如果您正在教授编程课，您会使用哪种语言？我喜欢这个问题，因为它有很多很好的答案，彼此之间差异很大，对编程理解的思考方式也不同。我在普林斯顿的第一门正经编程课是COS217，由优秀的老师AnneRogers教授（我当时觉得这很可怕）。这个类是用C写的，这个类的巧妙之处在于它从机器开始。我们不只是学习C，我们还学习了我们用来编程的机器是如何工作的。这是我第一次接触到指令计数器、栈帧、寄存器和分层存储，真是太激动了。C鼓励你从机器开始，而Scheme[注1]希望你从计算的数学基础开始。你不需要了解lambda演算[注2]，得益于Scheme简洁的核心，你可以在其之上构建丰富多彩的计算世界。它的核心具有足够的表现力，可以引入许多不同的语言，包括函数式和命令式语言、面向对象的语言和逻辑编程。经典课程是MIT的6.001，又名SICP，计算机程序的构建与解释。不幸的是，麻省理工学院的网站上不再提供这门课程，但是这本书仍然存在，即使你在几年前上过最后一门计算机科学课程，它也值得一读。MIT用基于Python的课程取代SICP反映了一个更广泛的趋势。正如PhilipGuo的一项非正式研究所强调的那样，许多学校现在教授Python，尤其是早期的入门课程。对于这个选择，我的心情很复杂。Python是一种非常友好的语言，但是这种友好也伴随着一些问题。在某种程度上，我认为它更明显。根据我的面试经验，应聘者选择的编码语言是Python。在很多情况下，Python是理想的面试语言，因为它简洁易读的语法，在空间有限的白板上写代码是完全可以接受的。然而，我发现Python的学生经常被这种语言相当粗糙的语义模型搞糊涂。大量用Python编程的同学都猜不透Python的列表（list）是如何实现的，更谈不上能够解释生成器或装饰器等语言特性的语义。这真的不是说Python不好。毕竟，有一些很棒的工具，您甚至可以在不了解其工作原理的情况下完成工作。但以不同的方式，Scheme和C鼓励您自下而上地理解正在发生的事情，并且其中具有一定的教学能力。总而言之，我认为Python是早期入门课程的不错选择，尤其是对于那些不打算最终成为计算机科学家或全职程序员的人。但是，我对在这种情况之外使用Python持保留态度。就个人而言，我觉得值得鼓励的一项发展是静态类型语言的出现，尤其是ML语言[注3]作为教学语言。在过去的几年里，我有幸在布朗大学、康奈尔大学、宾夕法尼亚大学、卡内基梅隆大学和哈佛大学等学校访问和演讲，这些学校同时使用Ocaml和标准ML的方言。ML语言已经有了极好的理由的基础。首先，它分享了Scheme的许多优雅编程思想，即使它的核心没有Scheme迷人的简单性。但是ML比Scheme的范围更广，因为你可以向学生展示打字在编程中的作用。尽管OCaml和SML的影响范围更广，但它们是相对简单的语言，对教学而非日常使用最重要。我看到许多语言选择，但我唯一无法接受的是Java。当然，Java是一种广泛使用的工业语言，但这并不意味着它是一种优秀的教学语言。在我看来，教学语言的关键要素是简洁性，我刚才提到的所有其他选择都具有某种形式的简洁性：C是机器顶部最少的层；Scheme和ML是基于计算的简单数学模型；Python是易于使用的语言。从各方面来看，Java并不简洁。尤其不容易入门，需要告诉学生，所有的细节都可以忽略而不是理解。（是的，publicstaticvoidmain，我看到了！）它没有C的简单、透明的执行模型。像Scheme和ML核心这样优雅的计算机核心计算简直是看不见的。我在Java中看到的唯一真正优势是它更容易找到工作，好像这对我来说还不够。当您考虑选择一种教学语言时，您不仅仅是在为学生在课堂上选择一些指令。您正在选择一种知识分子的头脑，在这种头脑中，学生将看到您教给他们的所有经验。你应该认真地发现这个想法。原文地址：https://blogs.janestreet.com/how-to-choose-a-teaching-language/注1：Scheme是一种函数式编程语言，Lisp的两个主要方言之一（另一个为CommonLisp）.与CommonLisp不同，Scheme遵循极简主义哲学，以小型语言核心为标准，加上各种强大的语言工具（语法糖）来扩展语言本身。http://zh.wikipedia.org/wiki/Scheme注2：λ演算（英文：lambdacalculus，λ-calculus）是一套研究函数定义、函数应用和递归的形式化系统。http://zh.wikipedia.org/wiki/Λ-calculus注3：ML是1970年代后期由爱丁堡大学的RobinMilner等人开发的一种通用函数式编程语言。今天的ML家族中有几种语言：两种主要方言是StandardML和Caml，其他的包括F#——一个针对Microsoft.NET平台的开放研究项目。ML中的思想影响了许多语言，例如Haskell、Cyclone和Nemerle。http://zh.wikipedia.org/wiki/ML语言原文链接：https://img.ydisp.cn/news/20220914/zp5kkawvhx1
