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Hello，我是小邢哥。

关于编程语言发展史，咱们前前后后一共写了 12 篇，这也是最后一篇啦，感谢各位小伙伴的支持！

花了近1个月，咱们把这门 “让机器听懂人话” 的技术拆成五个阶段逐一梳理 —— 从 1940 年代的 “机器码敲键盘”，到如今 AI 辅助写 TypeScript，它整整走过了 80 多年。

回头看会发现：每一种语言的诞生，都不是 “凭空想象”，而是为了解决当时最痛的问题；每一次时代的跨越，都藏着 “先有痛点，再有方案” 的逻辑。

今天咱们就把这五段历史串起来，看看编程语言如何从 “少数人的密码”，变成 “亿万人的工具”，又将走向何方。

一、黎明期（1940s-1950s）：从 “二进制摩尔斯电码” 到 “数学白话文”，让机器第一次 “听懂人话”

核心问题：机器只认 0 和 1，编程像 “用二进制写情书”

1946 年第一台电子计算机 ENIAC 诞生时，根本没有 “编程语言”—— 程序员要直接用 “机器码”（全是 0 和 1 的指令）编程，比如想让机器算 “1+1”，得输入 “0001 0001 0010”（假设 0001 是 “取数”，0010 是 “加法”）。

更麻烦的是，每台机器的机器码都不一样，换台电脑，之前写的代码全作废。

当时 IBM 的程序员约翰・巴克斯（John Backus），每天抱着一摞 “二进制指令表” 敲键盘，手指都磨出了茧。有次他算一个流体力学公式，光把公式翻译成机器码就花了 3 天，结果因为输错一个 0，全得重来。

他后来回忆：“那时候编程不是’写代码’，是’跟机器猜谜语’—— 你永远不知道下一个 0 或 1 会让它干什么。”

解决方案：FORTRAN 问世，用 “数学语言” 跟机器对话

1954 年，巴克斯带领团队花了 4 年，开发出世界上第一门高级编程语言 ——FORTRAN（公式翻译语言）。

它的革命性在于：用接近数学的语法写代码，比如算 “1+2+3”，不用写二进制，直接写SUM = 1 + 2 + 3，编译器会自动翻译成机器码。

更关键的是，FORTRAN 能 “跨机器适配”—— 只要换个编译器，同一套代码能在 IBM、UNIVAC 等不同电脑上跑。

1957 年 FORTRAN 1.0 发布时，美国航空航天局（NASA）第一时间用它算火箭轨道，之前要 10 个程序员算一周的任务，现在 1 个人 1 天就能搞定。

巴克斯在发布会上说：“我们不想让程序员学机器的语言，而是想让机器学人的语言 —— 数学是全人类的共同语言，FORTRAN 就是把数学变成机器能懂的话。”

就像从 “用摩尔斯电码写信” 到 “用白话文写信”

以前跟机器沟通，得用 “滴滴答答” 的二进制（摩尔斯电码），只有少数懂机器的人能看懂；FORTRAN 出现后，就像能用 “1 加 2 等于 3” 的白话文跟机器对话，哪怕是数学家、物理学家，不用学机器原理，也能让计算机干活。

二、结构化时代（1960s-1970s）：给 “乱穿马路的代码” 定规则，让大型程序不再 “一团乱麻”

核心问题：goto 语句滥用，代码像 “没红绿灯的十字路口”

1960 年代，软件开始变复杂（比如银行记账系统、航空公司订票系统），但当时的语言（FORTRAN、COBOL）都支持 “goto 语句”—— 可以随便跳转到代码的任何位置。

结果代码越写越乱，比如一个 1 万行的程序，goto 跳转能有几百个，就像 “在迷宫里乱穿”，后来的程序员根本看不懂谁写的。

1968 年，荷兰科学家艾兹格・迪杰斯特拉（Edsger Dijkstra）在《ACM 通讯》上发表了一篇震惊行业的论文 ——《GOTO 语句有害论》。

他在论文里举了个例子：某医院的病历管理系统，因为用了太多 goto，导致 “修改一个病人的年龄，会让另一个病人的性别变成男”。他尖锐地指出：“goto 语句就像给代码装了’任意门’，看似方便，实则让逻辑彻底失控。”

解决方案：结构化编程 + C/Pascal，给代码 “装红绿灯”

面对 “代码混乱” 的痛点，两个关键方案同时出现：

1. 结构化思想：迪杰斯特拉提出 “只用三种结构写代码”—— 顺序（先做 A 再做 B）、分支（如果 A 就做 B，否则做 C）、循环（只要 A 没完成就重复做 B），彻底禁用 “任意跳转” 的 goto；
2. 配套语言：1970 年尼克劳斯・沃斯（Niklaus Wirth）开发 Pascal，把结构化思想写进语法，强制代码逻辑清晰，成了高校编程教学的 “教科书语言”；1972 年丹尼斯・里奇（Dennis Ritchie）在贝尔实验室开发 C 语言，既支持结构化，又能直接操作硬件，完美适配操作系统开发（后来用 C 写了 Unix 内核）。

最典型的例子是 1975 年，贝尔实验室用 C 语言重写 Unix 内核 —— 之前用汇编写的内核有 10 万行，混乱到没人敢改；换成 C 后，代码缩到 3 万行，逻辑清晰，后来全世界的程序员都能在上面二次开发。

就像给 “乱穿马路的行人” 定交通规则

以前的代码像 “没有红绿灯、没有斑马线” 的十字路口，车和人乱走，天天堵车（bug）；结构化编程就像装了红绿灯（三种结构）、画了斑马线（代码块边界），哪怕路上车再多（代码量再大），也能按规则走，不会乱套。

三、面向对象时代（1980s-1990s）：从 “散装零件拼航母” 到 “模块化积木”，应对百万行级复杂系统

核心问题：结构化的 “函数 + 变量”，撑不起 “企业级航母”

1980 年代，企业开始做 ERP 系统、银行核心交易系统 —— 代码量从几万行涨到几百万行。用结构化语言写时，数据和函数是 “分开的”，比如 “用户信息” 要在 “登录”“付款”“查账单” 等 20 个函数里反复传，一旦给用户加个 “手机号” 字段，20 个函数的参数全得改。

本贾尼・斯特劳斯特卢普（Bjarne Stroustrup）在贝尔实验室做分布式系统时，就栽了这个跟头。

他给struct Node（网络节点）加了个 “状态标识”，结果漏改 3 个函数，导致系统连调时崩溃了两天。他后来吐槽：“用 C 写复杂系统，就像用散装零件拼航母 —— 零件越多，漏装的越多，最后根本浮不起来。”

解决方案：类与对象 + C++/Java，把 “散装零件” 装进 “带锁收纳盒”

为了解决 “数据四处流浪” 的问题，“面向对象” 思想从实验室走向产业：

• C++（1983 年）：斯特劳斯特卢普给 C 语言加了 “类”—— 把数据（比如用户的姓名、ID）和操作数据的函数（登录、付款）打包在一起，就像 “带锁的收纳盒”，数据只能通过盒子上的 “按钮”（函数）操作，外人碰不到里面的零件；
• Java（1995 年）：詹姆斯・高斯林（James Gosling）在 Sun 公司开发 Java，在 C++ 基础上去掉 “指针” 等危险特性，加了 “JVM 虚拟机”，实现 “一次编写到处跑”，完美适配互联网时代的跨平台需求（比如网页 Applet、企业后台）。

1998 年，阿里巴巴早期的电商系统用 Java 开发，之前用 C++ 要维护 Windows 和 Linux 两套代码，换成 Java 后，一套代码跑遍所有服务器，开发效率提升了 60%。

高斯林说：“Java 的目标不是’比 C++ 快’，而是’让百万行代码的系统，能被普通人维护’。”

就像从 “散装零件拼航母” 到 “模块化积木”

结构化时代拼系统，像用散装螺丝、钢板拼航母，每个零件都要单独拧，换个零件得拆半艘船；面向对象时代，就像用 “发动机模块”“甲板模块”“雷达模块” 拼航母，模块之间只靠接口连接，换个发动机，不用动甲板，效率翻十倍。

四、脚本化与多元时代（2000s-2010s）：从 “开卡车送货” 到 “骑电动车送快递”，为细分场景 “量身定制”

核心问题：传统语言太 “重”，写个小功能要 “穿西装打领带”

2000 年代互联网爆发，出现了很多新场景：网页要交互（比如表单验证）、数据要分析（比如用户行为统计）、服务器要自动化运维 —— 但 Java/C++ 太 “重” 了：写个网页弹窗，Java 要写 50 行代码（建类、写方法、配环境）；处理个 Excel 表格，C++ 要调 3 个库。

2004 年，谷歌工程师拉里・佩奇（Larry Page）想做个 “服务器自动化脚本”，让机器每天自动备份日志。用 Java 写了 200 行，还得打包成 JAR 包，结果运行时因为少了个依赖库，全崩了。

他后来跟团队说：“我们只是想让机器’每天备份文件’，不是要造火箭 —— 能不能有个语言，写几行就能跑？”

解决方案：脚本语言百花齐放，每个场景都有 “专属工具”

需求催生出一批 “轻量级脚本语言”，它们不追求 “全能”，但在特定场景下 “快到极致”：

• JavaScript（1995 年）：布兰登・艾克（Brendan Eich）用 10 天开发，专门解决 “网页交互”—— 写个表单验证，一行if (input.value === ”) alert(‘不能为空’)就行，成了前端的 “唯一语言”；
• Python（1991 年）：吉多・范罗苏姆（Guido van Rossum）在圣诞节开发，靠 “简洁语法” 成了数据分析 / AI 的首选 —— 处理 10 万行数据，Python 用pandas.read_csv()一行搞定，比 Java 快 10 倍；
• Ruby（1995 年）：松本行弘（Matz）为 “开发者快乐” 设计，Ruby on Rails 框架让写博客、电商网站的时间从 “3 个月” 缩到 “3 天”，成了 Web 开发的 “快枪手”。

2010 年，字节跳动用 Python 做用户行为分析，原本用 Java 要 5 个工程师做两周，换成 Python 后，1 个人 3 天就完成了，还能随时调整分析逻辑。吉多笑着说：“Python 不是’最快的语言’，但它是’让你最快解决问题的语言’。”

就像从 “开卡车送快递” 到 “骑电动车送快递”

传统语言（Java/C++）像卡车，能拉重货（复杂系统），但要先办驾照（学语法）、找停车位（配环境），送个文件（小功能）太麻烦；脚本语言像电动车，不用驾照（语法简单）、随停随走（写完就跑），送文件、送外卖（细分场景）比卡车快 10 倍 —— 不是卡车不好，是场景不同，工具要变。

五、现代与未来（2020s – 至今）：安全与效率 “两手抓”，AI 成 “编程搭档”

核心问题：云原生 / AI 场景下，“安全” 和 “效率” 不能兼得

2020 年代后，技术场景又变了：区块链要 “防黑客”（不能有内存漏洞）、云服务器要 “多核并发”（不能浪费 CPU）、AI 模型要 “快部署”（不能等 GC 停顿）—— 但传统语言要么 “不安全”（C++ 有内存漏洞），要么 “不高效”（Java 有 GC 停顿），要么 “难维护”（Python 动态类型）。

2021 年，Solana 区块链团队想用 C++ 写共识算法，结果因为 “缓冲区溢出” 漏洞，导致全网宕机 12 小时，损失超 1 亿美元。

团队负责人后来反思：“我们需要一门语言，既像 C++ 一样快，又像 Java 一样安全 —— 但之前没有。”

解决方案：Rust/Go/TypeScript 补全短板，AI 成 “编程助手”

新需求催生出 “第三代语言”，同时 AI 开始加入编程流程：

• Rust（2010 年开源）：格雷登・霍尔（Graydon Hoare）设计的 “所有权系统”，在编译时就杜绝内存漏洞，又没有 GC 停顿，成了区块链（Solana）、操作系统（Linux 内核模块）的首选；
• Go（2009 年）：谷歌三位大神（肯・汤普逊、罗布・派克等）设计的 “goroutine”，让多核并发像 “开线程” 一样简单，Docker、K8s 全靠它撑着云原生；
• TypeScript（2012 年）：安德斯・海尔斯伯格（Anders Hejlsberg）给 JavaScript 加 “静态类型”，让前端大型项目（抖音、淘宝）不再 “线上才发现类型错误”；
• AI 辅助：2021 年 GitHub Copilot 上线，能根据 TS 的类型标注，自动生成 80% 的重复代码 —— 程序员写个 “用户登录接口”，只要定义好接口类型，Copilot 能自动补全校验逻辑。

2023 年，微软用 Rust 重写 Edge 浏览器的渲染引擎，内存漏洞减少 96%，运行速度比 C++ 版本快 15%。

安德斯说：“现代语言的目标不是’取代旧语言’，而是’在旧语言的短板上，补一块新板’—— 安全和效率，现在可以都要。”

就像从 “骑电动车送快递” 到 “开带安全气囊的电动车送快递”

以前选语言，像选电动车：要么快但没安全气囊（C++），要么有安全气囊但慢（Java）；现代语言像 “带安全气囊的电动车”—— 又快又安全，还能装导航（AI 辅助），送快递（开发）又快又稳，不用担心撞车（bug）。

总结：编程语言 80 年，变的是 “工具”，不变的是 “解决问题的逻辑”

回头看这五段历史，能发现三个永远不变的规律：

1. 痛点是创新的起点：没有 “二进制编程太麻烦”，就没有 FORTRAN；没有 “代码混乱”，就没有结构化；没有 “云原生并发难”，就没有 Go—— 每一次进步，都是先有 “痛”，再有 “解”；
2. 兼容比颠覆更重要：C 兼容汇编，C++ 兼容 C，TypeScript 兼容 JS，Go 兼容 C 的库 —— 好的语言从不是 “推倒重来”，而是 “在旧基础上搭新楼”，让老程序员不用从头学起，老项目不用彻底重写；
3. 从 “机器为中心” 到 “人为中心”：早期语言要 “程序员学机器的语言”（机器码），后来要 “机器学人的语言”（FORTRAN），现在要 “机器帮人写语言”（Copilot）—— 所有进步，最终都是为了 “让程序员少跟机器较劲，多跟问题较劲”。

接下来的 10 年，编程语言会走向何方？

我猜会更 “智能”——AI 不仅能补全代码，还能根据业务需求，自动推荐用 Rust 还是 Go；也会更 “细分”—— 物联网可能有专属语言，量子计算也会有新语言。

但无论怎么变，“解决问题” 的核心不会变。

对咱们程序员来说，不用纠结 “学哪门语言最火”，而是要懂 “这门语言是为解决什么问题而生的”—— 懂了问题，再选工具，永远不会错。

毕竟，80 年的历史已经证明：能穿越周期的，从来不是 “最火的语言”，而是 “最能解决当时问题的语言”。

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