推荐语言：Go/Python/Clojure/F#/Haskell

iambic 2011-01-28 05:37:31

建议2011年有计划学习新语言的朋友多考虑以下几种语言：

Go
Python
Clojure/F#/Haskell

都是优雅与实用并重的语言。Haskell的实用性或许稍弱，但是对个人的编程非常有帮助。

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寒沙胜雪 2011-08-13

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LISP是不是传说中的人工智能语言啊

蓝色歌谣 2011-02-25

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小众语言就是可以交流的人太少。

bestdowt1314 2011-02-25

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再来顶一下python ,虽然现在没有多少时间来学，但是今年肯定会花更多的时间在python上面

iambic 2011-02-25

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标题里的Clojure就是lisp。scheme和common lisp都不实用。
编译原理和程序语言设计原理完全是两回事。一个讲语言实现，一个讲语言设计。听起来挺有联系，其实十万八千里。

luotuo512 2011-02-25

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为什么没人说lisp呢，我决定2011年学学lisp，我的背景是熟悉c/c++/C#/python，爱python，对程序设计语言原理感兴趣，即编译原理。

duruos 2011-02-25

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一直迷恋scheme lisp ，看SICP，看了一小半夭折了。perl也是看了一点也夭折了，惭愧呀。工作总得为了应付去看MFC的，查找API。

betty 2011-02-15

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[Quote=引用 14 楼 a590687 的回复:]

只有python学明白了，
python就像说汉语一样（一个字‘顺’）
能搭上python的车我太感谢自己了。
从基本兴趣到python引出更多更有趣的东西，
直到看见‘用python做科学计算’ 我受惊了，
感慨‘这才是科学’，配上一段上我感慨万千的代码。（有兴趣可以运行一下
[/Quote]
恩兴趣是最重要的……

windy0will 2011-02-15

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Haskell比较学院派，最近几年还好点，以前很少有人知道这个名字。它的历史也并不比Erlang短多少，Haskell语言是1990年在编程语言Miranda的基础上标准化的，并且以λ演算为基础发展而来，而Erlang问世于1987年。Erlang,Python，Haskell这几个我都了解一点点，但我还是最喜欢Haskell的语法(个人认为Haskell的语言是最优雅的)，个人觉得Haskell比其他两者都更抽象很多，不容易掌握。不过Haskell太纯了，也导致有些代码写起来太麻烦了。Haskell也有很多优秀的库，如parsec和uulib，可以很容易写出类似于lex/yacc这样的工具。在学习的时候，试试写个简单Python的解释器应该比较让人兴奋的吧？？
可能以后Haskell使用的人会更多，但要想和现在Python这样受欢迎很难很难。不过Haskell可能会影响其他语言的发展方向(如Perl,F#,Python的一些特性是以Haskell为样板设计的吧？？)。目前Haskell的衍生语言有很多，如并行Haskell，DNA-Hakell ，Haskell++，Mondrian等等。

tomcatlee 2011-02-12

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我也想学python

nothingsss 2011-02-12

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强烈支持python

stoneyrh 2011-02-12

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目前来说python是我的最爱

rechardliu2008 2011-02-11

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python 有很多计算函数，还可以用来做测试平台的控制语言

iambic 2011-02-10

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用C/C++的人更容易喜欢上Python，或者类似的高级语言，因为C/C++实在是太费劲了。

bestdowt1314 2011-02-10

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感觉现在学python真的很不错，不管怎么样都是自己因为真正喜欢这个语言才更加深入的去学习的。

iambic 2011-02-09

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函数式编程语言和.NET平台就是F#最大的优点，就是优雅与实用的体现。

notax 2011-02-03

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刚在看F#的书，除了dot net外，还不知道有啥好?

上帝无言 2011-02-01

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只有python学明白了，
python就像说汉语一样（一个字‘顺’）
能搭上python的车我太感谢自己了。
从基本兴趣到python引出更多更有趣的东西，
直到看见‘用python做科学计算’ 我受惊了，
感慨‘这才是科学’，配上一段上我感慨万千的代码。（有兴趣可以运行一下试试）



# -*- coding: utf-8 -*-

from numpy import *

from enthought.mayavi import mlab

#当科学以直观形式出现在我眼前的时候，我被惊呆了

# Create the data.

dphi, dtheta = pi/150, pi/150

[phi,theta] = mgrid[0:pi+dphi*1.5:dphi,0:2*pi+dtheta*1.5:dtheta]

m0 = 4; m1 = 3; m2 = 2; m3 = 3; m4 = 6; m5 = 2; m6 = 6; m7 = 4;

r = sin(m0*phi)**m1 + cos(m2*phi)**m3 + sin(m4*theta)**m5 + cos(m6*theta)**m7

x = r*sin(phi)*cos(theta)

y = r*cos(phi)

z = r*sin(phi)*sin(theta)



# View it.

s = mlab.mesh(x, y, z, representation="wireframe", line_width=1.0)



mlab.show()