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我建议最好是从基础入手，而不是一开始就进行可视化编程。虽然如今国内绝大多数pc都是使用的windows，但是毕竟这知识这个世界的冰山一角。扎实的基础自然会更有用处。
编程其实重要的是程序思维，然后是算法和数据结构。这些都是超出语言的，就是说不管是学c学java学delphi还是别的什么，这一部分都是一致的。因此培养这部分的知识可以说是一本万利的事情。初学肯定是通过语言熟悉思想熟悉算法和数据结构，到一定的时候就是纯粹的思想和算法数据结构的学习，便已经脱离程序语言了。经历过这些阶段，换一种语言不过是重新了解一下描述的方式，就像你了解了中文思维，山东话和四川话的差别就不会太大；了解了拉丁语的思维，整个语系的语言都不过是简简单单的记忆工作，应用就好。
入门的语言，理论上是怎么方便学哪个，看那个顺眼学哪个。当然这里面还是有不同的推荐的。一般来说我比较推荐pascal、c/c++、java。并不是因为这三个东西很通用很有前途，而是它们实在是严整而有规则（c/c++还显得稍微的宽松了一点），而严谨的语法要求和明确的概念区分是有利于编程思维的形成和算法数据结构的学习的。同样的因为这个理由我不推荐vb，而并不是因为它功能不强大（事实上vb在windows环境中是相当牛的语言）
另外一个建议是，如果学c，不要一开始就用vc。ms提供的很多东西很方便，有很多很简单的实现方法，但是它们不标准。vc与ansic标准是有很大的差距的。首先一个不遵循标准的c/c++程序是不通用的，换个编译器说不定就不被承认了。所以我非常推崇gcc，理由之一是它完全符合ansic标准，无论它的c还是c++编译器都很严整，功能上一点也不缺乏（有人说gcc不能做图形界面的程序，这一点完全错误，到处都有的qt库和gtk库都能做出很好的界面），另外一个理由便是它免费，毕竟稍微大一点的软件企业就不会屈从与微软的编译器和平台，而一个免费的c编译器无疑可以创造更多的利益；就算要转vc，标准的c程序也是几乎不要作任何改动的。
LLVM后端的numba和支持大部分C++编译器作为后端的nuitka。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。
Python是一门跨平台的脚本语言，Python规定了一个Python语法规则，实现了Python语法的解释程序就成为了Python的解释器。
简单讲，编译器就是将“一种语言（通常为高级语言）”翻译为“另一种语言（通常为低级语言）”的程序。
一个现代编译器的主要工作流程：源代码(sourcecode)→ 预处理器 (preprocessor)→编译器(compiler)→ 目标代码 (objectcode)→ 链接器 (Linker)→可执行程序 (executables)。
高级计算机语言便于人编写，阅读交流，维护。机器语言是计算机能直接解读、运行的。编译器将汇编或高级计算机语言源程序（Sourceprogram）作为输入，翻译成目标语言（Targetlanguage）机器代码的等价程序。
源代码一般为高级语言(High-levellanguage)，如Pascal、C、C++、Java、汉语编程等或汇编语言，而目标则是机器语言的目标代码（Objectcode），有时也称作机器代码（Machinecode）。
对于C#、VB等高级语言而言，此时编译器完成的功能是把源码（SourceCode）编译成通用中间语言（MSIL/CIL）的字节码（ByteCode）。最后运行的时候通过通用语言运行库的转换，编程最终可以被CPU直接计算的机器码（NativeCode）。
记者|胡巍巍
受访者|刘新铭
出品|CSDN（ID：CSDNnews）
近日，华为方舟编译器终于正式开源，兑现了在2019年8月开源的承诺。
与此同时，其代码不在GitHub，而是在自家开源平台上。这也意味着，华为开源平台同时问世。
可以说，这是华为兑现开源承诺的第一步，因此备受开发者们期待。
基于此，CSDN采访在计算机语言设计和高级编译器优化技术方面，具有深入实践经验的刘新铭。
刘新铭，鉴释的联合创始人兼首席架构师
以下为根据采访实录整理而成的文章：
在惠普Java编译器技术实验室，担任主任的岁月
刘新铭在担任惠普Java编译器技术实验室主任时，曾参与团队建设与新技术。在惠普服务器部门任职期间，刘新铭主要负责管理Java性能、C/C++编译器和性能分析工具等工作。
期间，刘新铭构建了一套全新的编译器中端，包括新的编译器中间表示、用于创建编译器中间表示的组件集、代码生成器和全套优化。
刘新铭认为，一个好的设计绝不会是出自一人之手，它肯定是融合了团队里每个成员的智慧。为此，刘新铭曾带领团队，和惠普的HP-UX团队、英特尔微处理器团队进行了深度合作。
惠普的合作伙伴们，也给刘新铭的团队，提供了数千个应用程序，以帮助他们提高惠普服务器性能，从而在服务器市场中保持竞争力。
在那段时间里，刘新铭目睹了一个完整的生态系统，如何从零开始。他每天都能看到，职业经理人在协调大量复杂的工作，也经常观察他的领导层，如何以合作共赢的态度，与合作伙伴打交道。
刘新铭从这段经历中，深刻体会到，成就一个生态，来自所有参与方的团队合作精神以及其中每个人的个人领导力。
而打造中国本土的IT生态，应从跨公司合作方面和开发者角度切入。对此，刘新铭强烈建议新一代开发者，应用科学和量化的方法，来完成开发工作。
编译器的历史
在刘新铭看来，编译器技术的发展，有两个主要驱动因素。
第一个驱动因素，是编程语言的演变，即编写代码以使计算机能执行人们希望它所执行的任务的能力。
它的主要目的，是为了提高编程效率，主要影响的是编译器的语言处理部分。
在计算机历史中，第一种编程语言是汇编语言。但很快，人们发现汇编语言的表达能力太弱，因为你不能要求人类来编写机器代码。
如果真有人愿意这样做，那不仅单调乏味、而且容易出错。
在上世纪50、60年代，相继诞生了高性能的Fortran和面向金融领域的COBOL，后来又陆续推出C、C++、JavaScript和Java。
第二个驱动因素，是计算机系统架构的演变。系统架构的每一次变化，都会导致编译器优化发生重大改变。
如果编译器优化处理得当，程序员将无需关注架构的复杂性，并能从硬件中获取最佳性能。以下是一些系统架构的演进：
从大型机到RISC；
从单CPU到多CPU；
从单核到多核；
从纵向扩展到横向扩充。
未来几年内，更高级别的领域特定语言（DSL）将会不断涌现，以支持领域专用架构（DSA）的可编程性。
领域特定编译器将发挥关键作用，连接两端并从DSA中获得最佳性能。其中一个很流行的趋势是，将有用于人工智能的DSL。
用它编写应用程序，将会使能许多人工智能DSA。因此，我们需要有一个非常好的人工智能领域特定语言编译器（AI-DSC），来从这些人工智能DSA中获得最佳性能。
当然，编译器技术的演变，也体现在其他诸多方面。上面介绍的两个驱动因素，主要是为了帮助大家一窥编译器的发展。
如何看待华为方舟编译器开源？
方舟编译器的首席架构师周志德，是刘新铭职场上和生活中的好朋友，因此从该项目启动之时，刘新铭对方舟编译器就有所了解。
刘新铭和周志德，都曾在MIPS（知名的精简指令集计算的推行者）和SGI（一个生产高性能计算机系统的跨国公司）公司供职。
十多年来，刘新铭和周志德共同参与了，包括开发Open64编译器在内的诸多项目。他们都坚持简单通用的设计原则，践行在正确的抽象层上，做正确的事情，也正因如此，他们开发的Open64编译器，可以提供多个中间表征层。
方舟编译器秉持了相同的设计原理，并在其中间表示中，设计了一些特定的Java抽象来实现Java特定的优化目标。
从华为已公布的内容来看，刘新铭认为，它还有很多的性能提升空间。与此同时，刘新铭认为，它在不久的将来，还会有更多发展机遇。
在刘新铭看来，方舟编译器的发布，对中国IT行业来说，是个好消息。并有以下值得关注的点：
1.这不仅是首个由中国人投资、设计和开发的编译器基础设施。更多人也将了解编译器的各种细节，以及如何在每个设计细节中，以特定方式实现某些特定功能。
2.方舟编译器还使得创建中国自己的计算机软件生态系统成为可能，甚至有可能产生新的兼具高安全性和高性能的计算机平台。
3.方舟编译器开源的最大价值，在于它让开源社区里那些渴望改变的开发者，可以充分发挥自己创造力。华为有机会展现其开放的思想、并充分利用这一极富创造力且高度自律的社区。
对于华为的开源平台，刘新铭认为，华为创建自己的开源存储库、而非使用Github的原因很明显，就是为了避免美国的潜在干扰。如果华为真的有向IT社区，展示其对中国开源运动的无私态度，那么，这一开源代码托管平台，很有可能将成为“中国的GitHub”。
有了方舟Java编译器，用户可以有哪些新体验？
Java语言在运行时，引入了托管内存，减轻程序员在内存管理上的负担。在运行时，它使用垃圾收集（GC）来释放不再使用的内存。
经过20多年的改进，GC变得越来越好。但是，如果GC子系统进入频繁的GC模式，它通常会完全占用CPU来执行垃圾收集。
这是Android应用程序速度，慢于iPhone应用程序的一个重要原因。方舟Java编译器采用了引用计数（RC），以显著减少对GC的需求。
这种特定的优化，构成了性能提升的主要部分。你可以想象一下，当Android应用程序，在被方舟编译器编译后加速了20-30％时，用户将会有怎样的体验。当然，这一假设是建立在编译器实现并按照起初设计的方式执行的条件上。
方舟编译器和微软、Google、苹果编译器的对比
在刘新铭看来，技术水平的高低，取决于开发团队的素质，而非源代码本身。
所有这些公司，都为其编译器投资，建立了非常明确的商业目标。刘新铭举了个例子，微软始终把重点，放在开发人员对其开发平台的粘性上，并为Windows平台锚定应用程序可用性。
正因为这种思维模式，微软发明了C＃和TypeScript。为了进一步增加用户粘性，他们构建了具有丰富集成开发环境（InteractiveDevelopmentEnvironment）的专有编译器。
从某种意义上说，它们在Wintel桌面平台上非常成功。但是，微软编译器的专有性，使得它在云环境中并不那么成功，更不用说移动计算了。由于专注于开发人员的工作效率，Microsoft编译器并不注重性能优化。
与微软相反，Google的编译器投资，也有一个非常明确的商业目标，即降低其云平台的成本。通过改进编译器优化，并在少数关键的应用程序上获得性能提升，Google减少了为满足业务需求而构建的服务器数量。
基于这样的发展重心，Google建立了一个相对强大的编译器优化团队。就Google编译器优化功能的质量而言，它们在低级优化或指令级优化方面更强大。在某种程度上，他们的优化团队，受到英特尔微处理器设计变化的影响非常大。
苹果编译器团队与微软非常相似，它的商业目标是为了增加开发人员对苹果平台的粘性，包括MacBook和iPhone。
无论出于何种原因，苹果推行使用ObjectiveC而不是Java作为编程语言。由于使用ObjectiveC编写的应用程序是静态编译的，因此它们的运行速度比Java快得多，占用空间也小得多。
与运行Android手机的Java应用程序相比，苹果具有优越的性能优势，与包括华为在内的所有Android手机制造商相比，苹果的利润率更高。
此外，由于ObjectiveC的性能优势，苹果长久以来并不专注于性能优化，而是采用与Microsoft类似的方式，将预算用于提高开发人员的生产力上。
华为的方舟Java编译器采用Google的思维模式，增强了编译器的性能，旨在缩小华为手机与苹果手机上的Java应用程序之间的性能差距。
因此，华为建立了一支比苹果更具优化能力的团队，但远远弱于Google。然而，由于手机的利润率不是Google的核心问题，Google并没有在Android平台上，为优化Java上花费太多精力。
因此，可以说，华为在移动端Java优化方面，拥有比Google更强大的团队。而微软在移动计算领域已经出局，因此在此方面，将华为与微软进行比较毫无意义。
编译器和操作系统之间，有着怎样的关系？
自Unix于1974年诞生以来，编译器与操作系统，就一直保持着紧密联系。随着Unix的推出，贝尔实验室也设计了C语言，并用它来搭建Unix内核。
与早期的计算机语言不同，例如Fortran和Pascal，它们将I/O函数作为语言的一部分，C语言从语言定义中提取I/O函数，并将它们作为标准运行时libc库的一部分。
将功能库与语言解耦，是具有里程碑意义的决定，其促进了Unix操作系统的快速发展，并使之成为现代主流操作系统。
例如，线程库的创建，使并行编程成为可能。此类线程库定义了OS环境中如何支持该线程。
在语言方面，编译器将感知到线程语义的存在、并相应地执行优化。毕竟，操作系统和编译器，都和与系统架构紧密配合，才能获得最佳性能。凭借最佳性能，我们可以节省更多能源，而这对环境也非常有益。
除了性能之外，编译器和操作系统，通常都会为CPU架构错误提供补丁，例如2018年3月1日爆出的Meltdown问题。这种架构错误在所有CPU架构中，都是真实存在的，包括Intel、Arm和Powers。
鉴释在编译器方面的研究和进展
在采访的最后，CSDN请刘新铭聊了聊自己所在的公司鉴释科技，据悉，鉴释正在寻求A+轮融资。
在编译器方面，鉴释已经有所成就，其扩展了Open64优化框架，并构建出产品线中的静态分析引擎。
Open64，是由SGI于2000年开源的高性能计算编译器。它包含以高级形式呈现应用程序的中间表示和被称为HSSA的稀疏数据模型。
鉴释所做的框架，扩展并增强了指针分析，使得用户能够追踪指针的内容、和指针指向的数据结构的字段。
现有的Open64优化框架，只能追踪在复杂控制流程中的数据值。鉴释将其扩展到跨程序/模块边界。通过增强后的优化框架，用户可以有效地追踪复杂的内存问题。
受访者简介：刘新铭，鉴释的联合创始人兼首席架构师，主导鉴释面向DevOps的静态代码分析工具的核心研发工作。他在开发和交付高性能计算系统（HPC）编译器和性能分析工具方面拥有数十年的丰富经验，是业界公认的静态代码分析技术专家。
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机构由一批拥有10年以上开发管理经验，且来自互联网或研究机构的IT精英组成，负责研究、开发教学模式和课程内容。公司具有完善的课程研发体系，一直走在整个行业发展的前端，在行业内竖立起了良好的品质口碑。
