Какие языки поддерживают парадигму логического программирования

Парадигмы программирования

Что такое парадигма вообще? Можно сказать, что это определенный взгляд на явления окружающего мира и представление о возможных действиях с ними. В программировании под парадигмой принято понимать обобщение о том, как должна быть организована работа программы.

Среди прочего выделяют такие парадигмы программирования как директивное (структурное), объектно-ориентированное и декларативное (функционально-логическое). Многие языки поддерживают несколько парадигм программирования. С другой стороны, есть языки ориентированные исключительно на реализацию одной парадигмы.

Структурное программирование

Некоторые представители: Fortran, Pascal, C.

Директивная программа предписывает, как достичь результата, пошагово описывая действия. Поэтому такое программирование является достаточно легким для понимания.

В структурном программировании от входных данных полностью зависит последовательность выполнения команд.

В директивном программировании в свое время возникла концепция локализации части кода в так называемые подпрограммы (функции, методы), с последующим их вызовом из разных мест основной программы. При вызове в подпрограмму могут передаваться какие-либо данные в виде аргументов; а подпрограмма, в свою очередь, может возвращать в главную программу результат (т.е. полученные в ходе ее выполнения данные).

Функциональное и логическое программирование

Представители функциональных языков: List, Haskell.

Представитель логических языков: Prolog.

Декларативная программа заявляет (декларирует), что должно быть достигнуто в качестве цели. Важным является точная формулировка задачи. Программист не задает алгоритм для ее решения.

Функциональное программирование основано на математическом понятии функции, которая не изменяет свое окружение; это отличие функционального программирования от функций в структурных языках. Функциональная программа состоит из совокупности определений функций, которые в свою очередь представляют собой вызовы других функций и предложений, управляющих последовательностью вызовов. Каждая функция возвращает некоторое значение в вызвавшую его функцию, вычисление которой после этого продолжается; этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнут результат.

В логическом программировании программы выражены в виде формул математической логики, и решение задачи достигается путем вывода логических следствий из них.

Объектно-ориентированное программирование

Представители объектно-ориентированных языков: С++, Java, Python.

Особое внимание уделяется данным, которые представляются в программе в виде объектов. Объекты взаимодействуют между собой с помощью механизма передачи сообщений. Задача программиста — реализовать такие объекты, при взаимодействии которых можно будет получать желаемый результат.

ООП призвано решать более сложные и объемные задачи по сравнению с директивным программированием.

В основе ООП лежат такие понятия как наследование, полиморфизм и инкапсуляция.

Инкапсуляция предполагает, что малозначащие детали объекта скрыты. Объект, получая какую-либо команду, сам «знает» как ее обработать исходя из того, к какому классу он принадлежит.

Все объекты являются экземплярами классов, которые по отношению друг к другу могут выступать в роли родитель-потомок. Дочерние классы наследуют свойства родительского. В случае, когда 100% наследование не требуется, выручает так называемый полиморфизм, который предполагает переопределение методов родительского класса в дочерних классах.

Парадигмы программирования: простое объяснение

Редакция Highload разобралась, что такое парадигмы программирования, какими они обладают преимуществами и назначением. Это важное теоретическое знание для новичков, которое поможет лучше понять отличия и возможности разных языков программирования, а также выделить эффективные области их применения.

Детям из Мариуполя нужно 120 ноутбуков для обучения — подари старое «железо», пусть оно работает на будущее Украины

1. Что такое парадигма программирования?

Парадигма программирования — это набор концепций, правил и абстракций, определяющих стиль программирования. В соответствии с ними в каждой парадигме заложен подход к использованию ключевых конструкций.

объектно-ориентированное программирование опирается на классы, объекты и взаимодействие между ними;

Курс UI/UX для геймдеву.

Під час навчання ви розробите проекти для портфоліо, що складається з 5 ключових аспектів UX/UI-дизайну, та отримаєш необхідні навички для професійного росту.

Подробнее про разные парадигмы мы узнаем далее в соответствующих разделах.

На базе этих и других парадигм разработчики создают языки программирования. Важно, что один язык программирования может быть не ограничен одной парадигмой. Например, императивные и декларативные парадигмы могут весьма успешно уживаться в одном языке. В этом случае такие языки называют мультипарадигменными.

Все дело в том, что не существует универсальной парадигмы. Для каждой задачи можно найти ту, которая подходит лучше. Но для этого необязательно менять язык программирования (если он является мультипарадигменным). Тогда достаточно лишь научиться переключению между парадигмами — то есть, освоить разные стили программирования, оставаясь в пределах уже знакомой среды программирования.

2. Для чего они нужны?

Выше мы уже немного касались темы выбора средств для решения задач.

С годами разработчики программного обеспечения создали эффективные подходы для решения задач на все случаи жизни. Обобщив знания, прошедшие проверку на практике, они оформили их в парадигмы программирования. Теперь достаточно классифицировать задачу, чтобы узнать, какая парадигма (и соответственно — язык программирования) лучше всего подходит для ее решения.

Парадигмы также во многом определяют стандарты написания кода и построения архитектуры приложений. Поэтому разработчики, пишущие на разных языках программирования, но использующие одну и ту же парадигму, при необходимости достаточно быстро преодолевают «языковой барьер».

Курс Управління командою в бізнесі.

Онлайн-курс для ефективного управління командою, спрямований на створення проактивних та самостійних команд, де мікроменеджмент не потрібний.

3. Императивная парадигма программирования

Программный код в императивном стиле организован как последовательность отдельных команд, инструкций, описывающих логику работы программы. Читая такой код, можно понять, каким образом будет меняться состояние приложения в тот или иной момент — в зависимости от того, какие фрагменты кода будут запущены.

Разработчики начали осознанно использовать императивную парадигму примерно с середины XX века. На тот момент уже были в ходу низкоуровневые языки программирования, в которых эта парадигма была реализована интуитивно. Благодаря такой интуитивной простоте императивная парадигма и стала популярной. Дело в том, что на низком уровне (то есть на уровне машинных команд) логика выполнения программ выглядит ровно так, как описано выше: машины просто физически не могли по-другому выполнять инструкции — в силу своей архитектуры.

Тогда же стали появляться и первые высокоуровневые языки, построенные на этой парадигме. Это позволило парадигме стать де факто стандартом коммерческой разработки ПО на многие годы.

Языки

Многие разработчики до сих пор используют низкоуровневые языки программирования (чаще всего, речь идет о разных видах языка ассемблера). Императивную парадигму также гордо несут на своих плечах топовые на сегодня высокоуровневые языки — С/С++, C#, Java, Python, JavaScript. Еще она реализована, например, в не очень топовых языках PHP и Ruby. Но напомню: это не значит, что они не могут поддерживать другие парадигмы.

Преимущества:

• Изучать императивный подход к разработке программ достаточно легко. Это особенно важно, когда человек впервые сталкивается с программированием.
• Можно писать хорошо читаемый код и отлаживать его, работая над небольшими проектами. В таком коде будет достаточно просто разобраться даже специалисту, который не работал над этим проектом.
• Как сказано выше, императивная парадигма лежит в основе топовых языков программирования. Так что стоит признать, что она имеет коммерческий успех.

Недостатки:

• В противовес пункту 2 из предыдущего раздела нужно отметить, что по мере роста проекта код становится тяжело поддерживать и вообще возникают проблемы с масштабированием приложений.
• Так называемые побочные эффекты способны менять состояние переменных. Например, при вызове функции с одинаковыми параметрами на разных этапах выполнения алгоритма можем получить разные результаты. Это как раз происходит из-за побочных эффектов. Зачастую разработчикам очень трудно предусмотреть, где и когда возникнет такая ситуация. Поэтому нужно потратить достаточно много времени, чтобы взять побочные эффекты под контроль.
• В больших проектах из-за ограничений архитектуры разработчики вынуждены писать избыточный код.

Курс Проджект-менеджмент в IT.

Навчайся у найкращих, курс проводить Тарас Федорук, найкращий PM за версією Ukrainian IT Awards у 2019 році.

4. Процедурное программирование

Процедурная парадигма — это подвид императивной парадигмы. Алгоритм выполнения программы также представлен в как последовательность инструкций, но наборы однотипных инструкций организованы в специальные блоки кода, процедуры. Их еще иногда называют подпрограммами, чтобы указать на наличие некой главной программы, в которой эти процедуры созданы, описаны. Процедуры можно вызывать много раз. Им можно передавать параметры. В этом случае процедура будет выполнять одну и ту же операцию над разными исходными данными. Процедуру можно вызвать из любой точки главной программы, из другой процедуры или внутри себя.

Безусловно, эта парадигма унаследовала некоторые недостатки императивной парадигмы, но благодаря оформлению кода в процедуры становится проще:

повторно использовать код;

У современных разработчиков такие громкие заявления, возможно, вызовут усмешку, но для инженеров середины XX века это был важный шаг вперед.

sum (a,b) < return a + b; // процедура возвращает сумму двух чисел >multiply (a,b) < return a * b; // процедура возвращает произведение двух чисел >// Основная программа number1 = 2; number2 = 4; // по очереди вызываем процедуры и записываем результат в переменную result result = sum (number1, number2); result = multiply (number1, number2);

Пример в процедурном стиле на псевдокоде

Языки

Так или иначе, процедуры реализованы в тех современных языках, которые перечислены выше, и в большинстве других. Но изначально это было прерогативой таких старых языков, как Cobol, Algol, Perl, Fortran, Pascal, Basic и C.

5. Объектно-ориентированное программирование

Объектно-ориентированное программирование (ООП) по-прежнему имеет отношение к императивной парадигме, но еще дальше продвинулось в познании окружающего мира, разделив его на объекты и классы. В том числе были переосмыслены и процедуры. Так, к 1967 году были сформулированы основные идеи ООП:

• объект — это элементарная сущность, имеющая свойства (атрибуты) и поведение (методы, они же — бывшие процедуры);
• класс — это тип, шаблон, определяющий структуру, набор атрибутов и методов для объектов одного типа — то есть, экземпляров класса;
• класс может наследовать атрибуты и методы своего родительского класса и иметь при этом свои собственные. Так формируется иерархия классов, она позволяет моделировать предметную область на разных уровнях абстракции и детализации, решая задачу по частям;
• полиморфизм — это механизм, позволяющий использовать одну и ту же функцию (метод) для данных разных типов (классов).
• инкапсуляция — это механизм, позволяющий скрывать некоторые детали реализации внутри класса. Часто сторонним сущностям, которые работают с объектом ни к чему знать нюансы реализации его класса и иметь доступ к каким-то его атрибутам и методам. Поэтому часто разработчик создает для класса интерфейс, которые отвечает за взаимодействие с внешними сущностями, открывая специально выбранные для этого атрибуты и методы.

class Calculator < var lastOperation; // атрибут класса // процедура из прошлого примера превратилась в метод sum (a,b) < this.lastOperation = ‘sum’; return a + b; >// процедура из прошлого примера превратилась в метод multiply (a,b) < this.lastOperation = ‘multiply’; return a * b; >> // Основная программа number1 = 2; number2 = 4; calc = new Calculator (); // создаем объект класса Calculator // вызываем методы для объекта calc result = calc.sum (number1, number2); result = calc.multiply (number1, number2);

Пример ООП на псевдокоде

Языки

Парадигма ООП реализована как в современных, так и в старых языках. Только в итоге у них получилось немного разное ООП или недо-ООП:

1. Например, Perl и Fortran — это изначально процедурные языки. Их разработчики просто добавили туда некоторые элементы ООП.
2. Еще одна пара старых языков, Modula-2 и Oberon, решила обойтись без синтаксических конструкций для методов класса.
3. Разработчики предложили вручную имитировать их с помощью обычных процедур.
4. В Java, C++ и Python реализовано ООП, но в сочетании с процедурным подходом.
5. И наконец Smalltalk, C# и Ruby — так называемые чистые объектно-ориентированные языки.

6. Декларативная парадигма программирования

Декларативная парадигма, в отличие от императивной, описывает не последовательность инструкций, а проблему (задачу) и модель (набор выражений) для ее решения. То есть любой допустимый набор входных данных будет обработан в соответствии с моделью.

При этом последовательность, в которой эти выражения будут вычислены, явно никак не определена. В коде мы это увидеть не сможем, но некоторые языки (и среды) программирования с декларативной парадигмой позволяют выяснить, какие цепочки вычислений сработали для конкретного набора входных данных после запуска программы.

Сможет ли программа быстро найти решение задачи (если оно в принципе существует), будет зависеть от того, насколько верно подобран набор выражений для модели, насколько короткими, «красивыми» (с точки зрения математики) окажутся цепочки вычислений в процессе поиска решения.

Простейший пример

Пусть нам нужно приготовить филе курицы. И овощи (помидоры черри). В тушеном виде. Желательно, чтобы блюдо было соленое и не пересушенное.

Императивная парадигма описывает решение так:

• купить филе курицы;
• купить помидоры черри;
• купить соль и подсолнечное масло;
• порезать филе;
• поставить жаровню на плиту;
• закинуть в жаровню филе курицы и помидоры;
• налить подсолнечное масло и посолить;
• включить плиту на среднем огне;
• через 40 минут выключить плиту.

Декларативная парадигма:

• хочу соленое, тушеное филе курицы с помидорами черри и подсолнечным маслом.

Языки

Декларативные языки программирования не входят в Тор 20 индекса TIOBE, но во второй двадцатке некоторые присутствуют. Среди них — Prolog, LISP, SQL, Haskell, Scala. на самом деле, это зачастую узкоспециализированные языки, решающие свои задачи. В этот же список, кстати, должны входить Erlang, Clojure, Elixir, F#. Так что кто знает — тот знает.

Декларативные языки программирования делятся на две категории:

В разделе преимущества и недостатки парадигмы описывать не будем. Многое зависит от ее конкретной реализации в языке программирования. Картина станет яснее после прочтения следующих двух разделов.

7. Функциональное программирование

В ходе развития декларативной парадигмы сформировался подход, основанный на так называемых чистых функциях. Функция является чистой, если:

1. результат функции зависит только от ее входных данных, а не от внешнего контекста или состояния приложения;
2. функция не имеет побочных эффектов.

Некоторые функциональные языки программирования позволяют использовать локальные переменные или организовывать побочные эффекты, но в идеале такое парадигма не допускает. И кстати, некоторые императивные языки позволяют использовать элементы функциональной парадигмы, но этого недостаточно, чтобы называть их функциональными.

В функциональных языках также реализован принцип ленивых вычислений: запуск функции на выполнение нужно отложить до тех пор, пока не понадобится результат ее работы. Например, с помощью ленивых вычислений можно работать с бесконечными последовательностями (те значения последовательности, которые уже известны, хранятся в памяти, а остальные хранятся в виде формулы).

Наверно, вы уже догадались, но все равно стоит заметить: функции из процедурной парадигмы очень отличаются от функций из функциональной парадигмы программирования. Еще раз подчеркнем: в функциональной парадигме чистая функция всегда возвращает один и тот же результат для одних и тех же входных данных и независимо от того, когда и в какой строке кода она была запущена.

Пример

Слева — программа на императивном языке С++. Справа — программа на функциональном языке:

Не зря мы выбрали пример с рекурсией (в коде справа функция вызывает сама себя). В функциональном программировании рекурсию используют достаточно часто и охотно.

Языки

Lisp, Erlang, Clojure, Elixir, F# и Haskell — одни из наиболее известных функциональных языков программирования.

Haskell — типичный, чисто функциональный язык программирования со статической типизацией и ленивыми вычислениями. Язык позволяет создавать иммутабельные структуры данных и автоматически определяет (выводит) тип значения для выражений. Благодаря ленивым вычислениям компилятор Haskell ускоряет работу программы, так как не подсчитывает значения для выражений, не участвующих в выводе конечного результата.

Применение функционального программирования

Многие функциональные языки программирования хороши при решении сложных вычислительных задач. Например, они востребованы в сфере разработки искусственного интеллекта и высоконагруженных систем.

Проекты в области Data Science и Big Data требуют большого количества быстрых вычислений с минимальным потреблением аппаратных ресурсов. Часто с этими задачами императивные языки справляются гораздо хуже, так как потребляют слишком много ресурсов — в частности, при выполнении параллельных вычислений.

Но когда дело касается реализации, например, пользовательского интерфейса — императивные языки вновь на коне. Функциональные языки программирования реализованы в соответствии с декларативной парадигмой. Такая реализация имеет свои преимущества и недостатки, которые, увы, трудно воспринимать без знания императивных языков и сопоставления с ними.

Преимущества

1. Позволяет минимизировать или вовсе избавиться от мутабельности данных.
2. Не допускает появления побочных эффектов.
3. Благодаря этому снижается вероятность допустить ошибку, связанную с непредвиденным изменением состояния приложения.
4. Лучше подходит для разработки масштабируемой функциональности, так как обеспечивает гораздо меньшую связность кода и высокий уровень абстракции.

Недостатки

1. Необходимость менять входные данные при активном взаимодействии приложения с пользователями или другими приложениями заставляет разработчиков лишний подумать, стоит ли использовать эти языки. Ведь для решения таких задач на практике зачастую приходится нарушать принципы декларативного подхода.
2. Есть сложности с оценкой производительности, так как структуру декларативных языков трудно оптимально отобразить на машинную архитектуру.
3. Из-за узкой направленности декларативные языки менее популярны, не имеют таких больших и развитых экосистем, как у современных императивных языков программирования.

8. Логическое программирование

Реализация декларативной парадигмы в логическом программировании строится на двух сущностях — факты и правила вывода. Программа в ходе своей работы применяет к заранее известным фактам описанные разработчиком правила формальной логики, подтверждая или опровергая выдвинутые гипотезы.

Мы можем сформулировать задачу в этих терминах, разбить ее на подзадачи (если нужно) и решением будет общий результат, собранный после проверки гипотез по каждой подзадаче. Как именно будет проходить проверка гипотез, какие правила будут в ней задействованы — вновь самостоятельно решает компилятор логического языка, на котором написана программа.

Работу программы можно сравнить с картой маршрутов. Чтобы куда-то добраться — нужно идти не по всем маршрутам, которые нарисованы на карте. На каждом условном перекрестке нужно выбрать какой-то вариант движения, принимая решение на основе известных нам фактов (подсказок). А разработчик при написании кода задает эту карту, по которой можно прийти в разные пункты назначения — в зависимости от конкретных исходных данных.

Пример

По заданным признакам определить, какие объекты являются птицей.

У нас есть вот такой набор признаков (фактов, исходных данных):

• голубь – это птица;
• у вороны есть крылья;
• ворона умеет летать;
• у пингвина есть крылья;
• пингвин умеет плавать;
• объект является птицей, если он умеет летать и у него есть крылья.

Высказывания 1–5 будем считать фактами, которые мы принимаем без доказательств. Высказывание под номером 6 представляет собой правило вывода. В данном случае это правило определяет, в каких случаях объект можно считать птицей:

• умеет летать и есть крылья.

Раз между ними стоит И, значит должны быть выполнены оба условиях одновременно.
Полученная модель может обрабатывать, например, такие запросы:

• Кто умеет плавать? (Ответ: пингвин)
• Кто является птицей? (Ответы: голубь, ворона)
• У кого есть крылья? (Ответы: ворона, пингвин)

Программа на неком логическом псевдоязыке (а-ля Prolog) будет выглядеть так:

птица (голубь). есть_крылья (ворона). умеет_летать (ворона). есть_крылья (пингвин). умеет_плавать (пингвин). птица (Объект):- умеет_летать (Объект), есть_крылья (Объект).

В целом интуитивно понятно, да?

Языки

Prolog, Mercury, Alice

Среди старых и, как ни странно, все еще популярных логических языков программирования можно выделить Prolog. Его явили миру в 1970 году и поначалу использовали для анализа естественного языка. Оказалось, что этот язык позволяет создавать так называемые экспертные системы с автоматизацией выдачи информации в ответ на вопросы пользователей. Для этого достаточно лишь описать факты и придумать для них правила вывода.

Применение

Для более старых логических языков в середине XX века было почетно участвовать в автоматическом доказательстве теорем.

Логические языки программирования по-прежнему используются редко и точечно. Тем не менее они хорошо зарекомендовали себя в разработке трансляторов, оптимизаторов кода и систем искусственного интеллекта. Разработчик языка Visual Prolog (компания PDC) с его помощью создает авиационные и медицинские системы.

Часто в коммерческой разработке ПО логический язык используется как дополнение к императивному.

9. Метапрограммирование

Метапрограммирование — достаточно широкое понятие: это и создание шаблонов, и программных компонентов, и разработка инструментария для генерации кода, и набор паттернов проектирования ПО.

По сути, это набор подходов к реализации программ, порождающих или модифицирующих программный код. Метапрограммирование находится на более высоком уровне абстракции, чем тот результирующий или модифицируемый код. Это может быть рефлексия, некий взгляд с позиции наблюдателя или создателя.

В связи с этим закономерно возникают метаязыки — как инструменты реализации таких высокоуровневых управляющих конструкций. Вообще, метаязык — это любой язык, служащий для описания, анализа, модификации или генерации какого-либо языка. Сюда также входит случай, когда язык модифицирует сам себя.

Преобразователи и оптимизаторы

Метапрограммирование используют при реализации механизма компиляции программного кода. То есть, в преобразовании кода, написанного на языке высокого уровня, в объектный код или набор машинных команд участвуют специальные метапрограммы, созданные разработчиками.

Эти метапрограммы могут также выполнять высокоуровневую оптимизацию. Например, при удалении бесполезных фрагментов кода (или мертвого кода; dead code elimination ) метапрограмма анализирует исходный код и убирает фрагменты, которые не влияют на итоговый результат работы. Если, например, какой-то блок исходного кода (возможно, из-за логической ошибки программиста), никогда не запустится или объявляет переменные, которые нигде не используются — программе нужна такая оптимизация.

Подобные оптимизации уменьшают размер скомпилированных бинарных файлов и иногда повышают производительность приложения.

Самомодифицирующийся код

Только что мы говорили про компилятор, а теперь вспомним про интерпретатор. В отличие от компилятора, интерпретатор выполняет анализ, обработку исходного кода и выполнение программы, последовательно считывая по одной строке или команде. То есть, можно сказать, что разработчики интерпретаторов обеспечивают самомодификацию кода (автоматическую модификацию кода во время работы программы) средствами метапрограммирования.

Среди известных и более современных интерпретируемых языков есть и PHP, и Ruby, а также модный в последнее время Python.

По аналогии был реализован и механизм так называемой компиляции на лету ( JIT — Just-in-time) и частично добавлен к этим языкам, а также ко многим другим: Java, JavaScript, в реализации языков для .NET и так далее. Это динамическая компиляция, которая работает прямо во время выполнения программы. За счет этого JIT -компиляция часто дает больший выигрыш в производительности, чем компиляция статическая.

Что еще благодаря метапрограммированию происходит на лету? Динамическое приведение типов и динамический полиморфизм. Это реализовано в таких языках, как C++, C# и Java. Они связаны с таким механизмом как «позднее связывание». Пример: какому классу (типу) принадлежит объект, для того класса (типа) и вызывается метод. Этот вопрос для каждого конкретного случая решается непосредственно в процессе работы программы.

Генераторы кода

В процессе разработки больших или многослойных приложений часто появляется необходимость писать достаточно объемный и однообразный код, который просто обслуживает основной код. Но во многих случаях такой служебный код все-таки имеет существенную вариативную часть. По этой причине одного лишь рефакторинга оказывается недостаточно.

И тогда на помощь приходит метапрограммирование. Возникает светлая мысль: написать генератор кода, принимающий необходимые параметры. После этого необходимую служебную функциональность с заданными параметрами можно будет добавлять автоматически. Впоследствии такие метапрограммы могут быть оформлены в библиотеки, фреймворки и включены в программный инструментарий крупных сред разработки (Qt Creator, Visual Studio, IntelliJ Idea и так далее).

XAML Designer, Visual Studio 2022

Яркий пример такого инструментария — генераторы GUI: они автоматически формируют исходный код для форм, кнопок и других элементов интерфейса, а также позволяют задать им многочисленные параметры (размеры, внешний вид и так далее).

Разработка таких автоматизированных решений обходится дорого и окупает себя только в случае активного или массового использования.

10. Обобщенное программирование

В одном источнике с претензией на википедию для программистов пишут, что это разновидность метапрограммирования. Тем не менее, из-за большого внимания к теме она достойна отдельного обсуждения.

Суть подхода выражается в попытке мыслить алгоритмами обработки абстрактных структур-контейнеров без привязки к типу обрабатываемых данных. Нужно стремиться к универсальным (в смысле типов данных) решениям-шаблонам, позволяющим справляться с похожими задачами. А типы данных должны играть роль входных параметров и для контейнеров, и для алгоритмов.

Выше шла речь про генераторы кода. Здесь и там можно найти общую проблематику: здесь и там есть повторяющиеся похожие задачи, которые предлагается автоматизировать. Но обобщенные алгоритмы и структуры данных должны непосредственно участвовать в решении основных проблем, а не играть вспомогательную или декоративную роль. Рутинные действия будут автоматизированы, но от выбора лаконичного решения и создания подходящих шаблонов будет зависеть основная логика и производительность приложения (или его частей).

Во многих современных языках уже есть встроенные библиотеки таких шаблонов. C++ был одним из первых языков, для которого была создана подобная библиотека. Standard Template Library (STL) включала такие контейнеры, как dynamic array, linked list, queue, set, associative array , алгоритмы, итераторы и многое другое. Чтобы, например, использовать все преимущества связанного списка ( linked list ) и инструментария его обработки, нужно просто передать ему данные и их тип. А всю работу под капотом для вас сделает компилятор.

Шаблоны классов

В С++ для создания шаблонов используют ключевое слово template .

template class Container < public: void add (T value); int index_of (T value); int get_count (); T get_value (int index); private: … … … >;

Вспоминаем, что было сказано чуть выше, и передаем нашему шаблону нужный тип, а затем данные.

Container apples; int main ()

Пример шаблона с несколькими параметрами:

template class Array // это объявление Array // это инициализация

Шаблоны функций

Иногда достаточно создать шаблон только для одной функции, не создавая целый класс.

template void swap (T &left, T &right)

Функция меняет местами значения аргументов.

int main () < int a = 3, b = 5; swap (a, b); // теперь значение a стало равно 5, значение переменной b равно 3 >

Переменные a и b имеют тип int , поэтому компилятор автоматически вызовет swap (a, b) . Но можно явно прописать это в коде, заменив swap (a, b) на swap (a, b) .

Безусловно, с точки зрения метапрограммирования написать библиотеку шаблонов — это достаточно простая задача, но без обобщенного программирования современную индустрию разработки очень трудно представить.

Заключение

Как видите, парадигмы программирования — это бесконечная тема. Чем больше рассказываешь — тем больше всплывает деталей, вопросов и сюжетных ответвлений. Поэтому нужно уже остановиться.
Понятно, что с точки зрения практики, хорошо бы владеть разными стилями (парадигмами) программирования. Хорошо бы понимать, как реализованы парадигмы средствами того или иного языка и как это все применяют в реальных проектах. А погружение в холивары о том, какая парадигма популярнее и в каких языках ее больше, кажется не слишком полезным. Лучше посмотрите таблицу и видео, которое размещено ниже. Надеюсь, это принесет вам больше пользы.

Таблица базовых парадигм

Парадигма	Ключевой концепт	Программа	Работа программы	Результат
Императивная	Команда	Последовательность инструкций	Выполнение инструкций	Итоговое состояние памяти
Объектно-ориентированная	Объект и класс	Набор классов и объектов	Обмен данными между объектами через вызов их методов	Итоговое состояние объектов
Функциональная	Функция	Набор функций	Вычисление функций	Итоговое значение главной функции
Логическая	Факты и правила	Логические соотношения	Логическое доказательство	Результат доказательства

Видео: Парадигмы программирования (обзорное видео с примерами и ответами на вопросы)

Роль логического программирования, и стоит ли планировать его изучение на 2021-й

Начну, пожалуй, с представления читателя этой статьи, так как ничто не приковывает внимание к тексту более, чем сопереживание главному герою, тем более, в его роли сейчас выступаете Вы. Вероятно, услышав или прочитав однажды словосочетание «логическое программирование» и преисполнившись интересом, Вы как настоящий или будущий программист направились в Google. Первая ссылка, разумеется, ведёт на Википедию — читаем определение:

Логи́ческое программи́рование — парадигма программирования, основанная на автоматическом доказательстве теорем, а также раздел дискретной математики, изучающий принципы логического вывода информации на основе заданных фактов и правил вывода. Логическое программирование основано на теории и аппарате математической логики с использованием математических принципов резолюций.

«Мда» — думаете Вы, и этим все сказано. Сложно! И тут наш отважный герой должен бы был перейти по второй ссылке, но я позволю себе сделать небольшую вставку, описав главное действующее лицо: Вы, по моей задумке, новичок в программировании, а даже если и нет, то точно не знакомы с логическим его обличием. Если же читатель уже несколько (или даже много) искушен знаниями в этой области, то рекомендую прочитать статью Что такое логическое программирование и зачем оно нам нужно, раз уж в вас горит интерес и любопытство к теме, а изучение материала ниже оставьте менее опытным коллегам.

Итак, пришло время второй ссылки. Что это будет? Статья на Хабре? Может быть статья на ином ресурсе? Прочитав пару первых абзацев на разных сайтах, вы, скорее всего, мало что поймете, так как, во-первых, материал обычно ориентирован на знающего читателя, во-вторых, хорошей и понятной информации по теме не так много в русскоязычном интернете, в-третьих, там почему-то постоянно речь идёт о некоем «прологе» (речь о языке программирования Prolog, разумеется), но сам язык, кажется, использует мало кто (почётное 35 место в рейтинге TIOBE). Однако наш герой не теряет мотивации и, спустя некоторое время, натыкается на эту самую статью, желая, все-таки понять:

• Что такое логическое программирование
• Какова история его создания и фундаментальные основы (серьезно, какому новичку это может быть интересно?)
• Зачем и где его применяют
• Стоит ли лично вам его изучать

Что ж, постараюсь ответить просто и понятно, обходя страшные термины и не вспоминая исторических личностей.

Что такое логическое программирование

В школе на уроках информатики многие, если не все, слышали про Pascal (а кто-то даже писал на нем). Многие также могли слышать про Python, C/C++/C#, Java. Обычно программирование начинают изучать именно с языков из этого набора, поэтому все привыкли, что программа выглядит как-то так:

Начать Команда1 Команда2 Если УСЛОВИЕ Команда3 Иначе Команда4 Закончить

Этот яркий, но малоинформативный пример призван показать, что обычно команды выполняются одна за другой, причем мы ожидаем, что следующие инструкции (команды) могут использовать результат работы предыдущих. Также мы можем описывать собственные команды, код которых будет написан подобным образом. Остановимся на том, что как завещал Фон Нейман, так компьютер и работает. Машина глупа, она делает то, что скажет программист, по четкому алгоритму, последовательно выполняя инструкции. Не может же, в конце концов, компьютер, подобно мыслящему живому существу, делать выводы, строить ассоциативные ряды… Или может?

Давайте устроимся поудобнее рядом со своим компьютером и порассуждаем о жизни и смерти вместе с Аристотелем:

Всякий человек смертен.

Сократ — человек.

Следовательно, Сократ смертен.

Звучит логично. Но есть ли способ научить компьютер делать выводы как Аристотель? Конечно! И вот тут мы вспомним о Prolog-e, который так часто мелькает при поиске информации о логическом программировании. Как несложно догадаться, Prolog (Пролог) является самым популярным чисто логическим языком программирования. Давайте рассуждения об этом языке оставим на следующие разделы статьи, а пока что продемонстрируем «фишки» логических языков, используя Пролог.

Напишем небольшую программу, где перечислим, кто является людьми (ограничимся тремя) и добавим правило «всякий человек смертен»:

% Всё, что после знака процента в строке - комментарии human('Plato'). % Платон - человек human('Socrates'). % Сократ - тоже человек human('Aristotle'). % Конечно, человеком был и Аристотель % . и др. философы mortal(X) :- human(X). % Читаем так: "X смертен, если X - человек"

Что ж, давайте спросим у компьютера, смертен ли Сократ:

?- mortal('Socrates'). true.

Компьютер выдал нам сухое «true», но мы, конечно, вне себя от счастья, так как вот-вот получим премию за успешное прохождение нашим умным устройством теста Тьюринга.

Так, теперь стоит успокоиться и разобраться, что же произошло. Вначале мы записали т. н. факты, то есть знания нашей программы о мире. В нашем случае ей известно лишь то, что Платон, Сократ и Аристотель — люди. Но что за странная запись «human(‘Socrates’).» и почему это выглядит как функция? На самом деле «human» и «mortal» — предикаты от одной переменной. Да, тут уже пошли термины, но постараюсь объяснять их просто и понятно для тех, кто привык к императивному нормальному программированию.

Логическое программирование основано на логике предикатов. Предикатом называется (и здесь я позволю себе вольность) функция от нуля или более переменных, возвращающая значение логического типа (истина (true) или ложь (false)). Факт — это предикат с определенным набором параметров и заведомо известным значением.

% слова с большой буквы Prolog считает переменными, поэтому их следует заключать в кавычки like('Petya', 'Milk'). % программа знает, что Петя любит молоко good('Kesha'). % Кеша хороший number_of_sides('Triangle', 3). % у треугольника три вершины like('Misha', X). % не является фактом, так как значение переменной X не определено

Помимо фактов в логической программе присутствуют правила вывода. В данном случае это «mortal(X) :- human(X).». Набор правил вывода — это знания нашей программы о том, как выводить (искать/подбирать) решение. Правила записываются следующим образом:

a(X,Y,Z) :- b(X), c(Y,Z), d().

Предикат a от трех аргументов вернет истину, если удастся доказать истинность предикатов b, c и d. Читаются правила справа налево следующим образом: «Если b от X истинно И c от Y, Z истинно И d истинно, то a от X, Y, Z истинно».

Уже на таком небольшом примере видно, что мы не описываем четко последовательность действий, приводящую к нужному результату. Мы описываем необходимые условия, при выполнении которых результат будет достигнут. Тут будет к слову упомянуть, что раз компьютер сам для нас выводит способ достижения результата на основе известных правил, то и использовать один и тот же код можно по-разному:

% Опишем набор фактов о том, кто что обычно ест на завтрак в семье Пети eat(father, cheese). eat(father, apple). eat(father, melon). eat(mother, meat). eat(sister, meat). eat('Petya', cheese). eat(brother, orange).

Теперь начнём делать запросы к программе (всё те же предикаты):

?- eat(father, apple). % ест ли отец яблоки true. ?- eat(father, meat). % ест ли отец мясо false. ?- eat(sister, X). % что ест сестра X = meat. ?- eat(X, cheese). % кто ест сыр X = father ; X = 'Petya'. ?- eat(X, Y). % кто что ест X = father, Y = cheese ; X = father, Y = apple ; X = father, Y = melon ; X = mother, Y = meat ; X = sister, Y = meat ; X = 'Petya', Y = cheese ; X = brother, Y = orange.

Как видите, очень удобно. Стало быть, первым и очевидным применением логического программирования (об эффективности поговорим ниже) является работа с базами данных. Мы можем достаточно естественным образом описывать запросы, комбинируя предикаты, причем научить писать такие запросы можно даже человека, совершенно не знакомого с логическим программированием.

Какие задачи и как можно решать с помощью логического программирования

Давайте рассмотрим ряд учебных примеров (без подробного описания, все же статья обзорная) и подумаем, как те или иные подходы можно применять в реальной жизни. Начну с примера, призванного продемонстрировать, почему логическое программирование удобно, и за что же его любят математики. А именно, опишем правила вычисления производной:

d(X,X,1) :- !. % производная X по X = 1 d(T,X,0) :- atomic(T). % производная константы = 0 d(U+V,X,DU+DV) :- d(U,X,DU), d(V,X,DV). % производная суммы = сумме производных d(U-V,X,DU-DV) :- d(U,X,DU), d(V,X,DV). d(-T,X,-R) :- d(T,X,R). d(C*U,X,C*W) :- atomic(C), C\=X, !, d(U,X,W). % производная константы, умноженной на выражение = константе на производную от выражения d(U*V,X,Vd*U+Ud*V) :- d(U,X,Ud), d(V,X,Vd). % производная произведения d(U/V,X,(Ud*V-Vd*U)/(V*V)) :- d(U,X,Ud), d(V,X,Vd). 

?- d((x-1)/(x+1),x,R). R = ((1-0)*(x+1)-(1+0)*(x-1))/((x+1)*(x+1)).

Пусть производная получилась довольно громоздкой, но мы и не ставили цель её упростить. Главное, из примера видно, что правила вывода производной на Prolog-е описываются очень близким образом к их математическому представлению. Чтобы сделать подобное на привычных языках программирования, пришлось бы вводить понятие дерева выражений, описывать каждое правило в виде функции и т. д. Тут же мы обошлись 8-ю строками. Но здесь важно остановиться и задуматься: компьютер не начал работать как-то иначе, он все ещё обрабатывает последовательности команд. Стало быть, те самые деревья, которые где-то все-таки должны быть зашиты, чтобы программа работала, действительно присутствуют, но в неявном виде. Деревья эти именуют «деревьями вывода», именно они позволяют подбирать нужные значения переменных, перебирая все возможные варианты их значений (существует механизм отсечения, который является надстройкой над логической основой языка, но не будем об этом).

Давайте на простом примере рассмотрим, что из себя представляет перебор, а затем то, чем он может быть опасен.

speciality(X,tech_translator) :- studied_languages(X), studied_technical(X). % X - технический переводчик, если изучал языки и технические предметы speciality(X,programmer) :- studied(X,mathematics), studied(X, compscience). % X - программист, если изучал математику и компьютерные науки speciality(X,lit_translator) :- studied_languages(X), studied(X,literature). % X - литературный переводчик, если изучал языки studied_technical(X) :- studied(X,mathematics). % X изучал технические предметы, если изучал математику studied_technical(X) :- studied(X,compscience). % . или компьютерные науки studied_languages(X) :- studied(X,english). % X изучал языки, если изучал английский studied_languages(X) :- studied(X,german). % . или немецкий studied(petya,mathematics). % Петя изучал математику studied(petya,compscience). % . компьютерные науки studied(petya,english). % . и английски studied(vasya,german). % Вася изучал немецкий studied(vasya,literature). %. и литературу

Спросим, кто из ребят, известных компьютеру — технический переводчик:

?- speciality(X,tech_translator). X = petya ; X = petya ; false.

Ага…то есть Петя, Петя и ложь… Что-то не так, подумает программист и попробует разобраться. На самом деле, перебирая все варианты значений X, Пролог пройдёт по такому дереву:

Дерево будет обходиться в глубину, то есть сначала рассматривается всё левое поддерево для каждой вершины, затем правое. Таким образом, Пролог дважды докажет, что Петя — технический переводчик, но больше решений не найдёт и вернёт false. Стало быть, половина дерева нам, в общем-то, была не нужна. В данном случае, перебор не выглядит особенно страшным, всего-то обработали лишнюю запись в базе. Чтобы показать «опасность» перебора, рассмотрим другой пример:

Представим, что перед нами в ячейках расположены три чёрных и три белых шара (как на картинке выше), которые требуется поменять местами. За один ход шар может или передвинуться в соседнюю пустую клетку, или в пустую клетку за соседним шаром («перепрыгнуть» его). Решать будем поиском в ширину в пространстве состояний (состоянием будем считать расположение шаров в ячейках). Суть этого метода заключается в том, что мы ищем все пути длины 1, затем все их продления, затем продления продлений и т. д., пока не найдем целевую вершину (состояние). Почему поиск в ширину? Он первым делом выведет самый оптимальный путь, то есть самый короткий. Как может выглядеть код решения:

% Обозначения: w - белый шар, b - чёрный, e - пустая ячейка is_ball(w). % w - шар is_ball(b). % b - шар near([X,e|T],[e,X|T]) :- is_ball(X). % если фишка рядом с пустой ячейкой, то можно переместиться near([e,X|T],[X,e|T]) :- is_ball(X). jump([X,Y,e|T],[e,Y,X|T]) :- is_ball(X), is_ball(Y). % если за соседним шаром есть пустая ячейка, то можно переместиться jump([e,Y,X|T],[X,Y,e|T]) :- is_ball(X), is_ball(Y). % предикат перемещения. Мы или рассматриваем первые элементы списка, или убираем первый элемент и повторяем операцию move(L1,L2) :- near(L1,L2). move(L1,L2) :- jump(L1,L2). move([X|T1],[X|T2]) :- move(T1,T2). % предикат продления текущего пути. Если из состояния X можно перейти в состояние Y и % Y не содержится в текущем пути, то Y - удачное продление prolong([X|T],[Y,X|T]) :- move(X,Y), not(member(Y,[X|T])). % Первый аргумент - очередь путей, второй - целевое состояние, третий - результат, то есть найденный путь bdth([[X|T]|_],X,R) :- reverse([X|T], R). % Поиск в ширину нашел решение, если первый элемент пути совпадает с целью (путь наращивается с начала, так что перевернем результат) bdth([P|QI],Y,R) :- bagof(Z,prolong(P,Z),T), append(QI,T,QO), !, bdth(QO,Y,R). % Ищем все возможные продления первого пути и кладём в очередь, рекурсивно запускаем поиск bdth([_|T],Y,R) :- bdth(T,Y,R). % Если продлений на предыдущем шаге не нашлось, то есть bagof вернул false, убираем первый путь из очереди bsearch(X,Y,R) :- bdth([[X]],Y,R). % Удобная обёртка над предикатом bdth % Предикат, который решает нашу задачу и выводит результат и длину найденного пути на экран solve :- bsearch([w,w,w,e,b,b,b],[b,b,b,e,w,w,w],P), write(P), nl, length(P, Len), write(Len), nl.

Если вы попытаетесь вызвать предикат solve, то, в лучшем случае увидите ошибку, в худшем — среда зависнет. Дерево здесь (с учётом лежащих в памяти путей) настолько велико, что переполнит стек, так и не подарив нам ответа. Ну и что — скажете вы, это же может происходить и в императивных (процедурных (обычных)) языках программирования. Конечно. Но, повторюсь, на решение той же задачи на Питоне или Си (без использования библиотек) ушло бы на порядки больше времени. Давайте для полноты картины я приведу решение данной проблемы, а после перейдем к тому, какие же задачи решаются подобным образом.

Со стороны улучшения алгоритма можно предложить использовать поиск в глубину. Но как же, он ведь не даст оптимального результата? Сделаем просто: ограничим глубину поиска. Так мы точно не забьём стек и, возможно, получим ответ. Поступим так: проверим, есть ли пути длины 1, затем длины 2, затем длины 4 и т. д. Получим так называемый поиск с итерационным заглублением:

% Первый аргумент - текущий путь, второй - целевое состояние, третий - результат, то есть найденный путь dpth_id([X|T],X,R,0) :- reverse([X|T], R). % Успешное окончание поиска dpth_id(P,Y,R,N) :- N > 0, prolong(P,P1), N1 is N - 1, dpth_id(P1,Y,R,N1). % Если счётчик >0, то уменьшаем его и продолжаем поиск рекурсивно generator(1). % Изначально предикат вернет 1 generator(N) :- generator(M), N is M + 1. % Рекурсивно получаем 2, 3, 4 и т. д. isearch(X,Y,R) :- generator(D), dpth_id([X],Y,R,D). % Удобная обертка, которая будет вызывать поиск от каждого натурального значения глубины.

Во-первых, здесь стоит обратить внимание, что мы не используем очереди, а также внешних предикатов (кроме reverse, но он для красоты). Это потому, что поиск в глубину естественен для Пролога (ищите картинку с деревом выше). Во-вторых, пусть мы и делаем вроде как «лишние» действия, то есть для каждого нового значения глубины проходим по всем путям заново, мы практически не теряем в скорости относительно поиска в ширину (может в несколько раз, но не на порядок), при этом значительно экономим память. В-третьих, мы наконец-то получаем ответ, и это самое главное. Приводить его не буду, так как он займет много места, но для интриги оставлю вам его длину: 16.

С другой стороны, задачу можно было бы решить, не меняя код поиска, а лишь изменив правила перемещения шаров. Обратим внимание, что нам заранее известны входные и выходные данные. Приглядевшись становится понятно, что нет никакого смысла в движении фишек «назад». Действительно, если чёрным нужно встать в правые позиции, то какой смысл делать ходы влево? Перепишем предикаты движения:

near([w,e|T],[e,w|T]). near([e,b|T],[b,e|T]). jump([w,X,e|T],[e,X,w|T]) :- is_ball(X). jump([e,X,b|T],[b,X,e|T]) :- is_ball(X).

Хм, код стал даже проще. Запустив мы убедимся, что поиск (оба варианта), во-первых, работает, во-вторых, работает быстро, в-третьих, работает быстро и выводит результат. Это успех. Мало того, что мы решили задачку, только что был создан самый настоящий искусственный интеллект. Программа получает входные данные и желаемый результат, а затем сама ищет, как его достигнуть. Да, это однозначно успех.

Зачем и где применяют логическое программирование

Давайте вернемся к рассмотренным примерам и попробуем представить, как это можно использовать на практике.

• Анализ естественного языка: Пример с производной — классический пример разбора выражений. Но если мы заменим арифметические операторы, переменные и числа на слова, добавим правила, скажем, английского языка, то сможем получить программу, разбирающую текст на структурные элементы. Занимательно, что одновременно мы получим и программу, способную генерировать текст. Но если логическое программирование можно удобно и эффективно использовать для анализа и разбора текста, то в задачах генерации качественного текста скорее придется обращаться к нейросетям. Тут важно отметить, что рассуждая об анализе и генерации предложений нельзя не упомянуть сложность решения подобных задач. Человек при составлении и восприятии текста ориентируется не только на набор слов и их значений, но и на свою картину мира. К примеру, если в базе лежит факт «Миша починил Маше компьютер», то на вопрос «Разбирается ли Миша в компьютерах?» программа не сможет ответить, не смотря даже на то, что решение вроде как «на поверхности». Именно из-за низкой скорости и особенностей использования на чисто логических языках не занимаются тем, что мы ждем увидеть, загуглив «нейросети» (поиск котиков на картинке, например, не для Пролога). Но вот задачи синтаксического разбора, текстовой аналитики и т. п. на логических языках решать очень даже комфортно.

• Поиск решений: Задача с Петей и Васей, а также задача с шарами — примеры поиска решений. Представим, что у нас есть набор знаний о некоторой системе и нам нужно понять, можно ли тем или иным путем её взломать (обойти защиту). Это можно достаточно лаконичным образом описать на логических языках и запустить процесс поиска решений. Помимо переборных задач, хорошо будут решаться те, где требуются логические рассуждения (анализ кода или, опять же, естественного текста).

• Мета-программирование: С помощью того же Пролога можно описать свой собственный язык, соответственно, со своими правилами. Это достаточно важный момент для многих проектов, где сталкиваются специалисты разных сфер. Например, стоит задача анализа неких химических данных. В команде работают химик и программист. Получается, программист должен постоянно советоваться с химиком о том, что и как ему делать, ведь химическим формулам то в IT не учат. А разговаривать — это, в общем-то, не особенно приятно, особенно если кто-то умнее тебя. И тут программисту было бы очень удобно написать простой язык, на котором химик сможет сам записать свои формулы, не трогая разработчика. Вот тут и пригодится логическое программирование.

И тут крайне важно отметить, что решения на логических языках оказываются столь же неэффективны, сколько удобны (если речь не идёт о нишевых, специализированных решениях). Программа на императивном языке всегда обгонит аналогичную программу на логическом, но затраты на написание кода в ряде случаев (в том числе описанных выше) падают в разы. На практике вы вряд ли столкнетесь именно с Prolog-ом. Он, конечно, выразителен (можно описывать сложные вещи просто), хорошо расширяется, на нем легко писать надежный код и решать определенные задачи (в т. ч. просто логические задачки), но есть и ряд недостатков: пролог сильно уступает по скорости императивным языкам, а также не особенно поддерживается и не развивается, что делает его применение на практике практически невозможным.

Стоит ли планировать его изучение на 2021-й

Тут оставлю своё субъективное мнение, разделённое на две части:

• Если вы только-только делаете первые шаги в программировании, то браться за логическое программирование не стоит, поскольку на практике вы будете практически всегда писать код, используя императивные языки, и их изучение — основа вашей будущей специальности. Учиться разрабатывать программы сразу и в императивной, и в декларативной (описываем задачу и результат, а не как его получить) парадигмах, как по мне, малоэффективно.

• Если вы уже более-менее освоились в программировании, то браться за логическое программирование определенно стоит. Во-первых, учиться мыслить иначе — это замечательная тренировка для вашего мозга (а он, между прочим, является рабочим инструментом разработчика). Во-вторых, зачастую полезно задуматься, как вы решили бы задачу на том же Прологе, и посмотреть на код под другим углом. В-третьих, иногда крайне удобно сделать на логическом языке прототип, отображающий функционал, и затем разрабатывать полноценное решение. В-четвертых, пусть логические языки пригождаются редко в реальной практике, но вот декларативный подход встречается довольно часто, так как многие языки реализуют в себе логические или функциональные элементы.

И здесь остаётся лишь пожелать продуктивного 2021-го года!

Хочется выразить особую благодарность Дмитрию Сошникову за знакомство с этой удивительной парадигмой.

• логическое программирование
• программирование
• prolog
• пролог
• обработка естественного языка
• искусственный интеллект
• метапрограммирование
• поиск решений
• анализ текста
• декларативное программирование

Какие языки поддерживают парадигму логического программирования

Drop the number

Great air battles

Социальные сети

Выбор первого языка программирования

Если вы начинающий программист, вас, вероятно, интересует, какой язык программирования следует изучить в первую очередь. С таким количеством языков, которые доступны сейчас, сложно выбрать тот, который подходит именно вам. Язык программирования — формальный язык, предназначенный для записи компьютерных программ. Язык программирования определяет набор лексических, синтаксических и семантических правил, определяющих внешний вид программы и действия, которые выполнит исполнитель под её управлением.

Уровни языков программирования

• Язык программирования низкого уровня
• Язык программирования высокого уровня

Языки низкого уровня

Язык низкого уровня — это язык программирования, который практически не абстрагируется от архитектуры системы команд компьютера.

Языки низкого уровня обычно используются для написания системного программного обеспечения, такого как операционные системы и драйверы устройств, или для доступа к аппаратным устройствам.

Примеры языков программирования низкого уровня включают машинный код и язык ассемблера.

• Машинный код — это язык низкого уровня. Это единственный язык, который может напрямую выполняться компьютером.
• Ассемблер — это язык низкого уровня. Это удобочитаемая форма машинного кода, которую программистам легче написать и понять.

Однако людям трудно читать и писать машинный код. В результате были разработаны языки программирования более высокого уровня, которые позволяют людям писать код, который им легче читать и понимать.

Языки высокого уровня

Язык высокого уровня — это язык программирования, обеспечивающий абстракцию от архитектуры системы команд компьютера. Языки высокого уровня обычно используются для написания прикладного программного обеспечения, такого как веб-приложения и программы. Примеры языков программирования высокого уровня включают JavaScript, Python, C++, Java и др.

Хотя языки высокого уровня легче читать и писать людям, они должны быть переведены в машинный код, прежде чем их сможет выполнить компьютер. Этот перевод обычно выполняется компилятором или интерпретатором.

• Компилятор — это программа, которая переводит исходный код, написанный на языке высокого уровня, в машинный код. Машинный код может быть непосредственно выполнен компьютером.
• Интерпретатор — это программа, которая переводит и выполняет исходный код, написанный на языке высокого уровня. Машинный код не выполняется компьютером напрямую.

Типы языков программирования

Существует множество различных типов языков программирования. Некоторые языки предназначены для конкретных целей, в то время как другие имеют более общее назначение.

Примеры специализированных языков программирования:

• SQL — это язык, используемый для управления данными в базах данных.
• HTML — это язык разметки, используемый для создания веб-страниц.
• CSS — это язык таблицы стилей, используемый для описания представления веб-страницы.

Примеры языков программирования общего назначения:

• C++ можно использовать для различных целей, таких как системное программное обеспечение, прикладное программное обеспечение и игры.
• Java — это язык, который можно использовать для веб-приложений, мобильных приложений и больших данных.
• Python — это универсальный язык, который можно использовать для таких вещей, как искусственный интеллект, машинное обучение и веб-разработка.

Что такое парадигма программирования?

Парадигма программирования — это способ мышления о программировании. Это концептуальная модель, которая определяет, как мы должны писать наш код. Существует множество различных типов языков программирования. Некоторые из них более универсальны, чем другие, и могут использоваться для различных целей. Другие более специализированы и предназначены для конкретных задач.

Когда дело доходит до изучения языка программирования, существуют различные типы парадигм программирования, которым можно следовать. Это включает:

• Логическое программирование
• Объектно-ориентированные языки программирования
• Скриптовые языки программирования
• Функциональные языки программирования
• Языки процедурного программирования

Каждый тип парадигмы имеет свой набор преимуществ и недостатков. Например, логическое программирование отлично подходит для решения сложных задач, но его трудно читать и понимать.

С другой стороны, объектно-ориентированные языки программирования намного легче читать и писать, но они могут быть не такими мощными, когда дело доходит до решения сложных задач.

Хотя существует множество различных парадигм программирования, большинство языков программирования можно классифицировать как императивные или декларативные:

• Императивные языки программирования основаны на концепции команд. Команды — это инструкции, сообщающие компьютеру, что делать.
• Декларативные языки программирования основаны на концепции выражений. Выражения — это операторы, описывающие, что должно быть сделано, но не определяющие, как это должно быть сделано.

Объектно-ориентированное программирование — это парадигма, основанная на концепции объектов и их взаимодействии. Объекты — это автономные единицы, у которых есть данные и поведение. К объектно-ориентированным языкам программирования относятся C++, Java и Python.

Языки программирования сценариев — это языки высокого уровня, предназначенные для автоматизации задач. Обычно они используются для написания небольших программ или сценариев. Скриптовые языки программирования включают Perl, PHP, Python и др.

Функциональное программирование — это парадигма, основанная на оценке функций. Функции — это автономные единицы кода, которые принимают входные данные и производят выходные данные. Функциональные языки программирования включают Haskell и Lisp. JavaScript также можно использовать как функциональный язык программирования.

Процедурное программирование фокусируется на пошаговом выполнении набора инструкций (процедур). Процедуры — это автономные единицы кода, выполняющие определенную задачу. Языки процедурного программирования включают C и Pascal.

Логическое программирование — это тип языка программирования, основанный на формальной логике. Обычно он используется для приложений искусственного интеллекта. Программы, написанные на языке логического программирования, представляют собой наборы логических операторов. Эти утверждения можно использовать для вывода новых фактов или решения проблем. К языкам логического программирования относятся Prolog и LISP.

Какой язык программирования изучать в первую очередь?

Чтобы решить, какой язык программирования вы хотите изучить в первую очередь, вам нужно подумать о том, почему вы хотите научиться программировать. Программирование настолько распространено сейчас, что вы можете использовать свои навыки программирования в веб-разработке, машинном обучении, разработке игр, автоматизации и даже искусстве.

Чтобы решить, какой язык программирования изучать первым, рекомендуем следовать следующему алгоритму:

1. Начните с ответа, почему вы хотите научиться кодировать
Вы учитесь для своей карьеры, для создания идеи стартапа, для решения проблемы на работе или просто для удовольствия? Это самый важный шаг, так как обучение требует больших усилий, и всегда полезно знать, зачем вы это делаете.

2. Найдите, какие языки программирования достижению ваших целей
Веб-разработчики в основном используют JavaScript, специалисты по данным используют Python, разработчики игр используют Unity и C++ и т.д.

3. Определите, сколько у вас есть времени, и будьте реалистичными
Это один из самых важных и часто упускаемых из виду шагов. Научится решать большие задачи используя всего несколько свободных часов каждую неделю нереально. Как правило, на освоение первого языка программирования потребуется от 3 до 6 месяцев. За это время, в лучшем случае, можно достичь только среднего уровня. Такие языки, как Python и JavaScript, требуют меньше времени на обучение, тогда как C++ и Java — больше.

4. Будьте последовательны
Изучение вашего первого языка больше связано с развитием ваших мыслительных процессов, чем с самим кодом. Во многих языках есть разные способы решения одной и той же задачи, а это значит, что как только вы узнаете, как работают функции и циклы, вы сможете научиться писать их на многих языках намного быстрее.

Как начать обучение?

Чтобы начать программирование, важно найти ресурсы, предоставляющие достаточную базу знаний. Безусловно, найти такие ресурсы не сложно – их достаточно много в свободном доступе. Если вы уверены в своих силах, твердо знаете, что вам нужно и как этого достичь, действуйте. Есть и другой способ – тот, который предлагаем мы: получить навыки программирования в нашей школе SpaceLab. Это абсолютно бесплатно. Онлайн-школа программирования AVADA-MEDIA создана с целью поиска талантливых людей, способных стать высококлассными программистами и в последствие могли бы быть частью нашей команды.