前言
🤖 作者：包瑞清（richie bao）: lastmod: 2025-02-10T23:30:58+08:00
1. 源起
对于任何专业，大学里通常都会安排至少一门编程语言课，作为最基本解决问题的工具。而且，在 AI 无处不在的今天，编程语言的重要性日益增加，对编程语言的学习较之以往也更被看重。计算机相关专业里，编程语言都是核心课程，如计算机科学与技术（Computer Science，CS）开设 C、C++、Python、Java、JavaScript、Go 等；软件工程开设 Java、C#、Python、Javascript、 Kotlin、C++ 等；人工智能开设 Python、R、C++ 等；数据科学与大数据技术开设 Python、R、SQL、Scala等；网络安全开设 C、Python、Shell、JavaScript等；物联网工程开设 C、Python、Java等；信息管理与信息系统开设 Java、SQL、Python、PHP等；数字媒体技术开设 JavaScript、C#、Lua、Python 等。工程与理工科专业编程语言多为辅助课程，如电子信息工程/通信工程开设 C、MATLAB、Python 等；自动化/控制工程开设 Python、C++、 MATLAB、C等；机械工程/机器人开设 C++、Python（嵌入式、ROS）、C等；土木工程/建筑信息模型（BIM）开设 Python（Grasshopper + Rhino）、C#（Revit API）等；数学/统计学开设 Python、R、MATLAB、Julia等；物理/量子计算开设 Python（量子计算框架 Qiskit）、C++等。经济与管理类专业通常用编程语言进行数据分析，如金融工程/量化交易开设 Python（Pandas、Quantlib）、R、C++ 等；经济学/统计学开设 Python、R、SQL 等；工商管理/电子商务开设 Python、JavaScript 等。而医学与生物信息学随着计算机在医学领域的应用增加，许多医学专业也开设的编程课程，如生物信息学开设 Python、R、Perl 等；医学影像学开设 Python、MATLAB等。在艺术与设计领域，如数字媒体艺术/计算机图形学开设 C++（OpenGL）、Python（Blender API）等；游戏设计/交互设计开设 C++（Unreal Engine）、C#（Unity）、Lua（游戏脚本）、Python等；建筑设计/景观建筑开设 Python（Rhino + Grasshopper）、C#（Revit API）等，汇总如表。
表 1：专业领域与编程语言
| 领域 | 专业 | Python | C | C++ | C# | Java | JavaScript | Go | R | SQL | Kotlin | Scala | Shell | PHP | MATLAB | Lua | Julia | Perl |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 计算机相关专业 | 计算机科学与技术（Computer Science，CS） | √ | √ | √ | √ | √ | √ | |||||||||||
| 软件工程 | √ | √ | √ | √ | √ | √ | ||||||||||||
| 人工智能 | √ | √ | √ | |||||||||||||||
| 数据科学与大数据技术 | √ | √ | √ | √ | ||||||||||||||
| 网络安全 | √ | √ | √ | √ | ||||||||||||||
| 物联网工程 | √ | √ | √ | |||||||||||||||
| 信息管理与信息系统 | √ | √ | √ | √ | ||||||||||||||
| 数字媒体技术 | √ | √ | √ | √ | ||||||||||||||
| 工程与理工科专业 | 电子信息工程/通信工程 | √ | √ | √ | ||||||||||||||
| 自动化/控制工程 | √ | √ | √ | √ | ||||||||||||||
| 机械工程/机器人 | √(嵌入式、ROS) | √ | √ | |||||||||||||||
| 土木工程/建筑信息模型（BIM） | √(Rhino + Grasshopper) | √(Revit API) | ||||||||||||||||
| 数学/统计学 | √ | √ | √ | √ | ||||||||||||||
| 物理/量子计算 | √ (Qiskit) | √ | ||||||||||||||||
| 经济与管理类 | 金融工程/量化交易 | √ (Pandas、Quantlib) | √ | √ | ||||||||||||||
| 经济学/统计学 | √ | √ | √ | |||||||||||||||
| 工商管理/电子商务 | √ | √ | ||||||||||||||||
| 医学与生物信息学 | 生物信息学 | √ | √ | √ | ||||||||||||||
| 医学影像学 | √ | √ | ||||||||||||||||
| 艺术与设计 | 数字媒体艺术/计算机图形学 | √ (Blender API) | √(OpenGL) | |||||||||||||||
| 游戏设计/交互设计 | √ | √(Unreal Engine) | √(Unity) | √ | ||||||||||||||
| 建筑设计/景观建筑 | √ (Rhino + Grasshopper) | √(Revit API) |
可以发现，很多专业领域所涉猎的编程语言不只一种，有时仅需一种语言可以解决当前的问题，但是有时却需要掌握多种语言来解决一个，或多个不同问题。这就不得不涉及到多门编程语言的学习，如表。
表：编程语言组合
| 领域 | 语言组合 | 语言功能描述 |
|---|---|---|
| 计算机系统开发 | C / C++ + Python + Bash | C/C++：处理底层性能优化（如驱动程序、操作系统内核） Python：用于快速开发工具和测试自动化 Bash：进行系统管理、脚本自动化 |
| 人工智能 & 机器学习 | Python + C++ + CUDA | Python：数据处理、建模（NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch） C++：深度学习底层优化（TensorFlow C++ API） CUDA：GPU加速计算（基于C++） |
| 游戏开发 | C++ + C# + Lua / Python | C++（Unreal Engine）：提供高性能底层逻辑，游戏编写 C#（Unity）：用于游戏逻辑和脚本编写 Lua / Python：用于游戏AI或脚本控制 |
| Web 开发 | HTML + CSS + JavaScript + Python / Java / C# | HTML/CSS：前端页面开发 JavaScript：前端交互 Python（Django/Flask）、Java（Spring Boot）、C#（ASP.NET）：后端开发 |
| 物联网 & 嵌入式 | C / C++ + Python + JavaScript | C/C++：底层硬件交互 Python：数据处理和服务器端控制 JavaScript：用于 IoT 设备的 Web 界面 |
学习多门语言往往是因为需求导致，结合不同语言的优势，选择最适合的工具，而不需要盲目多学语言。如做嵌入式，核心代码用 C，而数据处理用 Python；在 Web 开发中，前端可用 JavaScript，而后端可用 Python/Jave等。多门编程语言的学习不是简单的学习语言，而要理解它们各自的特点和使用场景。如先学一门通用语言（如 Python、C++、或 Java），掌握基本的编程思想。并理解面向对象（Object-Oriented Programming,，OOP）、函数式编程（函数式编程（FP），FP）、并发编程（Concurrency）等核心概念。进而学会对比不同语言的特性，通过对比清晰的区分语言之间的差异及联系，从而快速学习和掌握多门语言。其重点是关注编程思想和应用场景，而不应硬记语法。
在不同专业对编程语言的需求和编程语言组合上，提及最多的编程语言是 Python，在多个专业领域均有出现，如计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学与大数据技术等。其次为 C++，频繁出现在计算机科学与技术、人工智能、工程与理工科、游戏开发等领域。再者为 Java，主要在软件工程、网络安全、物联网工程等领域。继而有，R、C#、MATLAB、SQL 和 Shell 等。而 Go、Cotlin、PHP、Perl、Lua、Julia、Bash、HTML/CSS 等仅出现在一些特定领域或语言组合中。同时提及最多的语言组合为排序为 Python + C++，Python + JavaScript，C++ + C#，C / C++ + Python 和 Python + R。结合 TIOBE 指数，如图， 根据 Python、C++、Java、C 和 C# 长居前五的编程语言和语言的发展趋势，以及 C 系列语言一脉相承的特点，和考虑面向应用开发及游戏开发，及数据分析等重要场景， 选择 Python、C、C++ 和 C# 作为多门编程语言比较学习首选语言。
图 1 2025年2月编程语言 TIOBE 指数排行
图 2 TIOBE 指数变化曲线
2. AI
AI 的进步意味着编程的方式和工具正在发生变化，我们会更多的依赖 AI 辅助不同专业领域的研究或工具的开发，但编程语言自身的基本知识依然不可或缺。可以把 AI 当作加速器和助手，而不是完全取代者。通过掌握编程语言才能够更好的利用 AI 工具，同时也能够在需要时脱离 AI 依赖，进行更深层次的思考或开发。这不仅在于当前阶段像 ChatGPT 和 DeepSeek 这样的 AI 工具是基于已有的数据和模式进行训练，擅长处理常见、标准的编程任务，而对于复杂的系统架构设计、新颖的算法或非常具体的需求，AI 生成的代码可能并不完全符合预期，或者需要大量的人工干预调整和优化。也在于学习编程语言可以帮助我们理解代码背后的原理和逻辑。如果不懂代码如何工作的，仅依赖 AI 生成的代码，可能会导致对项目控制力的降低，从而无法对出现的问题作出有效的调整和优化。目前许多职位要求具备一定的编程能力，尤其是在技术、工程、数据科学、人工智能等领域。了解编程语言本身，能够让我们更好的理解和解决工作中的技术问题。而且，编程语言不仅是实现某个功能的工具，更是一种思维方式。通过学习编程语言，可以锻炼和培养更强的逻辑思维能力、问题解决能力和结构化思维能力等。因此，即使 AI 工具如 ChatGPT 和 DeepSeek 可以帮助生成代码，学习编程语言仍然是非常重要的。掌握编程语言可以让我们更好的理解和控制代码，在复杂的专业研究或开发任务中具备更强的能力。AI 工具是辅助工具，可以加速开发过程，但并不能完全替代对编程的深刻理解和实际操作能力。
AI 不仅可以助力用编程语言解决不同领域实际的专业问题或应用程序、游戏、网页等开发，亦能够用 AI 来辅助学习编程语言，尤其学习多门编程语言。AI 工具（如 ChatGPT、DeepSeek 等）能够迅速提供多种语言的代码示例、语法解释和常见用法，帮助学习者在短时间内掌握基本概念和语言结构。其即时反馈和代码生成能力，在我们学习复杂的编程语言时，可以显著加速学习过程。如通过与 AI 互动，能够生成诸如Python 中的数据处理代码、C++ 的面向对象代码、C# 的接口使用代码等，避免了传统方式中长时间的搜索和摸索。而且，AI 可以在学习不同编程语言时，帮助学习者理解各语言之间的异同，促进跨语言的比较学习。例如，学习 Python、C、C++、C# 时，AI 能够显示相同任务在不同语言中的实现方式，帮助学习者理解不同语言的语法差异。例如，变量声明、函数定义、控制结构（如条件语句、循环语句）在各语言中的差异等。也可以解释同一算法在不同语言实现下执行的效率，及理解如何将多种编程语言组合应用到一个项目中，和提供实时编程建议，帮助发现潜在的逻辑错误或性能瓶颈与错误调试，提供自动化的代码优化建议，提升代码质量等。
3. 困惑
笔者问了 ChatGPT 一个问题“ChatGPT 是否可以生成一本诸如名为《AI 助力 Python， C， C++， C# 4门编程语言的比较学习和应用开发》的著作，需约30万字”。ChatGPT 的回应为：
是的，ChatGPT 可以生成一本类似《AI 助力 Python，C，C++，C# 4 门编程语言的比较学习和应用开发》的书籍，并且内容可以涵盖编程语言的对比学习、实际应用、AI 辅助开发等内容。不过，30 万字是一个较大的工作量，大致相当于 600 页左右的书籍。最好的方式是先制定大纲，然后逐步填充内容，确保结构清晰、内容完整。
- 书籍内容框架（示例）
可以按照以下结构组织内容：
第一部分：AI 在编程学习与开发中的应用
- AI 如何加速编程学习
- AI 代码生成工具（ChatGPT、DeepSeek、Copilot 等）解析
- 利用 AI 辅助调试、优化代码
第二部分：Python、C、C++、C# 的基础对比
- 语法基础对比
- 数据类型与内存管理
- 面向对象编程（OOP）对比
- 编译与解释型语言的区别
第三部分：语言进阶特性对比
- 并发与多线程（Python 的 GIL、C++ 的 std::thread、C# 的 async/await）
- 异常处理机制对比
- 标准库与第三方库的比较
第四部分：多语言联合开发
- Python 与 C/C++ 互操作（Cython、Boost.Python）
- C# 与 C++ 互操作（P/Invoke、CLI）
- AI 在跨语言开发中的应用
第五部分：实际应用开发案例
-
Web 开发：Python（Django） vs C#（ASP.NET）
-
游戏开发：C++（Unreal Engine） vs C#（Unity）
-
数据科学与 AI 开发：Python vs C++（TensorFlow、PyTorch）
-
嵌入式与系统编程：C vs C++ vs Python
-
企业应用开发：C#（.NET Core） vs Python（FastAPI）
-
生成方式
可以逐步生成内容：
- 先基于每个章节的概要写作详细内容
- 逐步扩展代码示例、AI 解析、应用案例
- 结合表格和图示，增强可读性
如果你希望先生成一个初步章节或大纲细化的部分，我可以帮助你开始撰写！你希望从哪一部分开始？
因为上述大纲不是很适合于初学者，也没有达到笔者希望多门语言同时比较的写作目的，因此笔者调整了提问的内容，为“ChatGPT 是否可以生成一本诸如名为《AI 助力 Python， C， C++， C# 4门编程语言的比较学习和应用开发》的著作，需约30万字，仅包括面向初学者的编程语言基础内容，并以各门编程语言同时对比的方式书写。”。ChatGPT 的回应为：
是的，ChatGPT 可以生成一本《AI 助力 Python，C，C++，C# 4 门编程语言的比较学习和应用开发》的书籍，专注于面向初学者的编程语言基础，并以对比方式书写。
书籍结构大纲（面向初学者，对比 4 门语言）
这本书可以按照以下结构展开，每个部分同时对比 Python、C、C++、C#，帮助读者快速理解各语言异同。
第一部分：编程基础与 AI 学习
- 为什么学习编程？AI 如何助力编程学习？
- AI 辅助编程（ChatGPT、DeepSeek、Copilot 等）
- 如何高效使用 AI 学习 Python、C、C++、C#
- Python、C、C++、C# 语言概述
- 语言特性概览（解释型 vs 编译型，静态 vs 动态类型）
- 主要应用领域
- 学习曲线对比
第二部分：基础语法对比
- 基本语法：变量与数据类型
- Python:
int, float, str, bool, list, dict - C:
int, float, char, double - C++:
int, float, string, vector - C#:
int, float, string, bool, List<>
- 输入与输出
- Python:
input(), print() - C:
scanf(), printf() - C++:
cin, cout - C#:
Console.ReadLine(), Console.WriteLine()
- 运算符与表达式
- 算术运算符（+、-、*、/、%）
- 逻辑运算符（&&、||、!）
- 位运算符
第三部分：流程控制
- 条件语句（if-else）
- 循环语句（for、while、do-while）
- 异常处理
- Python:
try-except - C:
setjmp() - C++:
try-catch - C#:
try-catch-finally
第四部分：函数与代码组织
- 函数定义与调用
- Python: def
- C: void func()
- C++: void func()
- C#: void Func()
- 作用域与变量生命周期
- 模块与代码复用
- 面向对象编程（OOP）基础
- 类与对象
- 继承与多态
第五部分：数据结构与内存管理
- 数组与列表
- 指针（C/C++）与引用
- 内存管理：GC vs 手动管理
- 文件读写操作
第六部分：实践项目
- 用 Python、C、C++、C# 开发第一个控制台程序
- AI 辅助调试和优化
- 如何选择适合自己的语言？
AI 在写书中的作用
- AI 可生成初稿（章节内容、代码示例、概念解释）
- 人类优化内容（调整风格、增加实用案例、完善代码）
- AI 辅助校对（检查语法错误、统一术语）
结论：AI 可以辅助写作，但人类仍然需要进行结构优化、内容组织、代码测试，以确保书籍的高质量和可读性。你希望先从哪一部分开始生成内容？
笔者问了最后一个问题，“既然 ChatGPT 可以完成上述著作的书写，是否还需要人类作者去做这项工作，即写一本这样的著作。”。ChatGPT 的回应为：
虽然 ChatGPT 可以生成像《AI 助力 Python，C，C++，C# 4 门编程语言的比较学习和应用开发》这样的书籍初稿，并帮助加速书籍的编写过程，但人类作者仍然在以下几个方面发挥着不可替代的作用：
1. 专业知识和行业经验
- 技术深度：人类作者可以结合自己的实际经验，深入挖掘每个编程语言的优缺点、最佳实践，以及如何解决具体问题。例如，在复杂的算法优化、性能调优等领域，AI 可能会生成通用的内容，但缺乏行业经验的细节和针对性的见解。
- 实际案例：人类作者可以加入自己的项目经验，例如在特定项目中如何选择和优化编程语言，如何处理实际的技术难题，这种深度的、实际的案例分析是 AI 很难模拟的。
2. 结构化与逻辑性
- 章节组织：人类能够根据读者的需求、目标和知识层次来合理安排书籍结构，确保内容的逻辑连贯性和易读性。书籍的每个章节如何自然过渡、每个概念如何递进，AI 能生成内容，但整体结构的规划和精确度往往需要人类的调节。
- 内容调优与调整：AI 生成的内容可以是片段化的，需要经过人类的调整和优化，确保语言的流畅性和可读性。例如，AI 可能生成的段落过于生硬，缺少过渡语或讲解深入性。
3. 质量控制与准确性
- 代码质量与验证：AI 生成的代码虽然能够覆盖大多数标准用法，但它可能会遗漏某些边界情况，或者忽略最新的编程标准。人类作者需要负责代码的调试、优化，确保其在不同环境下的可靠性。
- 术语与细节：编程语言中存在大量的专业术语和细节，AI 可能会在某些地方产生不准确的表达或使用过时的技术。人类作者可以确保术语的统一性和准确性。
4. 个性化与风格
- 写作风格：人类作者有自己的写作风格，可以使书籍富有个性、更加生动有趣，而 AI 的写作风格较为中规中矩。对于一些技术类书籍，个性化的风格能够让读者更容易与内容产生共鸣。
- 深入剖析与故事性：很多优秀的技术书籍不仅仅是对概念的解释，还包含了作者对问题的思考与解决方案的故事。通过结合具体的项目故事、个人经验等，书籍能够更加引人入胜。
5. 读者互动与反馈
- 受众理解：人类作者能够根据读者的背景和需求调整内容的难度。AI 可以生成初稿，但它无法判断哪个内容对于目标读者群体来说是最合适的，尤其是在面向初学者的内容中。
- 动态调整与反馈：随着市场的变化和技术的更新，人类作者能够快速根据读者反馈和技术演进来调整和补充内容，而 AI 生成的内容则可能需要人为干预才能进行更新。
6. 市场定位与宣传
- 市场分析：人类作者知道如何针对目标市场定位书籍，如何包装内容，以满足潜在读者的需求。例如，书籍的封面设计、章节命名、关键字选择等都需要基于读者的偏好和市场趋势做出调整。
- 宣传与推广：虽然 AI 可以生成内容，但作者的知名度、影响力和书籍的推广依然需要人类作者来主导。技术书籍的宣传通常依赖于作者的讲座、社交媒体、博客等渠道进行推广。
结论
虽然 ChatGPT 能够高效生成大量内容，帮助加速书籍的创作，但人类作者的专业知识、项目经验、写作风格、质量控制、市场营销等依然是书籍成功的关键因素。因此，写一本这样的大作，仍然需要人类与 AI 的结合：
- AI 可以用来生成初步的内容、提供结构建议和代码示例；
- 人类作者 可以负责最终的内容整合、优化、校对、个性化表达和市场定位。
人类和 AI 的协同合作将是创作高质量书籍的最佳方式。
4. “执拗”
回忆 AI 出现之前写作的经历，首先写作内容通常为自己从事多年，耕耘（研究）许久，并且非常熟悉的事情；确定写作内容后，会给出一个初步的书名，定位写作主题；进而架构目录结构，保证内容组织合理，也易于读者阅读学习。且在后续修改过程中还会不断调整优化；有了大纲，一般按顺序书写，也会根据兴趣、或当前正在研究的具体内容确定先写哪一部分。书写过程也是研究的过程，需要广泛的查阅资料（没有 AI 助力的传统方式），阅读，勾画重点，组织关系，试验/实验，最后完成部分内容的书写。这是一个很漫长的过程。其中最难的在于对广泛资料的阅读并建立联系提炼核心结构，及大量需要验证成功的试验/实验。如果是新研究的内容，往往需要更多的试验。依靠传统搜索模式获取知识的过程也会大量消耗人的精力和时间。
AI 的发展使得上述过程得以极大的助力，但也让笔者怀疑，在 AI 不断迭代发展的一个时代，哪些事情可以去做？哪些事情已经没有了做的必要？
包瑞清 2025年2月13日于西安