博客
关于我
第二课《shell 编程基础》
阅读量:574 次
发布时间:2019-03-11

本文共 878 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

编程语言的分类与特点解析

编程语言可以根据其处理方式分为编译型和解释型两大类,这两类语言在执行效率和应用场景上各有优势。

编译型语言

编译型语言的程序需要通过编译器将源代码转换成机器码(如二进制文件)后才能运行。其主要优点在于执行效率高,权限管理灵活。常见的编译型语言包括C、C++和C#。这些语言在系统开发、嵌入式编程等领域应用广泛。

解释型语言

解释型语言则是通过解释器将源代码转换成中间代码片段(如JavaScript VM或Python解释器)进行执行。解释型语言分为内置型和外置型两种:

  • 内置型语言:如shell、perl,它们的语句执行效率极高,通常嵌入到系统的核心代码中,例如shell脚本嵌入到Linux内核中。
  • 外置型语言:如Python、Java、JavaScript,需要通过解释器运行。外置型语言通常会预编译关键部分,提升整体运行效率。需要注意的是,虽然外置型语言在整体执行效率上优于内置型,但单条语句的执行可能稍逊于编译型语言。

编程语言的不同点

尽管所有编程语言都具备基本的语法结构(如条件语句、循环结构、数据类型等),其主要的差异体现在以下几个方面:

  • 编译器与解释器:编译型依赖显性编译器,解释型依赖解释器。
  • 库依赖:编译型语言在编译阶段进行库依赖,而解释型语言通常在运行时动态加载依赖。
  • 应用场景:编译型语言适合需要高度效率的场景,而解释型语言则适合快速原型开发或动态交互需求。
  • Go语言的进化历程

    Go语言最初被认为是一种解释型语言,但在创始人Graph的指导下,通过引入源代码到汇编器阶段,再次编译生成的机器码显著提升了运行效率,成为编译型语言。这种进化使其更适合高并发和网络应用的开发。

    程序执行的效率考量

    程序执行时间主要受两方面因素影响:

  • 程序员开发:代码质量(是否高效)和交付时间(开发效率)。
  • 计算资源:编译型语言通过AHO handshake等技术优化提升执行效率,模板化开发使开发效率提高。
  • 通过对不同编程语言的理解,我们可以更灵活地选择适合项目需求的工具,这也是希望每位程序员的职业生涯中不断提升的方向。

    转载地址:http://wdhvz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NIFI同步MySql数据_到SqlServer_错误_驱动程序无法通过使用安全套接字层(SSL)加密与SQL Server_Navicat连接SqlServer---大数据之Nifi工作笔记0047
    查看>>
    Nifi同步过程中报错create_time字段找不到_实际目标表和源表中没有这个字段---大数据之Nifi工作笔记0066
    查看>>
    NIFI大数据进阶_离线同步MySql数据到HDFS_02_实际操作_splitjson处理器_puthdfs处理器_querydatabasetable处理器---大数据之Nifi工作笔记0030
    查看>>
    NIFI大数据进阶_连接与关系_设置数据流负载均衡_设置背压_设置展现弯曲_介绍以及实际操作---大数据之Nifi工作笔记0027
    查看>>
    NIFI汉化_替换logo_二次开发_Idea编译NIFI最新源码_详细过程记录_全解析_Maven编译NIFI避坑指南001---大数据之Nifi工作笔记0068
    查看>>
    NIFI集群_内存溢出_CPU占用100%修复_GC overhead limit exceeded_NIFI: out of memory error ---大数据之Nifi工作笔记0017
    查看>>
    NIH发布包含10600张CT图像数据库 为AI算法测试铺路
    查看>>
    Nim游戏
    查看>>
    NIO ByteBuffer实现原理
    查看>>
    Nio ByteBuffer组件读写指针切换原理与常用方法
    查看>>
    NIO Selector实现原理
    查看>>
    nio 中channel和buffer的基本使用
    查看>>
    NIO基于UDP协议的网络编程
    查看>>
    NISP一级,NISP二级报考说明,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
    查看>>
    Nitrux 3.8 发布!性能全面提升,带来非凡体验
    查看>>
    NI笔试——大数加法
    查看>>
    NLog 自定义字段 写入 oracle
    查看>>
    NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
    查看>>
    NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
    查看>>
    NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
    查看>>