scala为什么不火,程式设计师必读的专业书籍推荐
scala为什么不火,程式设计师必读的专业书籍推荐详细介绍
本文目录一览： Scala这个有知道的吗，怎么样啊？
挺不错的，Scala这个品牌口碑非常好的呢，评价超级好，相比于市面同类型产品，更加绿色环保的
用健康清洁品选Scala啊，这个品牌现在很火的，听说很不错呢，相比于市面同类型产品，更加绿色环保的
Scala挺不错的一个品牌值得去用呢，现在很火的
Scala是一门多范式语言，一般常用的范式有：命令式 和 函数式，由于Scala是一门多范式语言，所以通俗来说我们可以说Scala是一门命令式编程语言同时也是函数式编程语言。
命令式：命令式是植根于冯·诺依曼体系的，一个命令式程序就是一个冯·诺依曼机的指令序列，给机器提供一条又一条的命令序列让其原封不动的执行。通俗来说就是按照指令顺序一步一步执行。
函数式：又称泛函编程，它将计算机的计算视为数据中的函数计算。函数式编程最重要的基础是λ（lambda）演算，λ演算对函数式编程语言有着巨大的影响。典型的函数式语言包括Erlang和Lisp等。
为什么要用函数式：
目前来说CPU的性能发展大体上是在同等面积上集成更多的晶体管等集成电路，随着纳米技术的不断提高，CPU能够集成的计算单元也越来越多，但终归是有上限的。所以在之后，单核的发展逐渐走向了多核的发展，以多核来达到性能的提升。
目前计算机的CPU基本上都是多核CPU，在使用命令式编程的时候就设涉及到多线程之间的状态共享，需要锁机制实现并发的控制，而锁机制虽然保证了安全性，但是却对性能来说是一个阻碍。
而函数式编程不会再多个线程之间共享状态，不需要用锁机制，可以更好的并行处理，充分利用多核CPU的并行处理能力。
如，电信行业多数使用Erlang来进行开发，就是看中了函数式编程的并行处理能力。
Scala的特点
Scala是面向对象的：Scala是一个纯面向对象语言，在某种意义上来讲所有数值都是对象。对象的类型和行为是由class和trait来描述的。Class的抽象可由子类化和一种灵活的基于mixin的组合机制（它可作为多重继承的简单替代方案）来扩展。
Scala是函数式的： Scala还是一个函数式语言，在某种意义上来讲所有函数都是数值。Scala为定义匿名函数提供了一种轻量级的语法，它支持高阶（higher- order）函数、允许函数嵌套、支持局部套用（currying）。Scala的case类及其内置支持的模式匹配模型代数类型在许多函数式编程语言中 都被使用。
Scala是静态类型的：Scala配备了一套富有表现力的类型系统，该抽象概念以一种安全的和一致的方式被使用。
Scala是可扩展的：Scala的设计承认了实践事实，领域特定应用开发通常需要领域特定语言扩展。Scala提供了一个独特的语言组合机制，这可以更加容易地以类库的形式增加新的语言结构：两者结合使用可方便地定义新语句，无需扩展语法，也无需使用类似宏的元编程工具。
任何方式可以被用作中缀（infix）或后缀（postfix）操作符
闭包按照所期望的类型（目标类型）自动地被构造
Scala可与Java和.NET进行互操作：Scala 设计时就考虑了与流行编程环境良好交互，如Java 2运行时环境（JRE）和 .NET框架（CLR）。特别是与主流面向对象语言，如Java和C#尽量无缝交互。Scala有像Java和C#一样的编译模型（独立编译，动态装载 类），允许访问成千上万的高质量类库。
现在哪门程序语言比较火？
作为一个老程序员，我来回答一下这个问题。
目前世界上有600多种计算机语言，几乎每个语言都有自己的应用场景。下面我按照不同的应用场景，说一下各种语言的使用情况。
Web开发
Web开发是一个比较大的领域，比较常见的开发语言有java、Python、PHP等，这三个语言也各有特点，Java以性能著称，Python以简单著称，PHP以灵活著称。按照目前的使用情况来看，在大型商业互联网平台上，Java的使用比较多。
Web前端开发比较常见的语言是HTML、JavaScript等。
嵌入式开发
嵌入式开发以C语言为主。C语言在工业控制、智能装备、智能家居等物联网应用领域有广泛的使用，这主要得益于C语言对硬件操作比较直接，大部分嵌入式设备都支持C语言的开发环境。当然在嵌入式开发中C++、Ada语言也有大量的使用。
大数据、人工智能
大数据开发比较常见的语言有Python、Java、Scala、R等语言，在Hadoop大数据平台下Python和Java使用的比较多，在Spark平台下Scala和Python使用的比较多。
人工智能涉及到的开发内容比较多，在自然语言处理、计算机视觉、机器人控制方面使用C、C++比较多，在知识推理、机器学习领域Python使用的比较多。
总的来说，在大数据和人工智能领域，目前使用Python比较普遍。
以上是比较常见的开发场景，当然还有很多场景比如游戏开发领域、图形处理领域使用C++比较多，分布式并发处理的场景可以使用GO语言，Windows平台下可以使用C#语言，在苹果系统下可以使用Swift、OC等等。
以上提到的这些语言在各自的应用场景下都是比较流行的，编程语言本身也是动态发展的，总的方向是功能越来越细化，使用越来越简单。
哪种编程语言最好学？
建议可以乘着年轻多学点好的技术，为以后的工作做准备，不要荒废了自己的青春！！
根据自己的兴趣做选择，选择适合自己的专业，在选择适合自己的学校；
像城市轨道、电子商务、幼师、护理等都是很不错的，还有汽修专业现在的互联网时代，比较推荐我们的新媒体运营，电子商务等，以后就业会很不错的！
选择学校的话，建议实地考察，可以考察这个学校的实训、教学教室、老师、以及校园环境等等
另外建议选择一个好学校去系统学习
选择学校的话，首先要关注学校的规模，是不是全国都有分校，因为规模大的话，那么就业的话更有利；?其次学习技术的话，关注学校的实训设备，是不是以实训为主，关乎了是否能学习到真技能；?第三师资力量，好的师资力量能够和老师学到更加专业的技能，以后竞争力更强；?第四校园环境和校园管理方面，会保证自己在学校的一个生活状态，更好的环境中去学习。所以说选学校最好还是要去学校实地考察。?从这几个方面去选择学校的话，可以选择一所适合自己的学校哦
问题一：编程语言学哪个好 简单点说就是两条路：
一、C\C++\C#(ASP.NET)
二、JAVA(J2SE\J2EE\J2ME\JSP)
走这两条路都必学的：数据结构、数据库（SQL或Oracle）
选学：计算机应用基础、网络基础、硬件基础。
C是学习高级语言的基础；C++主要用于编写大型软件核心代码和汇编一样，比较难学，不过学好了后，很有前途；C#主要用于编写一些系统软件，比如游戏引擎核心代码，编写比较简单，界面比较友好；ASP.NET主要是用C#语言编写开发网站（B/S架构）。
J2EE是用很广泛，主要偏向于企业应用软件和一些桌面系统（C/S架构），计算机平台；第二，J2ME,面向无限领域，主要用于开发手机一些软件，比如手机游戏。很有潜力的家伙，看看中国的手机用户就知道了；JSP主要也是开发网站。
大概就是这些。说得太多了，可能你初次接触也比较麻烦。两者根本就没有一个肯定的说法谁好谁不好。我说下我个人感觉吧。初次涉及Java领域，感觉到Java入门是好像没有C,C++入门快，工具也没有什么Turbo C,Visual C++好用，界面没有它们友好。什么JAVA_HOME,CLASSPATH，虚拟机等概念都是初次接触，学的东西比较多。不过学Java的目前比C的好找工作点，我个人感觉。
不过作为一个高级的程序员，绝对不仅仅只会一门语言的。这就是他们常说的“精一门，通两门，熟三门...”
至于证书，C好像没有专门的证书，只是有等级认证。
Java证书一般就是SUN公司的认证了，有权威，含金量高。
Sun的Java认证有多种，SCJA、SCJP、SCJP、SCWCD、SCBCD、SCDJWS、SCMAC、SCEA，想考高级别的要先考低级别的
问题二：现在学哪种编程语言最好 1.零基础，打算自学编程，应具备哪些的知识？
答:
对于入门阶段，对知识水平的要求并不算高，或者说很低，大家都应该听说过xxx小学生编程如何如何这般这般怎么样之类的话题，这里，我们不谈长期发展，只谈如何入门。首先，我觉得你应该具备计算机的基本操作能力，如果说你连新建一个文件夹或者说从网上下载资料都不会，那么你应该先买本《windows xx从入门到提高》看，然后再考虑编程这件事，如果你觉得对计算机的基本操作已经熟练后，请继续向下看。
2.学编程应具备哪些条件？
答:
第一：硬件保证，首先你应该具备一台电脑，不管是笔记本还是台式，也不管性能高低，性能对前期学习编程几乎无任何影响，就入门来看，操作系统还是首选windwos。
第二：有xx语言的入门本书，纸做的，具体xx语言是哪种语言，后面我们再讨论这个问题。虽说现在铺天盖地的都是电子书了(保留这句话的确定性)，到处是扫描版，还高清呢，但我还是推荐看纸做的书，好处有两点，其一是便于携带，可以随时翻阅；其二是避免眼疲劳，我不信你一直晚盯着显示器看电子书眼睛不会酸；还有一点，尊重图书作者的版权。
第三：时间保证，如果你每天都有一大堆事等着你去处理，先去处理那些事吧，处理完后把剩余时间划出一整块的给编程，进行随时可能被打断的学习，在编程这块，我不认为这是在用功学习，零碎时间去背单词？应该是个不错的选择。
3.你确定要学编程？
答:
这个问题看起来有点多余，但为什么要提出这个问题？要知道，编程不是一朝一夕的事，如果你只是一时的冲动，或者仅仅是要完成心目中的某个小工具，并没有长期写程序的打算，这样的话，编程不学也罢，毕竟编程从入门到能独立写软件会有很长的一段路要走，中途一旦放弃就前功尽弃，并且已经浪费了你大把的宝贵时间，实在是得不偿失。不过，你尽管吐槽说是这是你的业余爱好，有个爱好也挺好，那么，继续往下看吧。
4.如何才能入门？
答:
到底怎样才能入门？其实，只要你有毅力，慢慢折腾个一年半载，肯定能入门，但写这篇文章的目的就是为了把这个周期缩短些，不是吗？所以，下面我就以个人的观点来谈谈怎么才能更快的入门，这里先笼统的介绍下，对于每点，后面单独介绍。
C1>.去了解计算机的基本组成，计算机的发展史和编程的发展史，看起来和编程没什么关系，潜在的影响还是十分大的;
C2>.选择一门简单的语言作为入门语严;
C3>.学会使用搜索引擎;
C4>.知道如何看书;
C5>.要”像”个高手;
C6.>应具备的学习态度;
4.1:了解这些历史的意义:
了解一些编程的实质远比知道如何编程更有意义，不要在编程是怎么回事的情况下就去学习编程，这样对你的学习是十分不利的，作为一个编程爱好者，知道计算机的工作原理，这应该是一件再正常不过的事，你难道不想去知道吗？
4.2>.选择入门语言:
这个问题在入门阶段一直是争议十分大的问题，n多语言，n多推荐，到最后搞到新手一会听说这种语言适合新手，于是学习这种语言，一会又有人说xx语言是垃圾、弱爆了，学了也没用，之类的话，开始推荐你xxx语言，于是新手们又开始学习这种语言，搞到最后，什么语言都没搞懂，时间大把大把的流失，热情消耗殆尽。要解决这个问题，首先要明白一个根本问题，怎样挑选适合入门的编程语言？我推荐从难度这个角度来考虑，这门语言必须简单易学，有趣，而且要有一定的热度，有热度才能有更多的人一起交流讨论，翻开编程语言列表，发现有100多种编程语言，而且这个数还是在不断增加的，这里我们一起来看下2012年5月份的编程语言排行榜，能进......>>
问题三：学习哪种计算机语言比较好? 主要有两种可供你选择：
1，java；
2，C++；
java方面：现在国外几乎所有大学的计算机教材都采用java，而且，jvm具有非 常强大的跨平台性，可移植性高，作为开源巨头――sun公司所开发出的语言，有着非常大的潜力，是一种灰常流行的语言。
C++方面：全世界都在使用，全世界都说好，不过部分语法比较复杂（特别是里面的指针问题），听说“学会C++，走遍天下”。
其他：C#可以做出非常炫的界面，看你具体想做哪方面的工作，做美工的话C#还是不能放过滴~
学习方面的注意的地方：
if（大学生）
大学毕业前写够1W行代码就行了；
else
每天一百行；cos practice makes perfect
推荐书籍：
英文好的推荐阅读原版C++primer（中文翻译出来后有些句子的原意会被曲解，读英文版还有利于你英文水平的提高，再说远一点，想搞好计算机的话英文非常重要，因为puter is not made in china~），Code plete；
最后，无论你学什么，只要认真学了，学好了，都是强大的~
三百六十行行行出状元~
best regard~
问题四：编程语言中，哪种语言最易学 对于广大编程初学者来说，存在着这样普遍的认识：学习程序设计选择编程语言
很重要，开口闭口就是VisualBasic、Visual C＋＋、Delphi、Power Builder等一些现在比较流行的开发工具。经常看见有初学者问：我学C/C＋＋，究竟是学
VisualC＋＋好，还是学Borland C＋＋ Builder好呢？或者就是要求在Visual Basic和Delphi之间作出选择。学习程序设计和学习程序设计语言究竟是怎么一个关系？初学者究竟应该如何取舍呢？就此我们打个简单的比方：学习程序设计就好比学习射击，而程序设计语言就对应射击中的气枪、手枪、步枪等各种枪械。学习射击必须要选择一种枪械，不可能没有枪还能学好射击的，也不可能同时学会使用所有的枪械。但是，如果掌握一种枪械的射击，再学别的也就触类旁通了。因为在熟悉一种枪械的同时，也学习了射击技术本身。再学其他的，自然事半功倍。学习程序设计也是一样，必然要从学习一门程序设计语言开始入手。同时在学习的过程中?
建议：学习程序设计不必苛求一定要从某一种语言入手，可以在Visual Basic、Delphi、Borland C＋＋ Builder或者DOS下的Pascal、Turbo C（或Borland C）中间选择自己比较容易接受的一种进行学习。从中主要学习的是编程本身的思想，学习的是用程序设计的眼光来看待问题。或许，学习的效果不能马上看到，但是可以学到扎实的基本功，而这对于将来的进一步发展是有很大好处的。这些基本功包括：
一、强化逻辑分析和建立数学模型的能力
编程的目的是什么？是要解决现实中的问题。而现实中的问题是用自然语言描述的，目前的计算机对其无法理解。我们要做的就是必须用计算机能理解的方式将问题“告诉”计算机。也就需要我们对现实问题进行逻辑分析，建立合理的数学模型，然后以程序和数据的形式输入计算机，R、G、B三色份量来各表示一种颜色，对于颜色的处理被转化为对R、G、B三个整数的处理。我们只要改变这三个整数，就可以将其改变成另外一种颜色。对于其它的现实问题，我们也要像
这样使其可以被计
二、数据结构和算法知识
程序设计发展到现在，已经有了一套比较普遍、完整的数学模型（我们称之为
数据结构）和对应这些数学模型的处理方法（也就是算法）。目前的程序就是以
此为基础的。在程序员中间流传着一句经验之谈：“好的数据结构是程序的一
半。”其重要性可见一斑。作为一个程序员
三、丰富的实践经验
程序设计本身就是一门实践性很强的学科。一个只存在于纸上的程序如同没
有翅膀的鸟永远不能飞翔在现实的天空。任由代码写得再巧妙，风格再优美，也
只是一张纸上的一连串字符而已。就好比是一份作文练习，或许写得很好，但是
不交给老师去批阅，和一张白纸又有什么区别呢?!最后，作为一个程序员还有一点小要求：那就是身体素质要好，能熬夜才行。
Top of Form 1
选其器与善其事――纵谈编程工具的选择选其器相同主题的文章
“工欲善其事，必先利其器”――《论语》。很多人在学习软件编程时，都希望
选择一款优秀的编程工具。到书店逛逛，可以看到各种琳琅满目的编程书籍，可
是你还没有想好选择学习什么编程语言，也就无所适从，不知道该买什么书看。
要想学好编程，必须认真了解各种语言的特点，找准自己的学习方向。那么你首
先必须明确你想要做什么，你所感兴趣的是什么？进一步说就是：你现在想要完
成哪一方面的程序设计，你的程序主要完成的功能是什么？由此在众多软件中，
选择出适合自己的开发工具。......>>
问题五：现在学什么编程语言好 C语言玩玩就好，过了指针就难了，JAVA入门简单，后边框架太多，C＋＋是王道，但学的人多了，想学的很出彩就难了。计算机语言的种类非常的多，总的来说可以分成机器语言，汇编语言，高级语言三大类。如果按语种分，可以分为英文符号语言和汉语符号语言两类。（典型的如：易语言、C语言）电脑每做的一次动作，一个步骤，都是按照已经用计算机语言编好的程序来执行的，程序是计算机要执行的指令的 *** ，而程序全部都是用我们所掌握的语言来编写的。所以人们要控制计算机一定要通过计算机语言向计算机发出命令。目前通用的编程语言有两种形式：汇编语言和高级语言。简单点说就是两条路：一、C\C++\C#(ASP.NET)二、JAVA(J2SE\J2EE\J2ME\JSP)走这两条路都必学的：数据结构、数据库（SQL或Oracle）选学：计算机应用基础、网络基础、硬件基础。C是学习高级语言的基础；C++主要用于编写大型软件核心代码和汇编一样，比较难学，不过学好了后，很有前途；C#主要用于编写一些系统软件，比如游戏引擎核心代码，编写比较简单，界面比较友好；ASP.NET主要是用C#语言编写开发网站（B/S架构）。J2EE是用很广泛，主要偏向于企业应用软件和一些桌面系统（C/S架构），计算机平台；第二，J2ME,面向无限领域，主要用于开发手机一些软件，比如手机游戏。很有潜力的家伙，看看中国的手机用户就知道了；JSP主要也是开发网站。
问题六：学哪个编程语言应用最广泛？还有，，，哪种编程语言学起来比较容易些？？ VB~VC~VF~C~C#~C++~JAVA~.NET~这些都是编程 ASP~CGI~PHP~JSP这些是WEB编程。。 虽然都是编程，但编出来的程序可是不一样的。 目标是什么？开发？创业？还是去公司上班？还是业余爱好？ 如果想业余编小程序，推荐VB~VC~容易上手。简单。也蛮强大。 如果想学好了去企业上班，推荐C++~~~~~~JAVA之类的大型项目开发。 如果想做网站，就学ASP~CGI~PHP~JSP，这4个就JSP最最最难，先学ASP。 编程语言很多，但是目的都是想写出好的程序，只要学精了一个就有钱赚，一上来不要要求太高 语言是用来交流沟通的 计算机语言也一样 多说多练 我推荐你学三种编程语言，因为推荐你学是有原因的。 第一：先学习好C语言，这个是学所有编程语言的基础。也是将来去考国家证书的必须要考的一门。 第二：学好java，因为java在目前来说，占领地位是排第一位的。而且工资待遇也不错。市场需求占有率高达50%以上。或者学习.NET,因为.NET出来还不算太久，但是就因为是微软出的东西，所以市场占有率也已经达到了48%了，况且.NET比java要容易上手。两者之一，你可以选择一个。学java就往jsp工程师方向发展，学.NET就往ASP.NET方向发展吧。 第三：顺便学一门数据库的技术。因为开发的时候，难免会要和数据库打交道。懂总比不懂要好。一般就学SQL就行了。ORACLE一般只适应于大型公司
问题七：哪种编程语言最简单好学的 c/c++的指针初学者很不习惯。 Python 相对来说自由许多， 而且功能强大。 有google ，IDL 等大公司都在用它，而且可以养成很好的缩进习惯。
应用领域很广从web(google , douban) 到GUI/console程序（比如大3d软件BLEND3D)，到网络游戏脚本，都可以用。
计算机语言的种类非常的多，总的来说可以分成机器语言，汇编语言，高级语言三大类。
电脑每做的一次动作，一个步骤，都是按照以经用计算机语言编好的程序来执行的，程序是计算机要执行的指令的 *** ，而程序全部都是用我们所掌握的语言来编写的。所以人们要控制计算机一定要通过计算机语言向计算机发出命令。
计算机所能识别的语言只有机器语言，即由0和1构成的代码。但通常人们编程时，不采用机器语言，因为它非常难于记忆和识别。
目前通用的编程语言有两种形式：汇编语言和高级语言。
汇编语言的实质和机器语言是相同的，都是直接对硬件操作，只不过指令采用了英文缩写的标识符，更容易识别和记忆。它同样需要编程者将每一步具体的操作用命令的形式写出来。汇编程序通常由三部分组成：指令、伪指令和宏指令。汇编程序的每一句指令只能对应实际操作过程中的一个很细微的动作，例如移动、自增，因此汇编源程序一般比较冗长、复杂、容易出错，而且使用汇编语言编程需要有更多的计算机专业知识，但汇编语言的优点也是显而易见的，用汇编语言所能完成的操作不是一般高级语言所能实现的，而且源程序经汇编生成的可执行文件不仅比较小，而且执行速度很快。
高级语言是目前绝大多数编程者的选择。和汇编语言相比，它不但将许多相关的机器指令合成为单条指令，并且去掉了与具体操作有关但与完成工作无关的细节，例如使用堆栈、寄存器等，这样就大大简化了程序中的指令。同时，由于省略了很多细节，编程者也就不需要有太多的专业知识。
高级语言主要是相对于汇编语言而言，它并不是特指某一种具体的语言，而是包括了很多编程语言，如目前流行的VB、VC、FoxPro、Delphi等，这些语言的语法、命令格式都各不相同。
高级语言所编制的程序不能直接被计算机识别，必须经过转换才能被执行，按转换方式可将它们分为两类:
解释类：执行方式类似于我们日常生活中的“同声翻译”，应用程序源代码一边由相应语言的解释器“翻译”成目标代码(机器语言)，一边执行，因此效率比较低，而且不能生成可独立执行的可执行文件，应用程序不能脱离其解释器，但这种方式比较灵活，可以动态地调整、修改应用程序。
编译类：编译是指在应用源程序执行之前，就将程序源代码“翻译”成目标代码(机器语言)，因此其目标程序可以脱离其语言环境独立执行，使用比较方便、效率较高。但应用程序一旦需要修改，必须先修改源代码，再重新编译生成新的目标文件(＊ .OBJ)才能执行，只有目标文件而没有源代码，修改很不方便。现在大多数的编程语言都是编译型的，例如Visual C＋＋、Visual Foxpro、Delphi等。
[NextPage]学习编程，从何入手
如果您想学习编程，却又不知从何入手，那么您不妨看看下面的几种学习方案，可能会给您一些启示吧！
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方案一 Basic语言 & Visual Basic优点（1）Basic 简单易学，很容易上手。
（2）Visual Basic 提供了强大的可视化编程能力，可以让你轻松地做出漂亮的程序。
（3）众多的控件让编程变得象垒积木一样简单......>>
问题八：哪种编程语言最实用？哪个最好学适合入门？哪个编程最有前景？ 最实用，当属C++，所有程序员都要通过它来入门，学校里都是用他入门的。
最适合入门，个人认为还是Pascal语言，因为他格式严谨，且没有“指针”这东西有的人灵光一闪就明白，有的人……，只不过有点“后继无人”了，没几个学校在教；当然，C#也不错，不仅仅没指针，大部分情况下连创建对象之后的释放都省了；如果不是JAVA不太适合刚学软件开发的人，它也不错，毕竟它一直很火；另外，学校里都是用C++入门，然后学JAVA或者C#，由学生自己选。
最有前景当属JAVA、PHP和C#，现在是互联网的天下，还是应该学一学网络开发。
不过，语言只是入门，真正用的时候其实是用别人写好的对象包，即框架，有实力的人甚至需要自己写框架，不同开发语言下的框架可不是通用的哦。
现在，我想知道你是想自学软件开发吧？
先自学C++语法，再从JAVA、PHP、C#里选一个吧，网上有很多自学的材料的，找一找相应语言的学习路线图，一步一步来。
问题九：现在的编程语言有哪些 哪种最好学有用 初学建议学Python
高手也建议Python
想什么功能都能做，并只学一门语言，还是Python
其他
系统编程: C, 汇编
企业开发方向: Java, .NET
游戏开发: C++, Lua/Python/Ruby
网站前端: HTML, javascript, CSS
网站后端: PHP, Perl, Python, Ruby, Java, C#
并行并发: erlang, F#, scala
图形界面: Python, Tk, VB, C#, C++
要高效率编写程序: Lisp, Ruby, Python
要编写的程序效率高: C/C++, 汇编
问题十：未来3年程序员学哪种编程语言最好？ 未来的时代是AIR的时代。也就是AI人工智能，物联网，AR/VR。我只提编程方面的趋势
其中人工智能的底层开发方面大多和C，C++关系度比较高。如果是应用层，也还是传统的网络开发技术，比如PHP，RubyOnRails这些
物联网的话用的主要是现在常用的技术，H5/CSS3，Nodejs（微软推荐用于物联网的技术）等等。还有就是智能硬件的开发，需要你懂C或者C++，汇编入门。
AR/VR C#是现在主流#3D引擎Unity的标准开发语言，值得一学。但是怎么说，你如果用在移动端的话 IOS里的OC/swift你要选一个，andriod的话要懂java
说了一堆你肯定有点懵逼，我这么说，上面的我都会。。。但我的定位是一个IT Manager。
作为一个初学者或者想要定某个开发方向的，你前端后端选一个，行业趋势AIR中选一个。
如果你想进阶一个大神，学的越多，能力越强，底蕴越多。当到了那一天，我可以再给你详细列很大一张清单。（现在列太早了。列出来太多你可能会怕太多学不了）
保持一个方向不停前进，最后你会发现，社会需要你是一个全能的人。但你不用从全能做起。
spark和hadoop哪个好
大数据的浪潮风靡全球的时候，Spark火了。在国外 Yahoo!、Twitter、Intel、Amazon、Cloudera 等公司率先应用并推广 Spark 技术，在国内阿里巴巴、百度、淘宝、腾讯、网易、星环等公司敢为人先，并乐于分享。在随后的发展中，IBM、Hortonworks、微策略等公司纷纷将 Spark 融进现有解决方案，并加入 Spark 阵营。Spark 在IT业界的应用可谓星火燎原之势。
创新都是站在巨人的肩膀上产生的，在大数据领域Spark也不例外。在 Spark 出现前，要在一个平台内同时完成批处理、各种机器学习、流式计算、图计算、SQL 查询等数种大数据分析任务，就不得不与多套独立的系统打交道，这需要系统间进行代价较大的数据转储，但是这无疑会增加运维负担。Spark一开始就瞄准了性能，实现了在内存中计算。 话题讨论：1.Spark为啥这么火？Spark框架采用的编程语言是什么？是否容易上手？2. Spark能否成为Hadoop的替代者呢？为什么？它们有哪些相似点与区别？3.作为一种内存的迭代计算框架，Spark使用哪些场景？4.淘宝为什么会选择Spark计算框架呢？5.Mesos 是一个能够让多个分布式应用和框架运行在同一集群上的集群管理平台。那么它是如何来调度和运行Spark的呢？6.Spark 为什么会选择弹性分布式数据集（RDD）作为它的数据存储核心？而不是分布式共享内存（Distributed Shared Memory）DSM？它们有哪些区别？ 7.Spark on YARN与Spark有啥区别？8.有人觉得，大数据时代，最精髓的IT技术是Hadoop ,Yarn,Spark，您是否体验过？看好哪个？
1.Spark为啥这么火？Spark框架采用的编程语言是什么？是否容易上手？
Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合，如pageRank、K-Means等算法就非常适合内存迭代计算。Spark整个生态体系正逐渐完善中，GraphX 、 SparkSQL、 SparkStreaming 、 MLlib，等到Spark有了自己的数据仓库后，那就完全能与Hadoop生态体系相媲美。 Spark框架采用函数式编程语言Scala，Scala语言的面向对象、函数式、高并发模型等特点，使得Spark拥有了更高的灵活性及性能。如果你学过java，可能会对scala中的一些新概念表示陌生，如隐式转换、模式匹配、伴生类等，但一旦入门，你会感觉scala语言的简洁与强大。
2. Spark能否成为Hadoop的替代者呢？为什么？它们有哪些相似点与区别？
两者的侧重点不同，使用场景不同，个人认为没有替代之说。Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面，有RDD的概念。RDD可以cache到内存中，那么每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。但是，我们也要看到spark的限制：内存。我认为Hadoop虽然费时，但是在OLAP等大规模数据的应用场景，还是受欢迎的。目前Hadoop涵盖了从数据收集、到分布式存储，再到分布式计算的各个领域，在各领域都有自己独特优势。
3. 作为一种内存的迭代计算框架，Spark适用哪些场景？
适用于迭代次数比较多的场景。迭代次数多的机器学习算法等。如pageRank、K-Means等。
4. 淘宝为什么会选择Spark计算框架呢？
这主要基于淘宝业务的应用场景，其涉及了大规模的数据处理与分析。其主要是应用Spark的GraphX图计算，以便进行用户图计算：基于最大连通图的社区发现、基于三角形计数的关系衡量、基于随机游走的用户属性传播等。
5.Mesos 是一个能够让多个分布式应用和框架运行在同一集群上的集群管理平台。那么它是如何来调度和运行Spark的呢？
目前在Spark On Mesos环境中，用户可选择两种调度模式之一运行自己的应用程序 粗粒度模式（Coarse-grained Mode）：每个应用程序的运行环境由一个Dirver和若干个Executor组成，其中，每个Executor占用若干资源，内部可运行多个Task（对应多少个“slot”）。应用程序的各个任务正式运行之前，需要将运行环境中的资源全部申请好，且运行过程中要一直占用这些资源，即使不用，最后程序运行结束后，回收这些资源。举个例子，比如你提交应用程序时，指定使用5个executor运行你的应用程序，每个executor占用5GB内存和5个CPU，每个executor内部设置了5个slot，则Mesos需要先为executor分配资源并启动它们，之后开始调度任务。另外，在程序运行过程中，mesos的master和slave并不知道executor内部各个task的运行情况，executor直接将任务状态通过内部的通信机制汇报给Driver，从一定程度上可以认为，每个应用程序利用mesos搭建了一个虚拟集群自己使用。 细粒度模式（Fine-grained Mode）：鉴于粗粒度模式会造成大量资源浪费，Spark On Mesos还提供了另外一种调度模式：细粒度模式，这种模式类似于现在的云计算，思想是按需分配。与粗粒度模式一样，应用程序启动时，先会启动executor，但每个executor占用资源仅仅是自己运行所需的资源，不需要考虑将来要运行的任务，之后，mesos会为每个executor动态分配资源，每分配一些，便可以运行一个新任务，单个Task运行完之后可以马上释放对应的资源。每个Task会汇报状态给Mesos slave和Mesos Master，便于更加细粒度管理和容错，这种调度模式类似于MapReduce调度模式，每个Task完全独立，优点是便于资源控制和隔离，但缺点也很明显，短作业运行延迟大。
6.Spark 为什么会选择弹性分布式数据集（RDD）作为它的数据存储核心？而不是分布式共享内存（Distributed Shared Memory）DSM？它们有哪些区别？
RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。 RDD只能从持久存储或通过Transformations操作产生，相比于分布式共享内存（DSM）可以更高效实现容错，对于丢失部分数据分区只需根据它的lineage就可重新计算出来，而不需要做特定的Checkpoint。
7.Spark on YARN与Spark有啥区别？
让Spark运行在一个通用的资源管理系统（如yarn）之上，最大的好处是降低运维成本和提高资源利用率（资源按需分配），部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成。而spark单独是无法有效提高资源利用率。
8.有人觉得，大数据时代，最精髓的IT技术是Hadoop ,Yarn,Spark，您是否体验过？看好哪个？
Yarn不就是Hadoop MapReduce新框架吗，这里为何要单独列出。个人认为当下Hadoop生态体系相当庞大，且技术日趋成熟，Spark还有待发展。如果有一天，Hadoop加进内存计算模型，到时，Spark又会是怎样的处境呢？
人工智能语言有哪些
典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。人工智能开发的5种编程语言01、Python第一名毫无疑问是Python。尽管Python有些特性令人不爽（whitespace、Python2.x和Python3.x之间的巨大差异、五种不同的包机制都在不同程度上有缺陷）但如果你正在从事AI工作，你几乎肯定会在某些时候用到Python。Python中可用库的数量是其他语言所无法企及的。NumPy已经变得如此普遍，以至于几乎成为了张量运算的标准API，Pandas将R的强大而灵活的数据帧带入Python。对于自然语言处理（NLP），您可以使用久负盛名的NLTK和快如闪电的SpaCy。对于机器学习，有经过实战检验的Scikit-learn。当谈到深度学习时，当前所有的库（TensorFlow，PyTorch，Chainer，ApacheMXNet，Theano等）都是在Python上首先实现的项目。(在LiveEdu上，一位德国的AI开发者教大家如何使用Python开发两个简单的机器学习模型）Python是人工智能研究的前沿语言，这是拥有最多机器学习和深度学习框架的语言，也是AI研究者几乎都掌握的语言。02、JAVA和相关语言JVM系列语言（Java，Scala，Kotlin，Clojure等）也是AI应用开发的绝佳选择。无论是自然语言处理（CoreNLP）、张量运算（ND4J）还是完整的GPU加速深度学习堆栈（DL4J），您都可以使用大量的库来管理流水线的各个部分。另外，您还可以轻松访问ApacheSpark和ApacheHadoop等大数据平台。Java是大多数企业的通用语言，在Java8和Java9中提供了新的语言结构，这使得编写Java代码的体验不再像我们过去所记得的那样糟糕。使用Java编写人工智能应用可能会让人觉得有一点点枯燥，但它确实能完成工作，并且您可以使用所有现成的Java基础架构来开发、部署和监视。
03、C/C++在开发AI应用时，C/C++不太可能成为您的首选，但如果您在嵌入式环境中工作，并且无法承受Java虚拟机或Python解释器的开销，那么C/C++就是最好的解决方案。当你需要榨干系统的每一滴性能时，你就得面对可怕的指针世界。幸运的是，现代C/C++写起来体验还不错（实话实说！）。您可以从下列方法中选择一个最适合的：您可以一头扎进堆栈底部，使用CUDA等库来编写自己的代码，这些代码将直接在GPU上运行；您也可以使用TensorFlow或Caffe以访问灵活的高级API。后者还允许您导入数据科学家用Python写的模型，然后以C/C++级别的速度在生产环境中运行它们。在未来一年中，请密切留意Rust在AI领域的一些动作。结合C/C++级别的速度与类型和数据安全性，Rust是实现产品级性能却不会造成安全问题的最佳选择。并且它现在已经可以与TensorFlow绑定了。04、Java其实，谷歌最近发布了TensorFlow.js，这是一个WebGL加速库，允许您在Web浏览器中训练和运行机器学习模型。它还包括KerasAPI以及加载和使用在常规TensorFlow中训练过的模型的功能。这可能会吸引大量的JS开发者涌入AI领域。虽然Java目前能够访问的机器学习库与其他语言相比有所局限，但在不久的将来，开发者在网页中添加神经网络就和添加React组件或CSS属性一样简单。05、R语言R在这份榜单中排名最末，并且看上去将会越来越没落。R是数据科学家喜欢的语言。但是，其他程序员在第一次接触R时会感到有些困惑，因为它采用了以数据帧为中心的方法。如果您有一组专门的R开发者，那么将R与TensorFlow、Keras或H2O搭配使用，进行研究、原型设计和实验是有意义的。但基于性能和操作方面的考虑，我不愿意推荐将R用于生产。虽然您可以写出能在生产服务器上部署的高性能R代码，但将这种用R语言编写的原型重新编码为Java或Python肯定会更容易。人工智能，火的不能再火的词了，想要驾驭他还需要不断的磨练，语言是与人工智能对话的基本条件，
Apache Flink和Apache Spark有什么异同？它们的发展前景分别怎样
DriverManager // static { try { java.sql.DriverManager.registerDriver(new Driver()); } catch (SQLException E) { throw new RuntimeException("Can't register driver!"); } } 原来，Driver在static块中会注册自己到java.sql.DriverManager。
1、Spark在SQL上的优化，尤其是DataFrame到DataSet其实是借鉴的Flink的。Flink最初一开始对SQL支持得就更好。
2、Spark的cache in memory在Flink中是由框架自己判断的，而不是用户来指定的，因为Flink对数据的处理不像Spark以RDD为单位，就是一种细粒度的处理，对内存的规划更好。
3、Flink原来用Java写确实很难看，现在也在向Spark靠拢，Scala的支持也越来越好。不管怎么说，二者目前都是在相互吸收。
PS：听大师兄说，其实Flink一开始确实做得比Spark要好，但是没人家会宣传，投的会议也没有Spark好，也就不温不火了。我们组都准备转向Flink了，确实挺看好Flink的。华为不是还战略性投资Flink吗，Flink还是挺不错的。
Java就业怎么样？过气了吗？
近些年的技术圈，单以计算机语言界来说，稳坐第一把太师椅的Java“或将被取代”、迎接转折点、Java项目工程师风光不再等言论不绝于耳。在焦虑的大环境下，所有人好像都看起来很焦虑不安。
针对这类“唱衰论”，也不难理解。不仅，基于Java技术自身来讲，Oracle为此前版本三番五次地“晚到”，最后下决心会以六个月为期限加速Java的上架频率，可是针对开发人员来讲，做为开发环境更新速率太快，不利生产环境，也会为开发设计造成许多的兼容问题，无形之中平白被增多了劳动量，没有开发人员会高兴。
同时，新版本OracleJDK的不能免费商用问题也让Java失去原来的许多支持用户。据此，许多开发人员甚至用“作死”一词来描述Oracle的独裁。除开内部要素，从外界来说，2018年随之人工智能技术大火的Python、2017年谷歌发表声明将做为Android开发一级语言的Kotlin、2016年因前端开发而变成最火爆语言的JavaScript等等均向传统式计算机语言Java参与了挑战。但与其说语言遭受了挑战，说到底还是不同语言所应用的领域吸引的人才互相碰撞。
说到底的唱衰论，援引一名网友的见解来道破其本质，「当今世界只有俩种计算机语言，一种是每天挨训的，一种是没有人用的。」那么，在该观点后边真实的Java应用现况究竟怎样?仿徨于Java围城之外的开发者们该怎样尽快把握Java有关的技术?下一步，我们将从Java开发者最广泛的调查报告中一窥究竟，期望对大家有所裨益。参与该调查报告的有来自全球10500名的Java开发者。
一、Java开发者常会运用的JDK?
截至现阶段，Java中JDK最大的赢家众所周知指的是OracleJDK和OpenJDK。不过随之JDK8和JDK11中许可和支持的变化，下一次的Java调研统计数据或者会产生很大变动。
二、开发者使用的JDK占比
不过依据该汇报的数据调查报告，其中，令人费解的是，很难搞清楚1%的Java开发者是怎样在“无JDK”的情况下进行Java编程的。
三、首要采用的JavaEE版本是啥?
按照数据调查报告，有38%的Java开发人员根本不运用JavaEE。估计不少都使用了SpringFramework。不过或者也有一些Swing和JavaFX开发人员。
四、首要采用什么JVM语言?
虽然如文章伊始提到的，2017年，谷歌将Kotlin当做Android官方网编程语言，“Java将被取代”观点也随之而来。但是依据调查研究报告结果显示，在这一问题中，Java依然占主导地位。而Kotlin只是2.42%的受访者表达当今将其当做工程项目开发设计的首要语言。除此之外，它虽说超出了Scala的利用率，但仍然落后于Clojure。
五、哪几个IDEJava开发人员常用?
针对这一问题，一名网名为program9的软件工程师表示：“IntelliJIDEA是我采用过最好的IDE。以前我用过Eclipse和NetBeans，可是自从我尝试了IntelliJ，我再也不会回过头来。这样的话我觉得代表，我不喜欢vi/vim编辑器。实际上，我喜欢用他们来迅速编写文件或撰写bash脚本。我觉得所有开发者都应当具有运用vim和bash脚本的一些基础知识。”
按照报告显示，有45%的开发人员以IntelliJIDEA为开发Java项目的IDE。次之各自有38%的开发者采用全免费的Eclipse和11%的受访者使用NetBeans。
六、首要采用哪几种构建工具?
许多开发人员在他们的项目中使用不同的构建工具，因此值得注意的是，调查中的问题是要求开发者选择使用的主要构建工具。而绝大部分工程项目全部都是采用maven构建的。
七、Java开发人员采用哪几种CI工具?
如同大部分开发者所期待的那般，Jenkins以高达57%的市场占有率获得CI服务器工具。此外，也有21%的开发人员尚未采用所有别的的CI工具。
八、开发设计团队首要采用哪些源代码管理工具?
针对有74%的受访者选用Git，合乎情理也属于情理之中。但令人惊讶的是，竟有16%的开发人员仍在采用Subversion(a.k.aSVN)。
九、首要应用哪几个测试技术?
知名软件工程大师RobertC.Martin在他关于软件开发专业化的探讨中曾表达道：“我们(软件工程师)对企业系统相等于医生对人的心脏手术。我们都是企业挣钱或亏钱的根本原因......我们都是把握企业命运线的人“。
殊不知，10%的开发者回应说他们都没有采用其他测试技术。嗯，在此祝愿岁月静好!
老实说，期望这些在平时开发设计中都没有测试代码习惯的10%的参与者仅仅自学的开发人员或是仍未加入工作的大学生。
十、Java程序员会采用哪几个非JVM语言?
如今有许多的Java应用程序前端全部都是用JavaScript编辑。按照调查研究报告结果显示，57%的受访者表达采用JavaScript语言，但并不清楚他们最后采用的是纯JavaScript还是别的其他相近TypeScript的语法超集。次之，有56%的程序员选用SQL，也有8%的受访者表达尚未工程项目中使用任何别的非JVM语言。
十一、哪几个Web框架是Java开发人员的最喜欢?
有40%的受访者挑选了SpringBoot架构，有36%的开发人员选取了SpringMVC，两者之间利用率差距不大。
十二、开发者采用哪几个ORM架构?
注：该选项为多选，因而总量不等于100%。
按照汇报显示，有高于一半的开发者运用了Hibernate。次之有23%的受访者选取了JDBC。但严格意义上而言，JDBC并非ORM框架，因此说选取None这一选项的开发者也有将会采用JDBC。
十三、Java开发者采用哪种数据库?
Oracle占有率27%，稳居榜首，随后是MySQL和PostgreSQL。只有9%的Java开发人员采用了MicrosoftSQL，这并不奇怪，是因为这是C#的利基。
MongoDB是NoSQL数据库产品中最热门的一种，使用的人数是IBMDb2数据库的5倍。
十四、哪几个应用服务器开发者最常使用?
毫无疑问，Tomcat以41%的占比稳居第一。
十五、Java开发者多久发布一次新版本的代码?
令人惊叹的是，7%的开发者表示每天多次发布项目更新代码。
十六、Java开发者的地理位置分布?
根据调查显示，大多数的开发者位于欧洲。
十七、使用Java的开发者年龄分布?
最为已有二十几年历史的Java，其使用者大多是伴随其发展成长起来的人，根据报告显示，有38%的软件开发人员年龄为30-40岁。
十八、程序员如何获得及学习有关Java技术?
对于这个问题，这里的最大赢家应该是Google，很多程序员都会通过Google去搜索相关信息。而碰巧大多数答案都可以在StackOverflow中找到。
十九、Java开发者为开源贡献了多少?
不论是国内还是海外的一些开发人员在空余时间都会自己构建小项目，但是整体而言，想要找到更多的时间去维护开源项目其实并不容易，按照前文的数据结果显示，38%的Java开发者年龄处于30-40岁之间，此时，日常工作以及家庭占据了他们大多数时间，很难再抽出空闲时间。这也是为什么有55%的人从未开源过项目。
程式设计师必读的专业书籍推荐
程式设计师多看一些专业的书籍，会教给你方法和思想来解决现实遇到的问题，提高编码的技艺和境界。下面我就来为大家推荐的程式设计师必读的专业书籍，欢迎参阅!
程式设计师必读的专业书籍
1、深入理解Scala
来自资深实践者的深刻洞见
Scala之父作序推荐
“权威并且易于理解”。——Martin Odersky Scala之父
“带你深入Scala的内部工作机制”。——John C Tyler PROS Pricing
“目前为止，我在技术书里读到过的最好的示例”。——Eric Weinberg Wagger Designs
《深入理解Scala》深入探讨了Scala里几个较为复杂的领域，包括型别系统的高阶内容、隐式转换、特质的组合技 巧、 *** 、Actor、函数语言程式设计的范畴论等，而且不是干巴巴地讲述语言和库的概念。本书充满各种实用的建议和最佳实践，可以来帮助读者学习怎样把 Scala里较少被掌握的部分应用到工作中。 本书不是Scala的入门级教程，而是适合有经验的Scala程式设计师向专家水平进阶的参考读物。本书适合想要了解Scala语言的底层机制和技术细节的读 者阅读参考。
2、优质程式码：软体测试的原则、实践与模式
提炼作者有30多年的软体开发经验
20多年软体测试技术的教授经验
从开发人员关注的程式码质量的角度来讲软体测试
什 么是优质程式码?除了能够正确实现设计意图外，优质程式码还应该具备“三好”的特性：好看，好闻没有坏味道，好验证。然而，如何写出优质程式码呢?除了好看 和好闻之外，可测试性是优质程式码的重要指标。尽管开发工程师普遍对提高程式码的可测试性感兴趣，但是，想要在复杂的程式码环境下游刃有余地解决可测试性问题， 非得有合适的“招式”支撑不可。《优质程式码》这本书提供了一整套提升程式码可测试性和测试程式码的招式，书中结合例项对不同招式进行了细致的讲解，并用两个相 对完整的例项演示了招式的使用。对于立志于写出优质程式码却又受可测试性困扰的开发工程师来说，本书是不可多得的参考资料。 ——段念，豆瓣网工程副总裁
《优 质程式码：软体测试的原则、实践与模式》使用真实的程式码示例介绍了测试的模式、原则和20多个技术细节，并通过两个完整的案例分析，即测试一个全新的 Java应用程式和一个未被测试的“遗留”JavaScript jQuery外挂，将本书讲述的所有内容整合在了一起。此外，作者还展示了一个概念框架，帮助读者将精力重点放在改善贯穿整个软体生命周期的可测试性上， 并给读者提供了简化程式码构造的全系列测试的实操指南。
3、图资料库
《图资料库》系统地介绍了图资料库的历史由来、建模方法、工作原理和一些真实的使用者用例，详细地说明了图资料解决的是什么样的问题，并 以Ne4j资料库和Cypher查询语言为例，阐述了图资料库的建模方法和领域用例，最后还介绍了图资料库的工作原理以及一些实用的图论演算法。本书的三位 作者均为Neo4j Technology公司的技术高手，他们对图资料库及其解决方案有丰富的经验，其中一位甚至还是Neo4j图资料库的联合创始人。
4、HTML5实战
《HTML5实战》是一本全面介绍运用HTML5开发Web应用的书籍，包括了资料储存、通讯以及如何建立视讯游戏等诸多内容。全书分 为4个部分，第一部分主要介绍HTML5语法及本书所涉及的全部API;第二部分主要介绍基于浏览器的应用;第三部分主要介绍互动式影象、媒体及游戏;第 四部分是附录内容，深入介绍了一些本书的主题，提供一系列重要的参考资料。
5、趣学Python：教孩子学程式设计全彩版
Amazon畅销程式设计图书
无需任何计算机基础知识
轻松有趣地掌握Python程式设计
《趣学 Python》把你带入一个鲜活的Python程式设计世界。作者 Jason R. Briggs将带领你用独特的往往很好玩 的示例程式带你学习基础知识。每章后面都配有 程式设计练习来帮助训练思维并加强理解。在本书的最 后部分，你将编写两个完整的游戏：一个经典弹球 游戏的复制品，以及一个能在平台上跳跃、有动画 及更多效果的《火柴人逃生》游戏。
程式设计师必读的书
1、程式设计珠玑第二版 修订版
历史上最伟大的电脑科学著作之一
融深邃思想、实战技术与趣味轶事于一炉的奇书
“《程式设计珠玑》是对我职业生涯早期影响最大的书之一，其中的许多真知灼见多年之后仍然使我受益匪浅。” ——Steve McConnell，软体工程大师，IEEE Software前主编，《程式码大全》作者
《编 程珠玑第2版?修订版》本书是电脑科学方面的经典名著。书的内容围绕程式设计人员面对的一系列实际问题展开。作者Jon Bentley 以其独有的洞察力和创造力，引导读者理解这些问题并学会解决方法，而这些正是程式设计师实际程式设计生涯中至关重要的。本书的特色是通过一些精心设计的有趣而又颇 具指导意义的程式，对实用程式设计技巧及基本设计原则进行了透彻而睿智的描述，为复杂的程式设计问题提供了清晰而完备的解决思路。本书对各个层次的程式设计师都具 有很高的阅读价值。
2、编写可测试的JavaScript程式码
资深程式设计师讲述JavaScript程式码编写和测试之道
《编写可测试的JavaScript程式码》目标是教授如何为客户 端和伺服器编写和维护可测试的JavaScript程式码。全书共8章。首先介绍了什么是可测试的程式码，然后分别从程式码复杂度、架构、单元测试、程式码覆盖 率、整合测试、效能测试、负载测试、除错和自动化等角度详细介绍。书中丰富的示例能够帮助读者从头开始养成好的程式码编写习惯，提升测试效率及程式码的可维护 性。 本书的作者曾先后在YouTube、Yahoo!以及Google等公司从事前端开发及测试相关工作，具有丰富的经验。本书主要针对那些想成为 JavaScript专业开发人员的人;也适合初中级水平或者专家级别的开发人员参考阅读。
3、大资料储存：MogoDB实战指南
《大资料储存：MongoDB实战指南》从学习与实践者的视角出发，本着通俗精简、注重实践、突出精髓的原则，精准剖析了 MongoDB的诸多概念和要点。全书共分4个部分，分别从基础知识、深入理解MongoDB、监控与管理MongoDB和应用实践几个维度详细地介绍了 MongoDB的特点及应用例项。 本书适合有海量资料储存需求的人员、资料库管理开发人员、资料探勘与分析人员以及各类基于资料库的应用开发人员。读者将从书中获得诸多实用的知识和开发技巧。
适合程式设计师看的书籍
1、JavaScript面向物件程式设计指南第2版
唯一一本介绍JavaScript面向物件程式设计的图书。
本书是《JavaScript面向物件程式设计指南》的第二版，全书 包括8章和4个附录。依次介绍了JavaScript的发展历史、基础性话题变数、资料型别、阵列、回圈以及条件表示式、函式、物件、原型、继承的实 现、BOM和DOM等。附录部分包括了学习JavaScript程式设计常用的参考资源。尤其值得一提的是，本书作者是JavaScript设计模式方面的专 家，他在本书第8章中介绍了几种常用的JavaScript程式设计模式，这也成为他的另一本重要著作《JavaScript模式》JavaScript Patterns奠定了基础。
2、Java EE 7精粹
最权威的Java EE开发资讯
《Java EE 7精粹》提供了Java EE 7平台中关键规范的概述。全书共16个章节，对Java EE 7平台中的每一个概念都给予了详细的解释，并通过一系列简单的程式码示例来帮助读者更好地了解这个平台。作者Arun是Java EE团队的核心成员，也是Oracle的Java布道者，对Java EE 7平台的启动有重要贡献，是对Java EE 最有发言权的技术专家。
3、像程式设计师一样思考修订版
学会像程式设计师一样思考
构建创新性问题解决方案!
“本书所提供的习题类似于我在接受Google和Facebook的软体工程师面试时所遇到的问题，因此对于打算通过面试寻找新工作的专业程式设计师，本书是极好的复习材料。” ——Ariane Coffin, Wired网站的GeekMom
《像 程式设计师一样思考》修订版分为8章。第1章通对几个经典的演算法问题切入，概括了问题解决的基本技巧和步骤。第2章通过实际编写C++程式码来解决几个简单 的问题，从而让读者进一步体会到问题解决的思路和应用。第3到7章是本书的主体部分，分别探讨了用阵列、指标和动态记忆体，类、递回和程式码复用来解决问题的 途径和实际应用。最后，第8章从培养程式设计师思维的角度，进行了总结和概括，告诉读者如何才能像程式设计师一样思考。
为什么Java越来越火
易上手，强类型符合企业需求，生态齐全、社区活跃。所以大量企业在生产环境中使用。
用的企业多，就招聘量大，招聘量大又促使更多人学，良性循环。
然而这几年，NodeJs、Python、Go等其他语言来势汹汹，甚至Java同门，如Kotlin、Scala、Groovy等语言都获得了不少的关注，不过Java也在进步，博众家之长，Java8的发布使得Java也变得简洁轻巧，之后经历Java9、Java10新增新特性，目前最新版是Java 11。
Java是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的Java面向对象程序设计语言和Java平台的总称。由James Gosling和同事们共同研发，并在1995年正式推出。
Java分为三个体系：
JavaSE（J2SE）（Java2 Platform Standard Edition，java平台标准版）
JavaEE(J2EE)(Java 2 Platform,Enterprise Edition，java平台企业版)
JavaME(J2ME)(Java 2 Platform Micro Edition，java平台微型版)。
2005年6月，JavaOne大会召开，SUN公司公开Java SE 6。此时，Java的各种版本已经更名以取消其中的数字"2"：J2EE更名为Java EE, J2SE更名为Java SE，J2ME更名为Java ME。
主要特性
Java语言是简单的：
Java语言的语法与C语言和C++语言很接近，使得大多数程序员很容易学习和使用。另一方面，Java丢弃了C++中很少使用的、很难理解的、令人迷惑的那些特性，如操作符重载、多继承、自动的强制类型转换。特别地，Java语言不使用指针，而是引用。并提供了自动的废料收集，使得程序员不必为内存管理而担忧。如果你想学习Java可以来这个群，首先是二二零，中间是一四二，最后是九零六，里面有大量的学习资料可以下载。
Java语言是面向对象的：
Java语言提供类、接口和继承等原语，为了简单起见，只支持类之间的单继承，但支持接口之间的多继承，并支持类与接口之间的实现机制（关键字为implements）。Java语言全面支持动态绑定，而C++语言只对虚函数使用动态绑定。总之，Java语言是一个纯的面向对象程序设计语言。
Java语言是分布式的：
Java语言支持Internet应用的开发，在基本的Java应用编程接口中有一个网络应用编程接口（java net），它提供了用于网络应用编程的类库，包括URL、URLConnection、Socket、ServerSocket等。Java的RMI（远程方法激活）机制也是开发分布式应用的重要手段。
Java语言是健壮的：
Java的强类型机制、异常处理、垃圾的自动收集等是Java程序健壮性的重要保证。对指针的丢弃是Java的明智选择。Java的安全检查机制使得Java更具健壮性。
Java语言是安全的：
Java通常被用在网络环境中，为此，Java提供了一个安全机制以防恶意代码的攻击。除了Java语言具有的许多安全特性以外，Java对通过网络下载的类具有一个安全防范机制（类ClassLoader），如分配不同的名字空间以防替代本地的同名类、字节代码检查，并提供安全管理机制（类SecurityManager）让Java应用设置安全哨兵。
Java语言是体系结构中立的：
Java程序（后缀为java的文件）在Java平台上被编译为体系结构中立的字节码格式（后缀为class的文件），然后可以在实现这个Java平台的任何系统中运行。这种途径适合于异构的网络环境和软件的分发。
Java语言是可移植的：
这种可移植性来源于体系结构中立性，另外，Java还严格规定了各个基本数据类型的长度。Java系统本身也具有很强的可移植性，Java编译器是用Java实现的，Java的运行环境是用ANSI C实现的。
Java语言是解释型的：
如前所述，Java程序在Java平台上被编译为字节码格式，然后可以在实现这个Java平台的任何系统中运行。在运行时，Java平台中的Java解释器对这些字节码进行解释执行，执行过程中需要的类在联接阶段被载入到运行环境中。
Java是高性能的：
与那些解释型的高级脚本语言相比，Java的确是高性能的。事实上，Java的运行速度随着JIT(Just-In-Time）编译器技术的发展越来越接近于C++。
Java语言是多线程的：
在Java语言中，线程是一种特殊的对象，它必须由Thread类或其子（孙）类来创建。通常有两种方法来创建线程：其一，使用型构为Thread(Runnable)的构造子将一个实现了Runnable接口的对象包装成一个线程，其二，从Thread类派生出子类并重写run方法，使用该子类创建的对象即为线程。值得注意的是Thread类已经实现了Runnable接口，因此，任何一个线程均有它的run方法，而run方法中包含了线程所要运行的代码。线程的活动由一组方法来控制。Java语言支持多个线程的同时执行，并提供多线程之间的同步机制（关键字为synchronized）。
Java语言是动态的：
Java语言的设计目标之一是适应于动态变化的环境。Java程序需要的类能够动态地被载入到运行环境，也可以通过网络来载入所需要的类。这也有利于软件的升级。另外，Java中的类有一个运行时刻的表示，能进行运行时刻的类型检查。
还有我们所熟知的安卓更是促进了Java语言的发展
那么我们聊聊为什么安卓开发会用Java呢？
下面是一位来自知乎网友的回答：
首先我们需要选用一个语言来开发本地App。
那么，我们第一步干啥了。
在现有的语言中挑选语言。
那么首先考虑的条件是不火的语言和没前途的语言是不在选择范围的。
---因为没人用，那么库就会少。因为库少就不会好用。因为不好用。所以用的人更少。生态圈的核心思想。
--那这个世界是不是只有C++/Java了。肯定不是。因为有些语言是有前途的。最大的特点是。简化了程序员的负担。或者效率更高。未来肯定是主流。
那么我们常用的语言和有前景的语言是哪些
C/C++/Java/C#/Python/Ruby/Go/JavaScript+Html
好。这些是我们常用的语言。我们看待的是怎么把这些语言一步步的踢掉。然后只剩下Java的。
首先踢掉的是C。至今大型的超过10万行代码的图形化界面程序没有几个是用C的。因为复杂的错误处理和没有纠错机制。使得程序非常容易崩溃。同时。因为C没有面向对象。那么工程化开发显得非常麻烦。
相信没有人现在主动说。用C开发App这种多界面程序吧。
继续踢掉的是C#。我干嘛要用一个一出生就为了对付Java的。还是微软的私货的语言。对。Android是开源界的。而C#注定不是适合开源界的语言。
那我们继续踢语言：
我们该要一门重语言还是轻语言？
Java/C++/C#/Go/C是重语言。
Python/Ruby/JavaScript+Html/是轻语言。
对。我心目中划分语言的标准基本上是属于这样的，只要在代码中体现我们需要讲效率的。那就是重语言。
重语言首先讲究的是运行效率。然后讲究工程化。
轻语言讲究开发效率，讲究敏捷性开发。
回到我们选语言的原则。
我们想开发一款本地App。还在性能不高的手机上。
那么除了C之外的开发语言中。运行效率最高的是C++，然后是Java。
那么轻型语言就要被一个个踢掉了。
Ruby在网页端有作为。但是库太少。图形库更少，开发者都是网页端的人。被踢。
JavaScript+Html - ----> 这是未来大一统的趋势。但是我们现在是找一门开发本地App的语言。
外加真心html+JavaScript有着先天的劣势。（效率+Offline）
Python有着完善的库。有着极高的人气社区。在手机上开发也有过尝试。（Nokia就干过这事。Ubuntu Phone的UML也是一种类python的语言。）Google也是python的大用户。效率是问题。但是不是绝对的。先对Python实现保留意见。
那么我们看这一轮入围的四门语言
Java/C++/Python/Go
再说Go。Go语言还不成熟。库也不多。开发者少。但是作为Google主打的语言。很有可能。Google会提供基于Go的Android sdk。至少现在Android的主打语言不会是Go。
剩下三门
C++/Python/Java
C++重运行效率。但是跨平台性较弱。开发难度较高。库多，用的人多。
Python，重开发效率。跨平台性高。开发难度低，库多，用的人多。
Java。重开发效率。不及python，重运行效率，不及C++。开发难度低。库多。用的人多。
那再回到需求：
Google是想要一门开发本地App的语言。Google想屏蔽掉底层硬件的差异。实现对于开发者来说是一个统一的平台。
同时。对于手机这个现阶段的平台来说。耗电，以及性能。是无法回避的问题。
那么这门语言的跨平台性要求很高。同时效率又很高。
说Python：效率实在无法达到其普遍的手机要求。尤其是对于图像处理这种高计算操作。且。社区无法与C++/Java相比。意味着库没有Java和C++多，开发者不是跟Java和C++一个等级的。
说C++：用过JNI的人都知道本地的C/C++库，至少要编译多次。不同的框架就代表者不同的编译环境。而且直接用C++编译运行的话。C++并不能很好的屏蔽掉硬件差异。所以对于开发来说调试来说，都是一个比较艰巨的任务。
C++也不是一个非常好的工程化开发语言。
那有没有破解法。Qt。可以用框架屏蔽掉大部分的细节操作。Qt5.0支持Android。
为什么没用。估摸着是跟Qt不是Google家的产品加不开源的问题吧。
说Java：虚拟机是核心。因为虚拟机真正能屏蔽掉开发的很多差异。而且通过虚拟机。开发者只要在打包的时候翻译成运行码而不需要翻译成机器码。通过虚拟机完成很多差异的解决。而效率并不是丢的非常严重。
且Java比C++更受开源界和工业界的共同欢迎。即使Java也有版权问题。。。
我们屏蔽掉最基础的硬件差异。通过Linux，在屏蔽掉手机的一些基本功能差异。然后提供纯粹的利于开发者开发和测试的方法。只有通过虚拟机了。而这个虚拟机是需要讲性能的。
Google搞了一个Davlik虚拟机。对。这就是Android的核心。就是因为性能要求高。不得不重新开发虚拟机。Davlik就是一个非常讲效率的虚拟机。而其他的常用库都有的，现成的。根本就不需要自己去写的。只要打包就好。
那么还有些必须考效率的库和应用。怎么办。
用JNI技术调用C++
对就这么坑爹。
为什么Object-C这门语言无视我说的大部分要求了。因为Apple有能力创造一门更好的语言。Google对于Android，只是在开源社区挑一门语言。
且。ObjectC生在Apple，死在Apple。兼容性。人家才不需要考虑。所以人家敢用Object-C，而Android为了实现真正的跨平台。只能选Java。