编程语言的发展趋势及未来方向

1、编程语言的发展趋势及未来方向程序设计离不开编程语言，但是编程语言在国内的大环境中似乎一直是个 二等公民。国内的计算机教育和工程培训，似乎一直在宣传“语言不重要，重要的是思想"，"语言一通百通”等观点，甚至在许多人眼中"语言的讨论"完全是不 入流的，但其实"编程语言"与"工具"、"框架"或是"开发方法”等事物一样，都 对生产力有着重要的影响。事实上，语言的发展历史比其他方面更为悠久，并 且在过去十几年，甚至最近几年中都依然在不断的碰撞，演变。期间一些新的 语言诞生了，而另一些在当时看来阳

2、春白雪的语言和编程范式也重新获得了人 们的重视。Anders Hejlsberg 是微软的Technical Fellow ,担任C#8程语言的首席 架构师，也参与了 .NET Framework,以及VB.NET F#?语言的设计与开发。 几个月前，Anders在比利时的TechDays 2010及荷兰DevDays 2010分别进行 了一场演讲，阐述了他眼中对于编程语言的发展趋势及未来方向，本文便对他 的观点进行了总结。大约25到30年前，Anders开发了著名的Turbo Pascal ,这是一套集语言、 编译器及开发工具于一体的产品，这也是 Anders进入编程语言这一领域的起点。 A

3、nders谈到，如今的计算机和当年他开发的 Turbo Pascal所用的Z-80已经不 可同日而语。从那时算起，如今的机器已经有大约10万倍的外部存储容量，1万倍的内存大小，CPUS度也有大约1000倍的提高。但是，如果我们比较如今 的Java代码及当年Pascal代码，会发现它们的差别其实并不大。Anders认为编程语言的发展非常缓慢，期间当然出现了一些东西，例如面向对象等等，但 是远没有好上1000倍。事实上，近几十年来的努力主要体现在框架及工具等方 面（如下图）。例如.NET Framework里有超过一万个类及十万个方法，与 Turbo Pascal相比的确有了超过1000倍的增长。

4、同样类似，现在的IDE包含了无数 强大的功能，例如语法提示，重构，调试器等等。与此相比，编程语言的改进 的确很不明显。在过去5、60年的编程历史中，编程语言的抽象级别不断提高，人们都在 努力让编程语言更有表现力，这样我们可以用更少的代码完成更多的工作。我们一开始使用汇编，然后使用面向过程的语言 （如Pascal和C）,然后是面向对 象语言（如C+）,随后便进入了托管时代，语言运行于受托管的执行环境上（如C#, Java）,它们的主要特性有自动的垃圾收集，类型安全等等。Anders认为这样的趋势还会继续保持下去，我们还会看到抽象级别越来越高的语言，而语 言的设计者则必须理解并预测下一个抽象级别是

5、什么样子的。另一方面， 如.NET, Java等框架的重要性提高了许多，编程语言往往都倾向于构建于现有 的工具上，而不会从头写起。现在出现的编程语言，例如F#,以及Java领域的Scala , Clojure等等，它们都是基于现有框架构建的，每次从头开始的代价 头在太Hj 0在Anders眼中，如今影响力较大的趋势主要有三种（如下图），它们分别是 ”声明式的编程风格"（包括”领域特定语言"及"函数式编程”）、过去的五年非常 火热的"动态语言"（其最重要的方面便是"元编程”能力）以及多核环境下的"并发 编程。此外随着语言的发展

6、，原本常用的“面向对象"语言，"动态语言"或是"函 数式”等边界也变得越来越模糊，例如各种主要的编程语言都受到函数式语言的 影响。因此，"多范式"程序设计语言也是一个愈发明显的趋势。声明式编程与DSL目前常见的编程语言大都是命令式（Imperative）的，例如C#, Java或是 C+将等。这些语言的特征在于，代码里不仅表现了"做什么（What）”,而更多表现出”如何（How）完成工作”这样的实现细节，例如for循环，i+=1等等，甚至 这部分细节会掩盖了我们的“最终目标"。在Anders看来，命令式编程通常会让

7、 代码变得十分冗余，更重要的是由于它提供了过于具体的指令，这样执行代码 的基础设施（如CLR JVM股有太多发挥空间，只能老老实实地根据指令一步 步的向目标前进。例如，并行执行程序会变得十分困难，因为像"执行目的”这样更高层次的信息已经丢失了。因此，编程语言的趋势之一，便是能让代码包 含更多的"What",而不是"How",这样执行环境便可以更加聪明地去适应当前的 执行要求。关于声明式的编程风格，Anders主要提出了两个方面，第一个方面是 DSL（Domain Specific Language ,领域特定语言）。DSL不是什么新鲜的玩意儿,

8、 我们平时经常接触的SQL CSS正则表达式等等都属于 DSL）有的DSL可能更加专注于一个方面，例如 Mathematica, LOG你等。这些语言的目标都是特定 的领域，与之相对的则是 GPPL(General Purpose Programming Language ,通 用目的编程语言)。Martin Fowler将DSL分为外部DSLM内部DSL两种。外部 DSL有自己的特定语法、解析器和词法分析器等等，它们往往是一种小型的编 程语言，甚至不会像GPPL样需要源文件。与之相对的则是内部 DSL内部 DSL其实更像是种别称，它代表一类特别 API及使用模式。XSLT SQ导等都可以算作

9、是外部DSL1外部DSL一般会直接针对特定的领 域设计，而不考虑其他方面。James Gosling曾经说过：每个配置文件最终都 会变成一门编程语言。一开始您可能只会用它表示一点点东西，慢慢地您便会 想要一些规则，而这些规则则变成了表达式，后来您可能还会定义变量，进行 条件判断等等，而最终它就变成了一种奇怪的编程语言，这样的情况屡见不鲜。 现在有一些公司也在关注DSL的开发。例如以前在微软工作的 Charles Simonyi 提出了 Intentional Programming的概念，还有 JetBrains 公司提供的一个叫做 MPS(Meta Programming System)的产

10、品。最近微软也提出了自己的 Oslo项目，而在Eclipse世界里也有Xtext ,所以其实如今在这方面也有不少 人在尝试。由于外部DSL的独立性，在某些情况下也会出现特定的工具，辅助 领域专家或是开发人员本身编写 DSL代码。还有一些DSL会以XMLT言的形式 提出，利用XML方言的好处在于有不少现成的工具可用，这样可以更快地定义 自己的语法。而内部DSL正像之前提到的那样，它往往只是代表了一系列特别的API及使用模式，例如LINQ查询语句及Ruby on Rails中的Active Record 声明代 码等等。内部DSL可以使用一系列API来"伪装”成一种DSL它往往会利用一

11、些“流畅化”的技巧，例如像jQuery那样把一些方法通过"点"连接起来，而另一 些也会利用元编程的方式。内部 DSL还有一些优势，例如可以访问语言中的代 码或变量，以及利用代码补全，重构等母语言的所有特性。DSL的可读性往往很高。例如，要筛选出单价大于20的产品，并对所属种类进行分组，并降序地列出每组的分类名称及产品数量。如果是用命令式的编 程方式，则可能是这样的：Dictionary string,Grouping groups=new Dictionary string,Grouping() ; foreach(Product pin products)if(p.Uni

12、tPrice=20)if( !groups.ContainsKey(p.CategoryName)Grouping r=new Grouping。；r.CategoryName=p.CategoryName ； r.ProductCount=0 ;groupsp.CategoryName=r ； groupsp.CategoryName.ProductCount+ ; L ist Grouping result=new List Grouping(groups.Values);result.Sort(delegate(Grouping x,Grouping y)return x.Product

13、Count y.ProductCount?-1 : x.ProductCount y.ProductCount?1 : 0; ) ; /pre显然 这些代码编写起来需要一点时间，且很难直接看出它的真实目的，换言之 “What"几乎完全被"How”所代替了。这样，一个新的程序员必须花费一定时间才 能理解这段代码的目的。但如果使用LINQ,代码便可以改写成：prevarresult=products.Where(p=p.UnitPrice=20).GroupBy(p=p.CategoryName).Ord erByDescending(g=g.Count().Select(g=

14、newCategoryName=g.Key,ProductCo unt=g.Count() ; /pre这段代码更加关注的是"What"而不是"How",它不会 明确地给出过滤的“操作方式"，也没有涉及到创建字典这样的细节。这段代码 还可以利用C#3.0中内置的DSL即LINQ查询语句来改写：prevar result=from pin products where p.UnitPrice=20 group pby p.CategoryName into gorderby g.Count()descending select newCatego

15、ryName=g.Key,ProductCount=g.Count() ; /pre编译器会简单地 将LINQ差距语句转化为前一种形式。这段代码只是表现出最终的目的，而不是 明确指定做事的方式，这样便可以很容易地并行执行这段代码，如使用PINQ则几乎不需要做出任何修改。函数式编程Anders提出的另一个重要的声明式编程方式便是函数式编程。函数式编程 历史悠久，它几乎和编程语言本身同时诞生，如当年的LISP便是个函数式编程语言。除了 LISP以外还有其他许多函数式编程语言，如 APL Haskell、ML等 等。关于函数式编程在学术界已经有过许多研究了，大约在 5到10年前许多人 开始吸收和整理

16、这些研究内容，想要把它们融入更为通用的编程语言。现在的 编程语言，如C供Python、Ruby、Scala等等，它们都受到了函数式编程语言 的影响。使用命令式编程语言写程序时，我们经常会编写如x=x+1这样的语句，此时我们大量依赖的是可变状态，或者说是“变量”，它们的值可以随程序运行而 改变。可变状态非常强大，但随之而来的便是被称为 “副作用"的问题，例如一 个无需参数的void方法，它会根据调用次数或是在哪个线程上进行调用对程序 产生影响，它会改变程序内部的状态，从而影响之后的运行效果。而在函数式 编程中则不会出现这个情况，因为所有的状态都是不可变的。事实上对函数式 编程的讨论更像

17、是数学、公式，而不是程序语句，如x=x+1对于数学家来说，似乎只是个永不为真的表达式而已。函数式编程十分容易并行，因为它在运行时不会修改任何状态，因此无论 多少线程在运行时都可以观察到正确的结果。假如两个函数完全无关，那么它 们是并行还是顺序地执行便没有什么区别了。当然，现实中的程序一定是有副 作用的，例如向屏幕输出内容，向 Socket传输数据等等，因此真实世界中的函 数式编程往往都会考虑如何将有副作用的代码分离出来。函数式编程默认是不 可变的，开发人员必须做些额外的事情才能使用可变状态或是危险的副作用， 与之相反，如C献Java必须使用readonly或是final来做到这一点。此时， 使

18、用函数式编程语言时的思维观念便会有所不同了。F#是微软随VS 2010推出的一门函数式编程语言，它基于 OCaml的核心部 分，因此是一门强类型编程语言，并支持一些如模式匹配，类型推断等现代函 数式编程语言的特性。在此之上，F#又增加了异步工作流，度量单位等较为前 沿的语言功能。在F#中如果要计算一个列表所有元素之和，也可以使用命令式 的风格来编写代码：prelet sumSquaresI l=let mutable acc=0 for xin Ido acc-acc+sqr xacc/preacc 只不过，F#中的一切默认都是不可变的，开发人员需要使用 mutable关键字来声明一个可变的状

19、态。事实上，在F#中更典型做法是：prelet rec sumSquaresF l=match lwith|-0|head : tail-sqr head+sumSquaresF tail/pre在数学里我们经常使用递归，把一个公式分解成几个变化的形式，以此进行递归的定义。纯函数式的代码其"数学性"较强，如果您分析上面这段代码，会发现它几乎就是标准的数学定义。在编程时我们也 使用递归的做法，编译器会设法帮我们转化成尾调用或是循环语句。动态语言与兀编程动态语言不会严格区分"编译时"和"运行时”。对于一些静态编程语言(如 C#),往往是先进行编译，

20、此时可能会得到一些编译期错误，而对于动态语言来 说这两个阶段便混合在一起了。常见的动态语言有JavaScript , Python, Ruby,LISP等等。动态语言和静态语言各有一些优势，这也是两个阵营争论多年的内 容。不过Anders认为它们各自都有十分重要的优点，而未来不属于其中任何一 方。他表示，从编程语言发展过程中可以观察到两种特点正在合并的趋势，未 来应该属于两者的杂交产物。许多人认定动态语言执行起来很慢，也没有类型安全等等。例如有这样一 段代码：prevar a=0,n=10 ； for(var i=0； i n ； i+)a+=i ； /pre这段代码在 C#ffiJavaSc

21、ript中都是合法的，但是它们的处理方式大相径庭。在C#,编译器可以推断出a和n都是32位整数，则for循环和相加操作都只是简单的 CPU旨令, 自然效率很高。但是对于JavaScript等动态类型语言来说，var只代表了 "一 个值"，它可以是任意类型，因此这里其实还会包含一个“类型标记"，表明它在运行时是什么类型的对象。所以两者的区别之一便是，表示同样的值在动态语 言中会有一些额外的开销，在如今的 CPlfr，"空间"也意味着"速度"，所以较大的值便需要较长时间进行处理，这里便损失了一部分效率。此外 JavaScript

22、 在计算a力口 i时，那么必须先查看两个变量中的类型标记，根据类型选择出合 适的相加操作，然后加载两个值，最后再进行加法操作，一旦越界了还要利用 double。很明显在这里也会带来许多开销。一般来说，动态语言是使用解释器 来执行的，因此还有一些解释器需要的二进制码，把这些性能损失全部加起来 以后，便会发现执行代码时需要10倍到100倍的性能开销。不过近几年出现的一些动态虚拟机或引擎将此类情况改善了许多。如今大 部分的JavaScript引擎使用了 JIT编译器，于是使省下了解释器的开销，这样 性能损失便会减小至3到10倍。而在过去的两三年间，JIT编译器也变得越来 越高效，浏览器中新一代的适应

23、性 JIT编译器，如TraceMonkey, V8,还有微 软在IE 9中使用的Chakra引擎。这种适应性的JIT编译器使用了一部分有趣 的技术，如 Inline Caching 、 Type Specialization 、 Hidden Classes 、 Tracing等等，它们可以将开销降低至 2到3倍的范围内，这种效率的提升可 谓十分神奇。在Anders看来，JavaScript引擎可能已经接近了性能优化的极 限，我们在效率上可以提升的空间已经不多。不过他同样认为，如今JavaScript语言的性能已经足够快了，完全有能力作为亚烷户端的统治性语 言。动态语言的关键之一便是"

24、;元编程"，"元编程"实际上是"代码生成"的一种 别称，在日常应用中开发人员其实经常依赖这种做法了。在某些场景下使用动 态语言会比静态语言更加自然一些。例如在C臧Java里使用ORMf, 一种传统做法是让代码生成器去观察数据库，并生成一大堆代码，然后再编译。而动 态语言并没有编译期和执行期的区别，例如在Ruby on Rails中使用ActiveRecord便无须定义各式字段。Anders谈到，他和他的团队也在努力改进静态语言的元编程能力，如他们 正在实现的"编译器即服务(Compiler as aService)"。传统的

25、编译器是一个黑 盒，一端输入代码，而另一端便会生成.NET程序集等数据，开发人员很难参与 或理解它的工作。但是在很多时候，开发人员并不一定需要编译器来生成程序 集，他们需要的是一些树状的表现形式，然后对它进行识别和重写。因此，开 发人员可能会越来越需要一些开放编译器功能的API。这么做可以让静态类型语言获得许多有用的功能，包括元编程以及可操作的完整对象模型等等。并发Anders看来，多核革命的一个有趣之处在于，它会要求并发的思维方式有 所改变。传统的并发思维，是在单个 CPU1执行多个逻辑任务，使用旧有的分 时方式或是时间片模型来执行多个任务。但是如今的并发场景则正好相反，是 要将一个逻辑上的

26、任务放在多个 CPU1执行。这改变了我们编写程序的方式， 这意味着对于语言或是API来说，我们需要有办法来分解任务，把它拆分成多 个小任务后独立的执行，而传统的编程语言中并不关注这点。使用目前的并发API来完成工作并不容易，比如 Thread, ThreadPool , Monitor等等，开发人员很难走的太远。不过在.NET 4.0中提供了一套强大的 框架，即.NET并行扩展(Parallel Extensions) ,这是一种现代的并发模型， 将逻辑上的任务并发与实际使用的的物理模型分离开来。以前的 API都是直接 处理线程等基础元素，不过利用.NET并行扩展中的任务并行库(Task Pa

27、rallel Library),并行 LINQ(Parallel LINQ) 以及协调数据结构(Coordination Data Structures)让开发人员可以直接关注逻辑上的任务，而不必关心它们是如何运 行的，或是使用了多少个线程和 CPU?等。利用LINQ这样的DSL也有助于写出 并行的代码，如果使用普通的for循环配合线程池来实现并行，则开发人员很 容易在各种API里失去方向。不过事实上，编写并行的代码依然很困难，尤其是要识别出可以并行的地 方。Anders认为很多时候还是需要编程语言来关注这方面的事情(如下图)。比如"隔离性(Isolation)”,即编译器如何发现这段代码是独立的，便可