计算机编程语言有那些？

一、计算机编程语言有那些？

编程语言有很多种，总的来说可以划分成三类：机器语言、汇编语言、高级语言。

高级语言又可以分为很多种，比如Python、Java、C、C++、JavaScript、C#、Ruby、PHP、Objective-C等。

二、国产编程语言都有那些？

严格分类有高级语言VB、Java等，中级语言C、C++等，低级语言：汇编语言，最低级的应该是机器语言。或者分成高级语言、汇编语言、机器语言。脚本类的语言是高级语言的变形，严格意义上说不能成为严谨的计算机语言。

分类种类很多，比如还分成了描述性语言、结构化程序设计语言、面向对象语言等，还有一些是针对某些系统的专用语言，那分类就更多了主流数据库不是语言是数据库管理系统，它牵扯到的计算机语言是SQL，结构化查询语言，是完全针对数据库系统。总之，分类很多，分类方式很多，建议你看一些这方面的专业书籍

三、编程有什么编程语言？

1.c语言、c++、c#、java、python

、php

c语言是一种计算机程序设计语言。它既具有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点。它可以作为工作系统设计语言，编写系统应用程序，也可以作为应用程序设计语言，编写不依赖计算机硬件的应用程序。它的应用范围广泛，具备很强的数据处理能力，不仅仅是在软件开发上，而且各类科研都需要用到c语言，始于编写程序软件，三维，二维图形和动画。具体应用比如单片机以及嵌入式系统开发。

优点：简洁紧凑，灵活方便，运算符丰富，数据类型丰富，c是结构式语言，语法限制不太严格，程序设计自由度大，生成目标代码质量高，程序执行效率高。

 

2.c++

c++是在c语言的基础上开发的一种面向对象编程语言，应用广泛。它的主要特点表现在两个方面：一是尽量兼容c，二是支持面向对象的方法。它操持了c简洁，高效的接近汇编语言等特点，对c的类型系统进行了改革的扩充。

应用：游戏，科学计算，网络软件，分布式应用，操作系统，设备驱动程序，移动设备，嵌入式系统，教育与科研，部分行业应用，其他应用。

主要特点：简单，现代，面向对象的，类型安全，相互兼容性，可伸缩性和可升级性。

 

3.java

java 是一门面向对象编程语言，不仅吸收了c++语言的各种优点，还摒弃了c++里难以理解的多继承，指针等概念，因此java语言具有功能强大和简单易用两个特征。java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。

应用：android应用，在金融业应用的服务器程序，网站，嵌入式领域，大数据技术，高频交易的空间，科学领域。

特点：简单性，面向对象，分布性，编译和解释性，稳健性，安全性，可移植性，高能性，多线索性，动态性。

 

4.PHP

PHP是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。PHP 独特的语法混合了C、Java、Perl以及PHP自创的语法。它可以比CGI或者Perl更快速地执行动态网页。用PHP做出的动态页面与其他的编程语言相比，PHP是将程序嵌入到HTML（标准通用标记语言下的一个应用）文档中去执行，执行效率比完全生成HTML标记的CGI要高许多；PHP还可以执行编译后代码，编译可以达到加密和优化代码运行，使代码运行更快。

特点：

        1. PHP 独特的语法混合了 C、Java、Perl 以及 PHP 自创新的语法。　　 2. PHP可以比CGI或者Perl更快速的执行动态网页——动态页面方面，与其他的编程语言相比，　　 3. PHP支持几乎所有流行的数据库以及操作系统。　　 4. 最重要的是PHP可以用C、C++进行程序的扩展. 5.python

python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

特点：简单，易学，速度快，免费，开发，高层语言，可移植性，解释性，面向对象，可扩展性

四、数据统计用什么编程语言？

数据统计可以用多种编程语言进行，以下是一些常用的编程语言：1. R：R是一种专门用于数据分析和统计的语言，拥有丰富的统计分析包和可视化工具，并具有强大的矩阵运算能力。2. Python：Python是一种通用的编程语言，也被广泛用于数据分析和统计。它拥有许多数据科学相关的库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，提供了丰富的数据分析和可视化功能。3. SAS：SAS是一种商业统计分析软件，具有广泛的数据处理、统计建模和报告功能。4. SPSS：SPSS是一种统计分析和数据建模软件，广泛用于社会科学和商业领域，具有强大的数据处理和统计建模功能。5. MATLAB：MATLAB是一种数值计算和可视化的编程语言，常用于数据处理和统计分析。6. SQL：SQL是一种用于管理和处理数据库的查询语言，可以用于对大型数据集进行统计和分析。选择哪种编程语言取决于个人需求和偏好，以及所处理数据的类型和规模。

五、易语言都能做那些编程？

易语言是一款中文编程语言，它的原理是将C语言进行封装，对用户暴露封装后的中文接口。代码写完后编译器先把中文翻译成对应的C语言，然后再编译成机器语言。理论上易语言啥都可以做，实际使用中只能做些简单东西。做大项目比较困难

六、三大编程语言？

JavaScript、Java 和 Python 三大编程语言

该报告基于对全球近 15,000 名开发人员和人力资源专业人员的调查。报告显示，每 10 个招聘者中就有 6 个（60%）认为科技公司对 JavaScript、Java 和Python 有“强烈的需求”。其中，JavaScript 人气最高，有 62% 的受访者认可了其重要性。紧随其后的是 59% 的受访者表示需要的 Java，和 48% 的受访者表示非常需要的 Python。

同时，报告还指出，某些编程语言在开发人员中很流行，但在招聘公司眼中却并不受重视。例如，有 45.1％ 的开发人员表示他们使用 C 语言进行编程，但只有15.4％ 的公司表示需要 C 语言进行开发。

同样，有 47％ 的受访者使用 C++ 进行编程，但只有不到三分之一（27％）的公司表示需要 C++ 开发人员。对于 Python 来说也是如此：有 57％ 的开发人员使用该语言进行编程，但只有不到一半的公司对此有很高的需求。

CodinGame 的联合创始人 Aude Barral 表示，开发人员中的编程语言趋势与市场趋势不同是很常见的。她表示，某些技术之所以易于在开发人员社区中流行，是因为它们易于学习，使用起来更加方便，或者从美学上来说更有趣。而且，流行的语言是开发人员之间永无休止的讨论话题。如果公司在市场上的需求和开发者社区内的趋势相匹配，那么语言就会越来越受欢迎。Go 和 Rust 就是典型的例子，它们在 DevOps 中的应用已越来越多。

Barral 补充称，某些编程语言（例如 PHP）在市场上仍被广泛使用，但在其他方面并不受欢迎，因为它被认为是一种很有限的语言。此外，C 语言虽然仍在初学者中很受欢迎，但随着 Python 的出现，它的流行性最近也有所下降。

“就 Python 而言，情况略有不同，因为开发人员和公司都喜欢它。对于公司而言，它是第三大需求语言，开发人员喜欢它，因为它易于学习，是一种通用语言并且使用效率极高。在过去的三年中，人工智能和机器学习的广泛使用促成了 Python 的兴起。”

此外，该报告还评估了程序员中最流行的开发框架。其中，Node.js、React 和 .NET Core 暂处于领先地位。React 是最受欢迎的框架，有 59％ 的技术招聘人员正在寻找掌握 React 技能的开发人员。不过，却只有 27.6％ 的开发者表示他们知道如何在 React 中进行构建。

另一个高人气框架是 Angular2。有 41% 的招聘者表示正在寻找 Angular2+ 专家，然而也只有 16.9％ 的开发人员表示他们知道这个框架。

七、数据类编程语言有哪些特点

数据类编程语言有哪些特点

在当今信息爆炸的时代，数据成为了企业的重要资产，数据的处理和分析已经成为各行业中不可或缺的环节。因此，数据类编程语言应运而生，并获得了广泛的应用。本文将介绍一些流行的数据类编程语言，并探讨它们的特点和优势。

Python

Python 是一种简单易用且功能强大的数据类编程语言。它被广泛用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。Python具有以下几个特点：

• 简洁优雅：Python提供清晰简洁的语法，使得代码易于理解和维护。
• 丰富的库：Python拥有众多强大的库和工具，例如NumPy、Pandas和Matplotlib，可以方便地处理和分析数据。
• 社区活跃：Python拥有庞大的开发者社区，用户可以轻松获取到丰富的学习资源和支持。

R

R 是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言。它的特点包括：

• 统计分析强大：R提供了丰富的统计分析函数和包，是许多统计学家和数据分析师的首选。
• 图形可视化：R拥有强大的数据可视化能力，用户可以轻松绘制各种类型的图表和图形。
• 开源社区：R是开源的，拥有一个庞大的社区，有很多开源项目和扩展包可供使用。

Java

Java 是一种通用编程语言，但也被广泛应用于数据处理和分析。Java的特点如下：

• 跨平台：Java可以在不同的操作系统上运行，具有良好的可移植性。
• 大数据处理：Java拥有强大的并发和分布式处理能力，适合处理大规模数据。
• 企业级支持：Java在企业中得到广泛应用，有强大的开发工具和支持。

SQL

SQL（结构化查询语言）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。SQL的特点包括：

• 简单易学：SQL具有简洁的语法，易于学习和使用。
• 高效查询：SQL可以执行复杂的数据库查询，快速检索和处理大量数据。
• 标准化：SQL是一种国际标准，被广泛支持和采用。

Scala

Scala 是一种结合了面向对象和函数式编程特性的编程语言，也常用于数据处理和分析。Scala具有以下特点：

• 可扩展性：Scala可以与Java无缝集成，可以使用Java的大量库和工具。
• 函数式编程：Scala支持函数式编程风格，使得并行处理和异步编程更加简洁。
• 类型推断：Scala具有强大的类型推断能力，使得代码更加简洁且易于维护。

综上所述，数据类编程语言在处理和分析数据方面都有各自的特点和优势。选择合适的编程语言应根据具体需求和场景来决定。无论是Python、R、Java、SQL还是Scala，都可以根据个人偏好和项目要求进行选择，以充分发挥数据的价值。

八、存储数据类的编程语言有

存储数据类的编程语言有什么选择？

在当今数码世界中，数据存储和处理变得越来越重要。对于开发人员和数据科学家而言，选择适合存储数据的编程语言至关重要。不同的编程语言提供了各种各样的数据存储选项，从传统的关系型数据库到现代的NoSQL解决方案，以满足不同的需求。本文将介绍几种常用的存储数据类的编程语言，帮助您选择适合您项目的最佳工具。

1. Python

Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，非常适合存储和处理数据。它提供了许多用于处理各种数据存储类型的库和框架。最受欢迎的是Pandas，它提供了高性能的数据结构和数据分析工具。Pandas允许您使用DataFrame对象轻松地访问和操作数据，以及进行数据清洗、转换和分析。

此外，Python还提供了其他用于存储数据的库，如NumPy（用于科学计算）、Matplotlib（用于数据可视化）和SQLite3（用于轻量级关系型数据库）。这些库的结合使得Python成为一个功能强大且灵活的存储数据编程语言。

2. R

R是一种专门用于统计分析和图形化的编程语言。它提供了丰富的数据存储和处理功能，尤其适用于数据科学领域。R的核心功能包括数据框、向量、矩阵和列表，可用于存储和操作数据。

R还提供了广泛的扩展包，如dplyr（用于数据处理和转换）、ggplot2（用于数据可视化）和plyr（用于数据分析）。这些扩展包使R成为数据科学家的首选编程语言之一。

3. Java

Java是一种广泛应用的编程语言，也可以用于存储和处理数据。虽然Java通常与企业级应用程序开发相关联，但它也提供了许多用于数据存储和处理的库和框架。

最常用的Java存储数据库是MySQL和Oracle，这些关系型数据库通过Java的JDBC API进行访问。此外，Java还支持JPA（Java持久化API）和Hibernate等ORM（对象关系映射）框架，用于简化数据库操作。

对于大数据存储和处理，Java也提供了Hadoop和Spark等分布式计算框架。这些框架可用于处理海量数据集，提供高性能和可扩展性。

4. SQL

SQL（Structured Query Language）是用于数据库管理系统的标准查询语言。它可以与各种编程语言结合使用，用于存储和访问数据。

SQL支持各种关系型数据库，如MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL。它提供了用于创建表、插入数据、更新数据和查询数据的语法。对于需要大规模数据存储和复杂查询的应用程序，SQL是一个强大而灵活的选择。

5. NoSQL

NoSQL（Not Only SQL）是一种非关系型数据库类型，适用于处理半结构化和非结构化数据。与传统的关系型数据库不同，NoSQL数据库提供了更具灵活性和可扩展性的数据存储解决方案。

常见的NoSQL数据库类型包括文档型数据库（如MongoDB）、键值型数据库（如Redis）、列式数据库（如Cassandra）和图形数据库（如Neo4j）。这些数据库适用于需要处理大量数据或需要更高灵活性和可扩展性的应用程序。

总结

选择适合存储数据的编程语言是确保数据存储和处理效率的关键。Python和R适用于数据科学和数据分析，Java适用于企业级应用和大数据处理，SQL适用于关系型数据库，NoSQL适用于非结构化数据。

根据您的项目需求和个人偏好，选择适合的编程语言和数据库类型将为您提供高效、灵活和可扩展的数据存储解决方案。

九、大数据要学什么编程语言

大数据要学什么编程语言

在当今这个充满数字化信息的时代，大数据已经成为企业和组织中不可或缺的一部分。如今，人们对大数据的需求不仅仅限于存储和处理，而是迫切需要能够从这海量的数据中提取出有意义的信息和洞察力。

因此，学习一门适合大数据处理的编程语言变得至关重要。大数据生态系统中有各种各样的编程语言可供选择，根据不同的需求和使用场景，选择正确的编程语言是至关重要的。

Python

Python无疑是最受欢迎的大数据编程语言之一。它是一门简单、易学且功能强大的语言，具有丰富的数据处理库和工具，如NumPy、Pandas和Matplotlib。这些库使得数据的预处理、分析和可视化变得非常方便。

此外，Python还有很多扩展库，例如Apache Spark和TensorFlow，用于大规模数据处理和机器学习。这使得Python成为了大数据和人工智能领域的首选语言。

R语言

R语言是专门为统计计算和数据可视化而设计的编程语言。在大数据领域，R语言被广泛应用于数据挖掘、统计分析和机器学习等领域。其丰富的扩展包和数据处理函数使得对数据进行探索性分析和模型建立变得非常便捷。

特别值得注意的是，R语言在统计模型和图形方面具有独特的优势。对于需要进行统计建模和数据可视化的任务，R语言是一个非常不错的选择。

Java

Java是一门通用编程语言，虽然它不像Python和R语言那样专注于数据分析，但Java在大数据处理方面拥有强大的生态系统。有很多流行的大数据处理框架，如Apache Hadoop和Apache Storm，都是用Java编写的。

此外，Java具有高度的可扩展性和可移植性，使得它成为企业级大数据应用的首选语言。大型企业通常有很多基于Java的应用程序和系统，因此使用Java进行大数据处理能够更好地与现有的基础设施和代码库进行整合。

Scala

Scala是一种基于Java虚拟机的现代编程语言，专为大数据处理而设计。它结合了Java强大的生态系统和函数式编程的优势，能够更好地满足大数据领域的需求。

Scala是Apache Spark的首选编程语言，Spark是一个快速、可扩展且易于使用的大数据处理框架。Scala不仅可以充分利用Spark的分布式计算能力，还可以使用Spark的强大的机器学习库进行大规模数据分析和建模。

总结

选择适合大数据处理的编程语言是非常重要的。Python适用于数据分析、机器学习和人工智能领域；R语言擅长统计建模和数据可视化；Java适用于企业级应用和大数据框架的开发；Scala则是大数据处理框架Spark的首选编程语言。

当选择编程语言时，您应该考虑您的需求、使用场景和个人技能。最重要的是，特别针对大数据处理的需求，了解每种语言的优势和局限性，选择合适的编程语言。

十、手机编程语言有什么特点

手机编程语言有什么特点

随着智能手机的普及和移动应用市场的繁荣发展，手机编程语言逐渐成为开发者们关注的焦点。而手机编程语言作为一种特殊的编程语言，有其独特的特点和优势。本文将介绍手机编程语言的一些主要特点。

1. 跨平台性

手机编程语言具有很强的跨平台性，可以在多个平台上运行，比如iOS和Android。这意味着开发者只需要使用一种编程语言，就可以同时编写适用于不同操作系统的应用。这大大提高了开发效率，减少了开发成本。

2. 简洁易学

手机编程语言通常具有简洁的语法和清晰的结构，易于学习和使用。相比于一些传统的编程语言，手机编程语言更加直观和简洁，代码量相对较少，易于维护和调试。对于新手开发者来说，使用手机编程语言进行开发是一个不错的选择。

3. 强大的库和框架支持

手机编程语言的生态系统非常繁荣，拥有大量的库和框架可供开发者使用。这些库和框架能够提供丰富的功能和工具，方便开发者快速构建功能强大的应用。开发者可以借助这些库和框架，减少开发工作量，提高开发效率。

4. 高效的性能

手机编程语言通常会针对手机硬件的特性进行优化，以提供更高的性能和更好的用户体验。相比于传统的编程语言，手机编程语言能够更好地利用手机的资源，提高应用的响应速度和运行效率。

5. 多样化的开发方式

手机编程语言支持多种开发方式，开发者可以选择适合自己的方式进行开发。例如，可以使用原生开发方式，直接使用手机编程语言进行开发；也可以使用跨平台开发工具，依托于手机编程语言进行跨平台开发。这种多样化的开发方式为开发者提供了更多的选择。

6. 社区支持

手机编程语言拥有庞大的开发者社区，开发者们可以在社区中分享经验、交流问题、获取帮助。社区中有很多经验丰富的开发者，他们积累了丰富的开发经验和技巧，对于开发者来说，这是一个宝贵的资源库。

7. 不断更新的技术

手机编程语言技术发展迅速，不断涌现出新的技术和工具。开发者们可以通过学习和使用最新的技术，提升自己的开发水平，跟上行业的发展脚步。在这个快速变化的时代，不断学习和更新是非常重要的。

结语

手机编程语言具有跨平台性、简洁易学、强大的库和框架支持、高效的性能、多样化的开发方式、社区支持以及不断更新的技术等特点。这些特点使手机编程语言成为开发者们在开发手机应用时的首选。当然，在选择手机编程语言时，开发者还需要根据具体的应用场景和需求来做出合理的选择。