать чем-нибудь. Тоже Питон хорошо подходить для этого, с текстом умеет работать и библиотек полно всяких, статистических и всего такого. Если хотите делать какой-нибудь Machine Learning, какие-нибудь данные обрабатывать, прогнозировать, то тоже на Питоне это сейчас делается быстрее всего. Правда, надо заметить, что задачи бывают очень разные. Например, если вы хотите торговать на бирже моментально в условиях, когда котировки меняются всё время, то какой бы вы классный Machine Learning не написали на Питоне, люди, у которых это написано на чём-то более быстром, успеют всё скупить раньше, пока у вас всё досчитается, даже если у них алгоритмы хуже. Поэтому даже эти задачи машинного обучения (некоторые из них) требуют высокой производительности (причём экстремально высокой), и соответственно других языков.

Единственный способ понять, чего вам хочется - это всё попробовать. Сейчас я скажу как одно из видений того, как можно всё попробовать. Как стать программистом, причём счастливым? Итак. С чистого листа начинаем. Вот вы учитесь в школе своей математике, русскому языку и другим обязательным и необязательным предметам, и ваши знания в области программирования отражены на доске (лектор показывает на пустую доску) на данный момент. И вы хотите стать счастливым человеком, заниматься любимым делом, зарабатывать много денег и ни в чём себе не отказывать и радоваться.

Один из способов этого добиться. Есть, конечно, всякие вдохновляющие истории о людях, которые вообще не поступали в университеты, или бросили их и стали миллиардерами, владельцами компаний и так далее. Но надо отметить, что большинство людей, которые может быть и не стали миллиардерами, но тоже неплохо живут, всё-таки университет в какой-то момент закончили.

Какая у нас ситуация с поступлением в университет (сейчас вы в школе учитесь)? Пока вы учитесь в школе, нужно понять что следующий шаг - поступить и позаботиться об этом. Сдать ЕГЭ или победить в олимпиаде. На ЕГЭ можно пользоваться Паскалем, C++ (включая чистый Си), Питоном (не буду их дальше упоминать). На олимпиаде - тот же Паскаль, тот же C++, тот же Питон (мы поговорим сейчас о его проблемах) и, чаще всего, есть Java. Там ещё всякое бывает в зависимости от олимпиады, но не суть.

Как выглядит график распределения языков на Всероссийской олимпиаде по информатике? Люди, которые участвуют во всероссийской, самой крутой олимпиаде, на чём они пишут? Выглядит он вот так (здесь значит Паскаль, а здесь примерно 2000 год, а здесь примерно ноль, здесь C++, а здесь 2015 год).

В 2000 году на C++ почти никто не писал. Прошло 15 лет, и на Паскале почти никто не пишет, несмотря на то, что Паскаль современный. Это язык, который умеет почти всё то же самое. Просто чего-то всем стало лень этому учиться, всяким новым веянием, и всё продолжают писать на Borland Pascal’е, который конечно ничего не умеет. На C++ люди пишут какие-нибудь алгоритмы (STL) посортировать - отлично, написали sort() и всё. На Паскале, на обычном, на старом - это проблема. Написали какой-нибудь set (понадобился) - отлично, на C++ написали, на Паскале опять мучение сплошное. На новых Паскалях, понятное дело, можно это делать, но они денег стоят вообще-то. Возможно, вы не замечали этого, но это так.

Есть Java ещё, но в Java очень много букв. Она для больших проектов, а для маленьких одноразовых программок она получается совсем плохая, потому что много лишних букв. Но тоже какие-то люди пишут, можно научиться писать на ней. Но на ЕГЭ её нет и ЕГЭ всё равно сдавать придётся в большинстве своём.

Что лучше всего для ЕГЭ? Для ЕГЭ лучше всего (если вы ничего не знаете и в школе вас ничему не учат) выучить Питон. Некоторые задачи экзамена отлично решаются на нём. На олимпиаде, в общем-то, получается что (используется) C++, потому что Питон очень медленный, там не всё решается на нём.

Таким образом, вы изучили некоторое небольшое подмножество языка и какие-то алгоритмы (возможно) и много задачек порешали для того, чтобы получить диплом своей олимпиады и поступить в университет, чтобы получать высшее образование.

Я сейчас расскажу о том, как мы в Вышке выстраиваем курс, в каком порядке языки идут, как изучаются на прикладной математике и информатике факультета прикладных наук, которые мы с Яндексом делаем. В первом семестре - Питон (не в полном объёме, примерно как вы в школе должны учить) и С++ (уже шире, значительно шире, чем его обычно учат в школах). Давайте сразу скажу, чтобы вы не пугались, если вы вдруг захотите поступать, скажете: «Чего, я уже всё это знаю, зачем я пойду куда-то учиться? Лучше я пойду в другое место». Для тех, кто уже умеет программировать хорошо, там есть возможность сразу перейти к изучению алгоритмов, причем в довольно теоретической подготовке. Мы сейчас на них не смотрим, это (показывает на доску) для тех кто программирует средне или вообще никак.

В первом семестре изучаются основы Питона, просто чтобы люди научились программировать и чтобы никому особо не было обидно. Питону мало где учат в школах, в основном люди приходит со знанием Паскаля или C++. В основном даже Паскаля, если это массовая школа. Ну и чтобы никому не было обидно, все учат новый язык (как бы в равных условиях находятся). И C++ просто потому, что от C++ потом можно перейти куда угодно.

Затем идёт курс «Алгоритмы» и отдельный курсовой проект. Классические алгоритмы с реализацией. Не то, что в теории мы чего-то взяли, посчитали сложность. На лекции мы взяли, посчитали сложность, на семинаре - взяли, реализовали алгоритм. Проект - это студенты делают нечто законченное. Например, один из проектов был: посчитать… Допустим у вас много квартир в Москве и вы понимаете: «О, чего-то у меня много лишних, я сдам какую-нибудь. И выставили какую-то цену, и никто чего-то не хочет у вас квартиру снимать - наверное, слишком дорого. Или выставили какую-то цену, у вас тут же сняли и вы думаете: «Ой, наверное, я дёшево сдал» - и тоже расстраиваетесь. То есть надо было посчитать, сколько стоит аренда квартиры? Вы вбиваете данные - оно вам строит оценку. Такой сайтик, который состоял из нескольких вещей: взять предложения, попарсить, применить какой-то алгоритм обучения машинного (наверное) простенький и сделать красивую веб-морду, в которой можно что-то выбрать, что-то вбить, какие-нибудь метры, какие-нибудь количества комнат, количество саун, количество джакузи в вашей квартире и примерно оценить стоимость. То есть какая-то законченная, не очень сложная вещь. Здесь значит (лектор показывает на курс по алгоритмам) такой ядрёный C++, с консольным вводом-выводом. Ну, а здесь (лектор показывает на надпись «проект») нечто под руководством ментора, возможно с базами данных, возможно с парсингом текстов и с чем-то ещё.
Затем, идёт третий семестр - это курс, который называется “Компьютерные системы”. Там совсем немножко ассемблера для понимания (очень мало) и затем, нечто похожее на чистый Си и взаимодействие с операционными системами, системное программирование по сути. И проект на семинар - тоже нечто на тему всяких сетевых взаимодействий, достаточно низкоуровневых: разработать какую-нибудь утилиту, например rsync (синхронизация, возможно вы знаете. На чистом Си, более менее, написать аналог rsync’а, который по сети будет у вас синхронизировать папочки со всеми доступами к файлам и так далее).

И наконец, четвёртый. Я даже не знаю, как это назвать, это такой винегрет технологий, необходимых для реальной разработки, например для веб-разработки. То есть это практическое применение баз данных, опять же нечто похожее на то, что делалось в проекте (лектор показывает на проект 2 курса) но уже более углубленное. То есть такие более-менее конкретные вещи уже, практическое программирование. Параллельно с этим идёт всякая теория, ну и тут наукой занимаются ещё.

И после двух курсов люди расходятся заниматься, чем им интересно, потому что эта штука охватывает достаточно широко такие основы программирования и люди к этому моменту уже понимают, что они не хотят заниматься компьютерными системами ни в коем случае (системное программирование им, например, не понравилось), а хотят заниматься какими-нибудь теоретическими алгоритмами, сложности считать, придумывать новые какие-то штуки, распределённые или ещё что-то. Или наоборот думают, что тут у них не очень (лектор указывает на строчку первого курса с Питоном и C++ ) пошло, потом (лектор указывает на строку третьего курса, с системным программированием ) - как не нравится, считать байтики и выставлять всякие ограничения на чтение-запись, делать потоки, треды и ещё что-нибудь. И в соответствии с этим люди выбирают какое-то направление и учатся. То есть, в принципе, чтобы у вас не развился «синдром утёнка» - вы первым увидели свой Паскаль и теперь говорите «Паскаль - сила»; или более продвинутое - вы увидели C++ и начали про всех говорить, что C++ сила, а всё остальное там не очень.

Вот надо посмотреть на это (лектор показывает на список курсов на доске) шире - это один из способов, который был выбран, в частности в Вышке (недавно появился, так что он достаточно современный). Есть и другие способы познакомиться. В других хороших университетах немножко в другом порядке и другие акценты расставлены. Но тоже стараются людей со всем познакомить, что имеют.

Как программисту искать работу

Вы это (лектор показывает на список курсов ) сделали всё, научились в университете, ещё чем-то два года позанимались более продуктивно и вам нужно идти работать. Как выбрать себе что-нибудь для работы? Во-первых, вы со всем познакомились, углубились куда-то и знаете уже, что вы любите. Надо выбирать то, что вы любите, естественно. Потому что если вы любите, будете вкладывать силы, у вас будет мотивация и вообще всё будет хорошо. Потому что там дело не только в деньгах, дело в том, чтобы вам было интересно и приятно. Ну, и вы хотите попасть в крутую компанию, устроиться на работу. Какого человека вот лично я хотел бы видеть? Ко мне приходит, допустим, сто студентов - я должен взять двоих на работу или одного. Чего они приходят, я вообще не понимаю, кто они, что они, как они? В лучшем случае они мне покажут диплом, который получили в университете, и я скажу: «Во! Это крутой диплом, а это не такой крутой!» И могу ошибиться, кстати. Может, у человека было много свободного времени, и он научился гораздо лучше.

Что было бы здорово? Во-первых, какой-нибудь опенсорс-проект, который вы от начала и до конца написали. Желательно, если я делаю какую-нибудь инфраструктуру, чтобы данные быстро считались, ещё что-то, то, конечно, мне было бы интересно, чтобы мне написали чего-нибудь опенсорсное. Не сайтик какой-то сделали, а чего-нибудь по теме. Почему мне это интересно? Могу посмотреть на ваш код, я могу посмотреть как часто вы коммитили, могу посмотреть как вы реагировали на баги от пользователей, баги от разработчиков, которые это используют - всё записано, я всё смотрю и думаю: «Во, тут баг два года уже не закрывали, тут вы невежливо ответили пользователю, тут ещё чего-то - не беру». То есть это ваш личный проект.

Дальше, что ещё было бы классно? Я хотел бы посмотреть, как вы сделали командную работу. То есть вы приходите ко мне на собеседование и говорите: «Мы с ребятами из универа запилили какое-то приложение хорошее. Я вот там делал базу данных, они там делали какое-то мобильное приложение, и ещё у нас там парниша работал, девочка-дизайнер, мальчик на техподдержке. Нас было пять человек, и мы сделали классный проект». Ну я смотрю, что действительно ваш проект, говорю: «Что ваше?» Смотрю ещё раз код и понимаю, что вы умеете работать в команде с людьми.

Программист - это не тот кто сидит один (инди такой) в гараже, где-то с выключенным светом, ни с кем не разговаривает, обрастает бородой и пишет. Всё равно какое-то взаимодействие с людьми есть. С начальником, например, который на вас возможно ругается иногда (начальники, они бывают такими, не всегда добрыми). И я вижу, что вы умеете работать с людьми и меня это радует, если у вас хорошая команда какая-то. Даже если не хорошая, это лучше чем её отсутствие.

Чего ещё лично мне бы понравилось? Если бы вы проявили себя в больших проектах. Например, закоммитили что-то в ядро Линукса, если вы системным программированием занимаетесь, поправили какой-то баг. То есть показали, что вы умеете читать чужой код и умеете какие-то изменения в него вносить. Я смотрю: «О, действительно, вы разобрались в чём-то сложном и какие-то баги поправили!» И я начинаю от этого очень радоваться. Потому что у меня есть … ну не знаю… вот мой программист уволился, потому что конкуренты предложили ему больше зарплату, и мне нужно срочно кого-то затыкать его место - вами. Я такой смотрю, что вы только с нуля писали, а чужой код не умеете читать и править, и расстраиваюсь.

Ну и наконец, в зависимости от конкретной должности бывают разные другие вещи. Если вы устраиваетесь аналитиком, я бы хотел, чтобы вы на Kaggle порешали задачи на анализ данных. Если вы устраиваетесь на какие-то алгоритмические вещи, я бы хотел чтобы вы в спортивном программировании какие-то алгоритмы поделали. И наконец, если вы задумывались о профессии, читали как интервью проходят, - встречали, что там некоторые люди выражают большое недовольство: «Я пришёл, а у меня спрашивают, какое у меня хобби. Я сижу как сыч и не отвечаю, потому что у меня нет хобби,» - и думают, что HR’ы делают такое. На самом деле, они пытаются понять, насколько вы доброжелательны и адекватны. Если вы недоброжелательны и неадекватны, то каким бы вы ни были там гением и трудоголиком, крутым специалистом с большими знаниями, коллективу будет с вами сложно работать, а в одиночку вы проект не вытяните. Кроме того, даже если вытяните, то представляете, какая для компании нагрузка. А что вы завтра придёте и скажете: «Увеличьте мне зарплату в 10 раз, а то я от вас уйду». Понятное дело, компании не хотят попадать в такую ситуацию. Поэтому воспитание в себе адекватности и доброжелательности настолько же важно (как минимум) как развитие каких-то профессиональных навыков.

Подводя итог, что можно сказать? Какие языки хорошие, а какие плохие? Ну внутри какой-то группы языков, например между Ruby, Python и PHP, что выбрать? Конечно, правильный ответ Питон, но на самом деле разница между ними в количестве багов допускаемых, в количестве ещё чего-то - 5%, ну, может 10%. То есть, если у вас уже готовый проект на PHP написан, то никто в здравом уме не будет говорить: «Давайте перепишем всё на Python». Скажут: «Давайте наймём ещё PHP-разработчиков и будем дальше писать на PHP». Отлично, это неплохой выбор. Понятное дело, если вы вдруг затеете писать какой-то проект, то возможно разумно сейчас выбрать Питон. Хотя, это тоже зависит. Может, у вас на рынке куча дешёвых PHP-разработчиков, а питоновские дорогие, и вы думаете: «Да, технология более прикольная, но я сэкономлю деньги на уже готовых разработчиках». И всё, отлично, вы уже приходите и работаете там.
Как выбрать между Java и C++? Да то же самое примерно происходит. Я думаю, что к тому моменту, когда вы будете решать, на каком языке вам начинать новый большой проект, вы наберёте знаний именно в вашей профессиональной области и сможете сделать правильный выбор. Сейчас вам пока что не нужно делать такой выбор, и поэтому я вам советую делать то, что нравится.

Основы, как я уже говорил, самые-самые основы программирования (что такое функция, что такое if’ики, for’ики, массивчики, ещё что-то) можно выучить более-менее на любом языке. Например на C++, поскольку на него много чего похоже, и специфики в нём (на таком уровне) меньше всего, и буковок лишних писать меньше всего. Ну а потом, когда будете какие-то сложные архитектурные вещи учить, научитесь и переживать сильно не надо по этому поводу. То есть, главное --пробуйте, ищите то, что нравится и, когда вы поймёте, что сейчас уже 4 часа утра, а вы for fun сидите и пишете, потому что вам нравится - наверное, в этот момент понятно, что вы нашли своё.

В пятидесятые годы двадцатого века с появлением компьютеров на электронных лампах началось бурное развитие языков программирования. Компьютеры, стоившие в то время значительно дороже, чем разработка любой программы, требовали высокоэффективного кода. Такой код разрабатывался вручную на языке Ассемблер . В середине 50-х годов под руководством Джона Бэкуса для фирмы IBM был разработан алгоритмический язык программирования FORTRAN . Несмотря на то, что уже существовали разработки языков, выполняющие преобразование арифметических выражений в машинный код, создание языка FORTRAN (FORmula TRANslator), предоставляющего возможность записи алгоритма вычислений с использованием условных операторов и операторов ввода/вывода, стало точкой отсчета эры алгоритмических языков программирования.

К языку FORTRAN предъявлялись требования cоздания высокоэффективного кода. Поэтому многие конструкции языка первоначально разрабатывались с учетом архитектуры IBM 407. Успех разработки этого языка привел к тому, что производители других вычислительных систем стали создавать свои версии трансляторов. С целью некоторой возможной на тот момент унификации языка язык FORTRAN IV, разработанный в 1966 году, стал первым стандартом, именуемым FORTRAN 66.

Как альтернатива языку FORTRAN , первоначально ориентированному на архитектуру IBM , под руководством Питера Наура в конце 50-х годов был разработан язык ALGOL ( ALGOrithmic Language ). Основной целью, преследуемой разработчиками этого языка, была независимость от конкретной архитектуры вычислительной системы. Кроме того, создатели языка ALGOL стремились разработать язык, удобный для описания алгоритмов и применяющий систему обозначений, близкую к той, что принята в математике.

Языки FORTRAN и ALGOL были первыми языками, ориентированными на программирование вычислений.

Язык PL 1, первые версии которого появились в начале 60-х годов, был первоначально ориентирован на IBM 360 и расширял возможности языка FORTRAN некоторыми средствами языка COBOL , разработанного в эти же годы. Несмотря на определенную популярность языка PL/I у программистов, работавших на компьютерах IBM и машинах серии ЕС, в настоящее время он представляет чисто теоретический интерес.

В конце 60-х годов под руководством Найарда и Дала был разработан язык Simula-67, использующий концепцию пользовательских типов данных. Фактически это первый язык, применяющий понятие классов.

В середине 70-х годов Вирт предложил язык Pascal , который сразу стал широко использоваться. В это же время по инициативе Министерства обороны США началась работа по созданию языка высокого уровня, получившего название Ada – в честь Ады Лавлейс, программистки и дочери лорда Байрона. Создание языка началось с определения требований и выработки спецификаций. Над проектом работали четыре независимые группы, но все они использовали как основу язык Pascal . В начале 80-х годов был разработан первый промышленный компилятор языка Ada .

Универсальный язык программирования С был разработан в середине 70-х годов Денисом Ритчи и Кеном Томпсоном. Этот язык стал популярным языком системного программирования и в свое время использовался для написания ядра операционной системы UNIX . Стандарт языка С начал разрабатываться рабочей группой института стандартов ANSI в 1982 году. Международный стандарт языка С принят в 1990 году. Язык С лег в основу разработки языков программирования C++ и Java .

Наряду с алгоритмическими языками параллельно развивались и языки, предназначаемые для обработки деловой информации, а также языки искусственного интеллекта. К первым относится язык COBOL (COmmon Business Oriented Language ), а ко вторым – языки LISP ( LISt Processing ) и Prolog. Язык LISP , разработанный в 60-х годах под руководством Дж. Маккарти, был первым функциональным языком обработки списков, который нашел широкое применение в теории игр.

С появлением персональных компьютеров языки стали составными частями интегрированных сред разработки. Появились языки, применяемые в различных офисных программах, например VBA ( Visual Basic for Application ).

В 90-х годах с распространением сети Интернет расширяется возможность распределенной обработки данных, что отражается и на развитии языков программирования. Появляются языки, ориентированные на создание серверных приложений, такие как Java , Perl и PHP , языки описания документов – HTML и XML . Традиционные языки программирования С++ и Pascal также претерпевают изменения: под языком программирования начинает пониматься не только функциональность самого языка, а также библиотеки классов, предоставляемые средой программирования. Акцент со спецификации самих языков программирования переносится на стандартизацию механизмов взаимодействия распределенных приложений. Появляются новые технологии – COM и CORBA , специфицирующие взаимодействие распределенных объектов.

Области применения языков программирования

В настоящее время языки программирования применяются в самых различных областях человеческой деятельности, таких как:

• научные вычисления (языки C++, FORTRAN, Java);
• системное программирование (языки C++, Java);
• обработка информации (языки C++, COBOL, Java);
• искусственный интеллект (LISP, Prolog);
• издательская деятельность (Postscript, TeX);
• удаленная обработка информации (Perl, PHP, Java, C++);
• описание документов (HTML, XML).

С течением времени одни языки развивались, приобретали новые черты и остались востребованы, другие утратили свою актуальность и сегодня представляют в лучшем случае чисто теоретический интерес. В значительной степени это связано с такими факторами, как:

• наличие среды программирования, поддерживающей разработку приложений на конкретном языке программирования;
• удобство сопровождения и тестирования программ;
• стоимость разработки с применением конкретного языка программирования;
• четкость и ортогональность конструкций языка;
• применение объектно-ориентированного подхода.

Написание большинства современных компьютерных программ осуществляется при задействовании языков высокого уровня. Примечательно, что многие из них были разработаны еще в 60 и 70-х годах, но актуальны до сих пор. Какие еще факты о высокоуровневых языках мы можем отметить? Каковы наиболее распространенные разновидности соответствующих решений?

Сущность высокоуровневых языков написания программ

Язык программирования высокого уровня — инструмент, относящийся к категории машинно-независимых. Что это означает? Дело в том, что языки программирования делятся на несколько категорий.

Есть машинный код: набор алгоритмов, что предназначены для управления пользователем непосредственно аппаратными элементами компьютера. Их сущность будет полностью машинно-зависимой: для конкретных типов ПК подойдут только определенные алгоритмы.

Есть языки ассемблера. По сути дела, они являются надстройкой над теми, что предназначены для низкоуровневого управления аппаратными компонентами ПК посредством машинного кода. Но по многим признакам языки ассемблера также принято относить к машинно-зависимым. Как правило, они адаптированы к конкретной разновидности аппаратного компонента ПК. Их основная задача — упростить пользователю управление компьютером посредством соответствующих низкоуровневых коммуникаций.

В свою очередь, язык программирования высокого уровня позволяет осуществлять пользователю взаимодействие с ПК вне зависимости от того, какое конкретно оборудование установлено на компьютере. Поэтому его следует относить к машинно-независимым. При написании операционных систем чаще всего задействуется язык программирования высокого уровня. Но есть ОС, что написаны на ассемблере. Языки программирования низкого и высокого уровня могут использоваться одновременно. Человек, отдавая ПК высокоуровневые команды, должен, так или иначе, доносить их до конкретных аппаратных компонентов, и эта функция может быть реализована при использовании языков ассемблера одновременно с высокоуровневыми, что задействованы в структуре операционной системы.

Трансляторы

Важнейшие элементы, что входят в языки программирования высокого уровня, — трансляторы. Их функция может быть разной. В числе ключевых областей применения трансляторов — «перевод» команд, формируемых на языке программирования высокого уровня, в машинный код, понятный конкретному аппаратному компоненту ПК, например, процессору. Трансляторы, выполняющие данную функцию, именуются также компиляторами. Есть другая разновидность соответствующих компонентов — интерпретаторы. Они предназначены, в свою очередь, для «перевода» высокоуровневых команд в те, что понятны операционной системе или какой-либо программе.

Классификация высокоуровневых языков

Высокоуровневые языки программирования могут быть классифицированы по разным основаниям. Распространена схема, по которой они делятся на следующие основные разновидности:

Процедурно-ориентированные (задействуются в качестве инструмента при обработке информации на любом этапе вычислений);

Проблемно-ориентированные (используются как средство решения отраслевых и прикладных задач, формируемых при расширении областей применения ПК);

Объектно-ориентированные (могут быть частными случаями языков первых двух типов, однако, адаптируются к пользованию широким кругом разработчиков с разным уровнем подготовки, например, в виде решения с визуальным интерфейсом).

Рассмотрим теперь некоторые исторические и современные языки программирования высокого уровня, соответствующие данной классификации.

Процедурно-ориентированные языки

К таковым можно отнести Фортран. Он считается первым языком программирования высокого уровня, созданным для широкого применения. Характеризуется простой структурой. К процедурно-ориентированным языкам также относится Бейсик. Считается одним из самых часто используемых при обучении программированию. Пример другого процедурно-ориентированного языка — СИ. Изначально он создавался для ОС UNIX. На его основе впоследствии был создан язык C++, дополненный инструментами объектно-ориентированного программирования. Еще один язык, относящийся к рассматриваемой категории — Паскаль. Часто также задействуется при обучении программированию. Возможности данного языка позволяют его использовать как очень мощный инструмент разработки профессиональных видов ПО.

Проблемно-ориентированные языки

К таковым можно отнести Лисп, Пролог. Первый язык был разработан в 1962 году — спустя несколько лет после создания Фортрана. Рассматривается, таким образом, как второй в истории. Активно задействовался в качестве инструмента работы программистов со строками символов. На практике Лисп использовался в системах, классифицируемых как экспертные, а также те, что предназначались для аналитических вычислений. Пролог нашел широкое применение в области логического программирования. На практике чаще всего задействуется в управлении алгоритмами искусственного интеллекта в соответствующих системах.

Объектно-ориентированные языки

Изучим теперь примеры языков программирования высокого уровня, которые относятся к категории объектно-ориентированных. В числе таковых — Visual Basic, Delphi, Visual Fortran, отмеченный выше C++, а также Prolog ++. Фактически все они в своей основе содержат процедурно-ориентированные языки. Однако предполагается существенное их дополнение визуальными элементами управления с целью последующего освоения необходимых алгоритмов разработчиками, привыкшими к другим инструментам. Так, первый язык программирования высокого уровня — Фортран — может быть в оперативные сроки изучен IT-специалистами посредством возможностей Visual Fortran. Аналогичным методом можно быстро освоить Бейсик или Пролог.

Осуществляется, в свою очередь, при использовании Delphi программирование на языке высокого уровня Object Pascal. Существует большое количество иных сред разработки ПО, классифицируемых как объектно-ориентированный язык. Данная сфера технологий разработки ПО активно развивается.

Фортран и Лисп — первый и второй высокоуровневые языки

Изучим подробнее то, как появился первый язык программирования высокого уровня — Фортран, а также Лисп, считающийся вторым. В 1954 году разработчики из компании IBM, возглавляемые Джоном Бэкусом, создали язык, посредством которого программисты получили возможность значительно облегчить взаимодействие с ПК, которое до того момента осуществлялось посредством машинных команд либо ассемблера. Он получил название Fortran и вскоре стал известен и в СССР под русифицированным наименованием. Фортран стал популярным инструментом для научных вычислений.

Основным революционным элементом, предложенным специалистами IBM сообществу, стал, собственно, тот самый компилятор, призванный быть альтернативой ассемблеру. В первые годы практики написания программ при использовании Фортран многие разработчики считали компилятор не вполне удачным решением, прежде всего, с точки зрения трудозатрат. Многие машинные коды, действительно, составлялись проще, чем при задействовании транслятора. Однако по мере стремительного увеличения производительности компьютеров программисты начинали осознавать, что без использования компилятора эффективное ПО, которое будет полностью задействовать вычислительные мощности ПК, создавать крайне проблематично. Так, начинания разработчиков из IBM получили дальнейшее развитие. Основные синтаксические конструкции языка программирования высокого уровня Фортран во многих случаях стали задейстоваться в качестве базовых при создании новых решений.

Примером достижения практических результатов в области развития концепций, заложенных в Фортран, можно считать создание Лисп. Данный язык был разработан в 1958 году, однако, широкую известность он приобрел несколько позже — в 1960-м. Лисп был разработан Джоном Маккарти и опубликован в одном из популярных журналов для IT-специалистов. Основное предназначение рассматриваемого языка — обработка списков. Лисп стал популярен в среде разработчиков систем искусственного интеллекта. На его основе были созданы такие языки, как Planner, Scheme, а также Common Lisp. Также Лисп оказал значительное влияние на многие современные инструменты разработки ПО. Структура языков программирования высокого уровня, популярных сегодня, в значительной степени базируется на алгоритмах Фортран и Лисп.

Интересно будет, однако, рассмотреть иные подходы к классификации рассматриваемых инструментов разработки средств ПО.

Универсальные высокоуровневые языки

Так, современные эксперты выделяют универсальные высокоуровневые языки. К ним относятся, в частности, те, что были разработаны в 60-е годы. Ключевые их характеристики:

Ориентация на широкий спектр задач (прежде всего, относящихся к вычислительным);

Большое количество языковых конструкций и алгоритмов;

Значимость не только для своего времени, но и для современного этапа развития компьютерной техники;

Поддержка в соответствующих языках императивной методологии.

Универсальные языки — основополагающие в соответствующей отрасли IT-разработки. Можно отметить, что до сих пор они не имеют прямых аналогов в части внутренней структуры. Собственно, это во многом объясняет актуальность задействования соответствующих языков в современных объектно ориентированных интерфейсах. Также общее в отмеченных языках — тип данных. Этот фактор в значительной степени предопределяет их универсальность. В числе наиболее примечательных свойств языков, относящихся к категории универсальных — преемственность. Так, исторически более поздние языки, как правило, базировались на концепциях предшественников.

Уникальные языки

Некоторые IT-эксперты выделяют в самостоятельную категорию «уникальные языки». В числе таковых: APL, Cobol, Forth, SETL, а также CLU. Какова их специфика?

Важнейший аспект APL — задействование массивов (векторов и матриц) в качестве ключевого структурного типа. Специфика языка Cobol — в ориентированности на коммерческую сферу. Так, его целесообразно задействовать при решении задач, связанных со стандартизированным форматом представления результатов. Язык Forth характеризуется использованием постфиксной записи программ, а также задействованием стековой нотации. В языке SETL применяются совокупности значений в качестве одного из ключевых типов данных. Языком программирования высокого уровня является также CLU. Его основная особенность — задействование концепции работы с абстрактными типами данных. Многие IT-специалисты видят логичным появление новых решений, базирующихся на уникальных языках — таких как, например, Object-Oriented Cobol.

Средства параллельного программирования

Данная категория может включать огромное количество решений. В свою очередь, языки параллельного программирования могут иметь большое количество оснований для классификации. Например, метод организации процессов. Данное основание предполагает классификацию средств параллельного программирования исходя из наличия в них:

Сопрограмм;

Разветвлений;

Объединений;

Параллельных скобок;

Алгоритмов работы с процессами.

Другое основание для классификации языков рассматриваемого типа — методы синхронизации процессов. Соответствующие решения могут, таким образом, включать:

Семафоры;

Мониторы;

- «рандеву»;

Критические участки;

Дистанционный вызов процедур;

Транзакции, относящиеся к категории атомарных.

К языкам рассматриваемого типа относятся Modula-2, BLISS, Concurrent Pascal, DP, Argus.

Семейство языков C

Выше мы рассмотрели в качестве примера языка высокоуровневого программирования такое решение, как C. По сути дела, оно формирует целое семейство. Языки, принадлежащие к нему, являются частными конструкциями C. Так, его дополнение различными объектно-ориентированными компонентами привело к разработке C++. После существенной фильтрации ряда конструкций C появился язык Java. Можно отметить, что Java создавался во многом под влиянием концепций проекта Oberon, которым руководит Никлаус Вирт, создатель языка Паскаль. Относится ли к высокоуровневым JavaScript? Безусловно, да, несмотря на узость применения — в качестве инструмента разработки веб-страниц. Но к языкам программирования высокого уровня не относятся, в частности, HTML, XML и SGML. Они классифицируются как инструменты разметки гипертекста.

Семейство языков Pascal

Языки программирования высокого уровня Pascal также образуют отдельное семейство. На базе Паскаль был, собственно, создан Oberon, классифицируемый как язык объектно-ориентированного типа. Ключевая особенность Oberon — в возможности обеспечения безопасности типов. Не считая Oberon, к языкам семейства Pascal можно отнести Modula-2, а также Component Pascal.

Семейство языков Ada

Основополагающий в соответствующей категории языков — заказанный под нужды Министерства обороны США Ada. Он был создан в конце 70-х — начале 80-х годов. Характеризуется большим количеством функций, возможностей, универсальностью. Семейство языков Ada включает такие решения, как Cedar, Modula 3.

Семейство языков Simula

Язык Simula распространен в отраслях программирования, связанных с имитационным моделированием. Специфика соответствующих решений — в задействовании специфического ядра. Его использование позволяет применять различные расширения, адаптированные к тем или иным сферам применения. На основе Simula были созданы объектно-ориентированный язык Smalltalk, а также BETA, характеризующийся способностью комбинировать в рамках единой абстракции алгоритмы, отражающие работу с данными, процедурами, а также управление. Объекты BETA могут рассматриваться в различном контексте, например, в качестве переменных, функций или параллельных систем.