在此情况下，继续创造新语言的最大因素，反而是出于控制的考量。据悉，Java是一种功能齐全的面向对象语言，且涉及重点之一是跨平台的可移植性，可惜这并不是微软的首要目标。随后SunMicrosystems和微软在1997年陷入了旷日持久的冲突，并最终推动后者在2022年推出了C#。其填补了微软开发堆栈的‘中间’位置，且该公司能够更好地掌控该语言。其诞生的一个主要推动因素，就是需要能够在Google的容器化云环境中，高效且可预测地部署。
程序员必须要学的计算机语言?在 7 月上旬的一篇 CACM 博客文章中，Doug Meil 谈论了《为何有这么多编程语言？》这个话题而在 1990 年代，曾有一位精通计算机、但并非身为全职开发者的朋友向他提问“为何没有一种好用的编程语言？”当时他的回答是，编程语言同行为特定的人物或工作语言而设计，今天小编就来说说关于程序员必须要学的计算机语言?下面更多详细答案一起来看看吧!
程序员必须要学的计算机语言
在 7 月上旬的一篇 CACM 博客文章中，Doug Meil 谈论了《为何有这么多编程语言？》这个话题。而在 1990 年代，曾有一位精通计算机、但并非身为全职开发者的朋友向他提问“为何没有一种好用的编程语言？”当时他的回答是，编程语言同行为特定的人物或工作语言而设计。
（来自：BLOG@CACM）
从这个意义上说，大多数语言的区别，并不在于它们使什么成为可能、而更多地表现在它们使什么变得容易。
几年前，Doug Meil 有机会参观了位于加州山景城的计算机历史博物馆。有趣的是，在众多展品中，有一幅关于编程语言演变的超大号壁纸图标。
这张图是如此之大，想必任何编写过“Hello World”语句人们，都可以在上面找到对应的编程语言。
在本能的趋势下，人们会忍不住沿着时间的正序方向去查看。但若回头望，你又会领略到不同的视角。
这张图表显示了已经发明的数千种编程语言里的大约 150 种，其中一些较为通用、另一些则是为特定类型的应用程序而设计。
图表上的箭头，显示了较新诞生的语言如何受到了老语言的影响。不过就算复杂如此图，它也只能算是更大范围里的一个样本。
（图 via Coding Across America）
软件世界里的新语言依然层出不穷，但很少有全新的语言冒出来。回顾早期，计算机的资源内存、存储和处理能力都相当昂贵且有限。
为此，人们不得不逆风上坡，甚至经常需要通宵熬夜来争取计算机的使用时间。而 1950-1960 年代初始的命名空间，可以精确地处理底层事务。
时至今日，年轻开发者们已鲜有涉足 FORTRAN（公式翻译）、COBOL（通用商业导向语言）、BASIC（初学者通用符号指令代码）、ALGoL（算法语言）、LISP（List Processor）。
不过就算大多数人可能根本没有听说过描述字符串处理算法的 SNOBOL 语言（1962）或 OBJOL，但只要充分理解了面向对象的编程理念，就不难推测它可以用来干什么 —— 至少年代的命名模式就是如此。
1964 年的 PL/I，致力于成为一种更好用的编程语言。虽然它没有如设计者预期那样发展，但早在 1960 年代初，人们就已经提出过“为何有这么多编程语言”的疑问。
时间快速翻到千禧年后，我们陆续迎来了 Scala（2003）、Go（2009）、Rust（2010）、Kotlin（2011）和 Swift（2014）。
当下的技术环境，似乎所有这些基本语言的属性，都被重组到了特定的解决方案中。
其能够满足任何平台上的所有低级 / 高级功能、过程 / 对象、单线程 / 多线程、编译 / 脚本需求。
在此情况下，继续创造新语言的最大因素，反而是出于控制的考量。
1990 年代中期，微软主要提供了 Visual Basic 和 Visual C开发语言，两者都源于计算机历史博物馆壁纸上的旧节点。
VB 流行于为 Windows桌面平台构建前端应用程序，但缺乏许多高级语言功能 —— 比如数据结构和线程。
VC处于光谱的另一端 ——开发者几乎可以做到任何事情，但难点在于语言本身太过复杂。
正因如此，一些人看到了打造一款“中间语言”的机会，于是 Java 在 1996 年迎来了爆发。
据悉，Java 是一种功能齐全的面向对象语言，且涉及重点之一是跨平台的可移植性，可惜这并不是微软的首要目标。
随后 Sun Microsystems 和微软在 1997 年陷入了旷日持久的冲突，并最终推动后者在 2022 年推出了 C# 。
乍一看 C# 和 Java 很像，但实际上并非如此。其填补了微软开发堆栈的‘中间’位置，且该公司能够更好地掌控该语言。
最后从总体设计控制角度来看，维护和发展现有系统，很容易变成一项艰巨的挑战。而管理编程语言的增长，也是最困难的案例之一。
作为编程语言的用户，优秀开发者们不仅具有生产力、还能够以创造性的方式去使用相关特性，即便这么做并不是语言作者所期望的。
2009 年的 Go 语言，就是一个相当有趣的例子。其诞生的一个主要推动因素，就是需要能够在 Google 的容器化云环境中，高效且可预测地部署。
其次是对强大语言的渴望，尤其在网络和并发性方面。从人才角度来看，Google 显然有能力为现有语言构建一套新的编译器和运行时引擎。
但要改变开发者的习惯，则需要费力地改变编程语言的语法和功能 —— 尤其是被告知某些事情不再被允许、或必须以不同方式去完成时。
