ในระหว่างการประกวดGoogle Code Jamปัจจุบัน (2013) มีปัญหาที่เกิดขึ้นกับคน C ++ และ Java มากกว่า 200 บรรทัดเมื่อเทียบกับคน Python ที่แก้ไขปัญหาเดียวกันโดยใช้รหัส 40 บรรทัดเท่านั้น

Python ไม่สามารถเทียบเคียงได้โดยตรงกับ C ++ และ Java แต่ความแตกต่างของคำฟุ่มเฟื่อยที่ฉันคิดว่าอาจมีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพของอัลกอริทึม

การรู้อัลกอริทึมที่ถูกต้องสำคัญอย่างไรเมื่อเทียบกับการเลือกภาษา สามารถใช้โปรแกรม Python ที่ใช้งานได้ดีใน C ++ หรือ Java ในวิธีที่ดีกว่า (ใช้อัลกอริทึมเดียวกัน) และสิ่งนี้มีความสัมพันธ์กับการใช้คำฟุ่มเฟื่อยตามธรรมชาติของภาษาโปรแกรมบางภาษาหรือไม่?

เห็นได้ชัดว่าถ้าคุณพิจารณาคำถามนี้ในบริบทของบางสิ่งบางอย่างเช่น Google Code Jam การคิดอัลกอริทึมนั้นมีความสำคัญมากกว่าเมื่อต้องแก้ปัญหาอัลกอริทึม

อย่างไรก็ตามในชีวิตประจำวันมีปัจจัยอื่นอีกกว่าล้านข้อที่ต้องนำมาพิจารณาเช่นกันซึ่งทำให้คำถามมีค่าน้อยกว่าสีดำกับสีขาว

เพียงแค่ตอบโต้ตัวอย่าง: หากคุณต้องการ Java มากกว่า 200 บรรทัด แต่ทุกคนใน บริษัท ของคุณรู้จัก Java นี่ไม่ใช่เรื่องใหญ่ หากคุณสามารถเขียนมันใน 5 บรรทัดของ Python หรือภาษาอื่น ๆ แต่คุณจะเป็นคนเดียวใน บริษัท ที่รู้ภาษานั้น - มันเป็นเรื่องใหญ่ จริง ๆ แล้วเป็นเรื่องใหญ่ที่คุณจะไม่ได้รับอนุญาตให้ทำเช่นนั้นและต้องเขียนใน Java แทน

จากมุมมองของช่างฝีมือเราพยายามที่จะเข้าถึงเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับงานเสมอ แต่คำพูดที่ถูกต้องในนั้นช่างยากที่จะเข้าใจผิดได้ง่าย

ในทางตรงกันข้ามฉันพบว่าการคิดขั้นตอนวิธีใน บริษัท ต่างๆเกือบจะขาดหายไป มีคนที่เลือกไม่กี่คนที่ได้รับมันในขณะที่ joe เฉลี่ยมักมีปัญหาในการประมาณความซับซ้อนของ runtime ของลูปการค้นหาและอื่น ๆ

ในแง่ของการแข่งขันอัลกอริทึมอย่างไรก็ตามประสบการณ์ส่วนตัวของฉันจากการแข่งขันในหลายปีบอกฉันว่าคุณควรยึดติดกับภาษาเดียว ความเร็วเป็นปัจจัยสำคัญและคุณไม่สามารถเสียเวลากับเครื่องมือของคุณเมื่อคุณควรอุทิศเพื่อแก้ปัญหาภายในเวลาที่กำหนด นอกจากนี้ให้พิจารณาว่าการเขียนโค้ด Java 200 บรรทัดโดยไม่คิดยังเร็วกว่าการเขียนด้วยมือ 50 บรรทัดของรหัสไพ ธ อนซับซ้อนที่ต้องใช้ความคิดอย่างมาก แต่ทั้งคู่ก็แก้ปัญหาเดียวกันไม่มากก็น้อย

โอ้และสุดท้ายให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจความแตกต่างที่สำคัญระหว่างรหัสการแข่งขันอัลกอริทึมและรหัสการผลิตของ บริษัท ฉันเห็นโค้ดอัลกอริทึมที่ยอดเยี่ยมซึ่งเขียนโค้ดที่น่ากลัวที่ฉันจะไม่ยอมรับในผลิตภัณฑ์

ฉันจะโต้แย้งว่าแม้ภายนอกการแข่งขันการคิดอัลกอริทึมสำคัญกว่าการรู้เคล็ดลับสำหรับภาษาเฉพาะ

แน่นอนว่าคุณต้องการที่จะรู้ว่าภาษาที่คุณทำงานด้วยเป็นไปได้ แต่ภาษามาและไปในขณะที่ความสามารถในการคิดอย่างเป็นนามธรรมในแง่ของอัลกอริทึมเป็นทักษะที่ถ่ายโอนได้สูง

ตัวอย่างในประเด็น: ถ้าฉันจำได้อย่างถูกต้องมีโพสต์ที่นี่ในโปรแกรมเมอร์เมื่อครู่ที่แล้วมีคนบ่นเกี่ยวกับความล้มเหลวของ FizzBuzz ในการให้สัมภาษณ์และกล่าวโทษเขาที่ขาดความรู้เกี่ยวกับ ข้อสรุปนี้เป็นความผิด - การขาดความรู้เกี่ยวกับวิธีการทำงานของโมดูโล่ทำให้เขาไม่สามารถคิดอัลกอริธึมเกี่ยวกับปัญหาและแก้ไขได้แม้ในกรณีที่ไม่มีตัวดำเนินการแบบโมดูโล การไปต่อ: Java มีคลาส Tree - ถ้าหากในอนาคตคุณต้องทำงานกับภาษาที่ไม่ใช้คลาสนี้ อีกครั้งความสามารถในการคิดเกี่ยวกับปัญหาสำคัญกว่ารายละเอียดเฉพาะภาษา

ฉันยอมรับว่าตัวอย่างนั้นง่าย แต่ก็ช่วยให้นำประเด็นไปได้

เรื่องภาษา

DARPA และกองทัพเรือสหรัฐฯทำการทดลองยิงเกือบ 20 ปีที่แล้ว ผู้ชนะที่หลบหนีม้ามืดคือ Haskell ทั้ง Ada และ C ++ ถูกแสดง Java ไม่ได้

ในเวลาเดียวกันแพรตต์แอนด์วิตนีย์ได้ทำการศึกษาการขุดข้อมูลเกี่ยวกับโครงการควบคุมเครื่องยนต์เจ็ทโดยดูที่บัตรลงเวลาและข้อมูลตัวติดตามบั๊ก พวกเขาค้นพบว่า Ada ให้ผลผลิตโปรแกรมเมอร์เพิ่มขึ้นสองเท่าและ 1/4 ความหนาแน่นข้อบกพร่องของภาษาอื่น ๆ ที่ใช้อยู่

อาตาริเคยใช้ FORTH เพื่อพัฒนาวิดีโอเกมและความจริงที่ว่าพวกเขาใช้ FORTH นั้นถือว่าเป็นกรรมสิทธิ์อย่างยิ่ง

ความคิดเห็นของ Paul Graham เกี่ยวกับการใช้ LISP เป็นที่รู้จักกันดี ความคิดเห็นของ Erann Gat เกี่ยวกับ LISP ที่ JPL นั้นมีความสำคัญเท่า ๆ กัน แต่ก็ไม่เป็นที่รู้จัก

โบอิ้ง 777 บินซอฟแวร์สวยมาก Ada ทั้งหมด ประสบการณ์ของพวกเขาดีมากแม้ว่าผู้รับเหมาช่วงรายใหญ่คนหนึ่งต้องเริ่มต้นใหม่ในช่วงกลางกระแส

เรื่องภาษา

บางจุด:

• ตำแหน่งบนสุดมีแนวโน้มที่จะเป็น C ++ / C / Java โดยไม่คำนึงถึงจำนวนบรรทัดของรหัสที่แตกต่างกันระหว่างนั้นและบางภาษาอื่น ๆ นี่อาจเป็นเรื่องที่ผู้เขียนโค้ดด้านบนมีแนวโน้มที่จะเลือกภาษาเหล่านี้มากกว่าภาษาอื่น ๆ อาจเป็นเพราะความเร็วที่แท้จริง
  น่าเสียดายที่คุณไม่สามารถเห็นภาษาการเขียนโปรแกรมบน Google Code Jam ได้อย่างง่ายดาย แต่ฉันดาวน์โหลดบางอันที่ด้านบนและเท่าที่ฉันจำได้เหล่านี้ส่วนใหญ่เป็น C / C ++ TopCoder (เว็บไซต์โฮสติ้งการประกวดเขียนโปรแกรมออนไลน์ยอดนิยม) ส่วนใหญ่มีผลลัพธ์ที่คล้ายกัน

• เพราะพวกเขาเป็นระดับต่ำสวยผมค่อนข้างมั่นใจว่าคุณจะไม่ได้อย่างง่ายดายเอาชนะ C / C ++ ในแง่ของเวลาการทำงานดิบ (และ Java ไม่ได้วิ่งไล่เกินไปไกลหลัง) จากประสบการณ์ของฉันภาษาที่พิมพ์แบบไดนามิกมักจะช้ากว่าภาษาที่พิมพ์แบบคงที่ ทางออกที่ดีที่สุดอาจไม่เร็วพอในบางภาษา แต่นี่ไม่ควรเป็นกฎทั่วไป

• อัลกอริทึมที่เหมาะสมมีความสำคัญ หากคุณรู้วิธีแก้ปัญหาทั้งหมด (รายละเอียดสูง) ตั้งแต่เริ่มต้นและคุณเป็นนักเขียนโค้ดที่ดีและรวดเร็วคุณจะชนะได้มากที่สุดไม่ว่าคุณจะใช้รหัสในภาษาใด (สมมติว่าเป็นทางออกที่ดีที่สุดในภาษานั้น) เร็วพอ)

• จำนวนเส้นตรงไม่ใช่เรื่องใหญ่อะไร เมื่อคุณมีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมมากพอคุณจะรู้ว่าคุณสามารถใช้เวลา 10 นาทีในการเขียนโปรแกรม 10 บรรทัดหรือ 200 บรรทัดทุกอย่างขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของบรรทัด นอกจากนี้หากคุณเขียนโค้ดที่คล้ายกันหลายร้อยครั้งคุณจะสามารถทำได้อย่างรวดเร็ว ไม่พูดถึงมาโครทั้งหมดที่ตัวแปลงสัญญาณ C / C ++ ชั้นนำมักจะใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวลาการเข้ารหัส

• Frank เป็นจุดที่ดี - (นอกการแข่งขันเขียนโปรแกรม) คุณไม่สามารถเขียนโปรแกรมใน Python สำหรับ บริษัท ของคุณได้หากรหัสฐานทั้งหมดของพวกเขาอยู่ใน C หรืออะไรก็ตามคุณต้องปฏิบัติตามภาษาของพวกเขา

• มันง่ายที่จะสลับไปมาระหว่างภาษาต่าง ๆ ได้อย่างง่ายดายมันไม่ง่ายเลยที่จะสร้างความรู้ด้านอัลกอริธึมมาหลายปี ฉันยินดีที่จะเดิมพันโปรแกรมเมอร์ที่ยอดเยี่ยมเกือบทุกคนสามารถเปลี่ยนไปใช้ภาษาอื่นที่คล้ายกัน (คลุมเครือ) ในหนึ่งสัปดาห์ บางทีเขา / เธออาจจะไม่ดีพอที่จะชนะการแข่งขันการเขียนโปรแกรมในภาษานั้น (ให้อีก 2 สัปดาห์) แต่จะทำให้พื้นฐานลดลง

ตรรกะเดียวกันนี้สามารถใช้งานได้ดีขึ้นใน C ++ หรือไม่ แน่นอนว่าถ้าทำได้ดีกว่าคุณหมายถึงเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพของหน่วยความจำมากขึ้น ปัญหาคือจำนวนของความพยายามที่จำเป็นในการทำเช่นนั้นจะสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ยิ่งไปกว่านั้นในทางทฤษฎีคุณยังคงสามารถลดระดับลงและนำไปใช้งานใน C บริสุทธิ์หรือแม้แต่ ASM ซึ่งจะใช้เวลานานกว่า แต่คุณอาจมีโค้ดที่ปรับให้เหมาะสมยิ่งขึ้น

แน่นอนในกรณีของการแข่งขันเช่น Code Jam หรือ TopCoder มันไม่ใช่เรื่องใหญ่เพราะมันมีแค่ 40 ไลน์เทียบกับ 200 ไลน์ ในอีกทางหนึ่งในการแข่งขันประเภทนี้สิ่งที่สำคัญที่สุดคือความซับซ้อนของเวลา / พื้นที่ของอัลกอริทึม ในขณะที่ใช้งานจริง YMMV ในการแข่งขันประเภทO (n)อัลกอริทึมที่เขียนด้วยภาษาที่ช้าที่สุดจะชนะO (n²) ที่เขียนด้วยภาษาที่เร็วที่สุดเสมอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งว่าจะมีการทดสอบหลายครั้งซึ่งเป็นสถานการณ์กรณีที่เลวร้ายที่สุด

แต่นอกเหนือจากการแข่งขันถ้าเรากำลังพูดถึงโครงการขนาดใหญ่ในชีวิตจริงมันจะไม่เกิน 40 บรรทัดเทียบกับ 200 บรรทัด ในโครงการขนาดใหญ่ฐานรหัสขนาดใหญ่เริ่มเป็นปัญหา คุณมาถึงจุดไหน:

C ++ กับ Python?

Python บริสุทธิ์ช้า นั่นเป็นสาเหตุที่ล่าม Python มาตรฐาน (CPython) เขียนด้วยภาษาซีทั้งหมดมีฟังก์ชั่นในตัวซึ่งเขียนว่า C Optimizer ยังสามารถใช้งานร่วมกับไลบรารี C ได้อย่างง่ายดาย (ผ่านctypesหรือโมดูล cpython ดั้งเดิม ) และกับไลบรารี C ++ ผ่านBoost :: หลาม วิธีนี้คุณสามารถเขียนตรรกะระดับสูงของคุณใน Python ซึ่งเป็นภาษาที่มีความยืดหยุ่นช่วยให้สามารถสร้างต้นแบบและปรับตัวได้อย่างรวดเร็ว (หมายถึงคุณสามารถใช้เวลาปรับแต่งและปรับปรุงอัลกอริทึมของคุณได้มากขึ้น) OTOH คุณสามารถเขียนฟังก์ชันไลบรารีระดับล่างในโมดูล C หรือ C ++ ตัวอย่างที่ดีของวิธีการนี้คือ SciPy ซึ่งเป็น Python library แต่ภายใต้การใช้งานจะใช้ไลบรารี่ตัวเลขที่ปรับให้เหมาะสมเช่น ATLAS, LAPACK, Intels MKL หรือ ACML ของ AMD

ในความคิดของฉันสิ่งที่ผู้คนเรียกขานว่า "ภาษาโปรแกรม" นั้นเป็นสามสิ่งที่แยกกัน

1. ประเภทภาษาและไวยากรณ์
2. ภาษา IDE
3. ไลบรารีที่ใช้ได้สำหรับภาษา

ตัวอย่างเช่นเมื่อมีคนนำเสนอ C # ในการสนทนาคุณอาจคิดว่าเขา / เธอกำลังพูดถึงไวยากรณ์ภาษา (1) แต่มีความมั่นใจ 95% ที่การสนทนาจะเกี่ยวข้องกับ. Net framework (3) หากคุณไม่ได้ออกแบบภาษาใหม่มันยากและมักไม่มีจุดหมายที่จะแยก (1) และไม่สนใจ (2) และ (3) นั่นเป็นเพราะ IDE และไลบรารีมาตรฐานเป็น "ปัจจัยด้านความสบาย" สิ่งที่ส่งผลโดยตรงต่อประสบการณ์การใช้เครื่องมือบางอย่าง

ไม่กี่ปีที่ผ่านมาฉันก็มีส่วนร่วมใน Google Code Jam ครั้งแรกที่ฉันเลือกใช้ C ++ เพราะมีการสนับสนุนที่ดีสำหรับการอ่านอินพุต ตัวอย่างเช่นการอ่านจำนวนเต็มสามจำนวนจากอินพุตมาตรฐานใน C ++ มีลักษณะดังนี้:

int n, h, w;
cin >> n >> h >> w;

ในขณะที่อยู่ใน C # จะมีลักษณะเช่นนี้:

int n, h, w;
string[] tokens = Console.ReadLine().Split(' ');
n = int.Parse(tokens[0]);
h = int.Parse(tokens[1]);
w = int.Parse(tokens[2]);

นั่นเป็นค่าใช้จ่ายทางจิตที่มากกว่าสำหรับการใช้งานที่เรียบง่าย สิ่งต่าง ๆ มีความซับซ้อนมากขึ้นใน C # ด้วยอินพุตแบบหลายบรรทัด บางทีฉันก็ไม่ได้คิดวิธีที่ดีกว่ากลับมาแล้ว อย่างไรก็ตามฉันไม่ผ่านรอบแรกเพราะฉันมีข้อผิดพลาดที่ฉันไม่สามารถแก้ไขได้ก่อนจบรอบ แดกดันวิธีการอ่านอินพุตทำให้งงบั๊ก ปัญหานั้นง่ายอินพุตมีตัวเลขที่ใหญ่เกินไปสำหรับจำนวนเต็ม 32 บิต ใน C # int.Parse(string)จะทำให้เกิดข้อยกเว้น แต่ใน C ++ สตรีมไฟล์อินพุตจะตั้งค่าสถานะข้อผิดพลาดบางอย่างและล้มเหลวอย่างเงียบ ๆ ทำให้ผู้พัฒนาที่ไม่สงสัยไม่ได้ตระหนักถึงปัญหา

ตัวอย่างทั้งสองแสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้ห้องสมุดมากกว่าไวยากรณ์ภาษา คนแรกแสดงให้เห็นถึงการใช้คำฟุ่มเฟือยและอื่น ๆ แสดงให้เห็นถึงความน่าเชื่อถือ ไลบรารีจำนวนมากถูกย้ายไปยังหลายภาษาและบางภาษาสามารถใช้ไลบรารีที่ไม่ได้สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับพวกเขา (ดูคำตอบของ @ vartec เกี่ยวกับ Python กับไลบรารี C)

ในการสรุปให้ดีขึ้นการรู้ว่าอัลกอริทึมที่ถูกต้องช่วยได้อย่างไร ในการเขียนโปรแกรมการแข่งขันเป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทรัพยากรเช่นเวลาดำเนินการและหน่วยความจำมี จำกัด ในการพัฒนาแอปพลิเคชันก็ยินดีต้อนรับ แต่โดยทั่วไปไม่สำคัญ การบำรุงรักษามีความสำคัญมากกว่า มันสามารถทำได้โดยการใช้รูปแบบการออกแบบที่ถูกต้องมีสถาปัตยกรรมที่ดีรหัสที่อ่านได้และเอกสารที่เกี่ยวข้องและวิธีการเหล่านั้นทั้งหมดขึ้นอยู่กับห้องสมุดของ บริษัท และบุคคลที่สาม ดังนั้นฉันพบว่ามันสำคัญกว่าที่จะรู้ว่าล้อชนิดใดที่ถูกประดิษฐ์ขึ้นแล้วและพวกเขาจะทำอย่างไรให้เหมาะกับตัวเอง

หากคุณต้องการที่จะแข่งขันในการแข่งขันการเขียนโปรแกรมหมดเวลาคุณควรเรียนรู้ภาษาที่แสดงออกที่สุดที่ได้รับอนุญาตในการแข่งขัน Perl อาจจะดีที่สุดตามด้วย Ruby หรือ Python คุณจะยังคงต้องการสิ่งอำนวยความสะดวกที่ดีพร้อมอัลกอริธึม แต่อย่างน้อยคุณจะไม่จมอยู่กับการเขียนอะไรเช่นนี้

Integer prev = b.get(k)
if (prev == null) prev = 0
Integer v = a.get(k);
if (v == null) v = 0;
b.put(prev + v);

แทน

b[k] += a[k]

ไม่ต้องกังวลกับการเรียนรู้ห้องสมุดหลายแห่ง เอกสารเหล่านี้คล้ายกันมากและเอกสารออนไลน์ การใช้ภาษาพูดได้คล่องขึ้นจะทำให้คุณเป็นโปรแกรมเมอร์ที่ดีขึ้น (แต่อาจหงุดหงิด) ในภาษาที่แสดงออกน้อย ตรงกันข้ามไม่เป็นความจริง

NB

ความแตกต่างระหว่างรหัส 200 บรรทัดและรหัส 40 บรรทัดนั้นใหญ่มากและยิ่งใหญ่กว่าเดิมเมื่อความแตกต่างระหว่าง 200,000 รายการโปรแกรมและ 40,000 รายการโปรแกรม ถ้าเช่นนั้นความแตกต่างระหว่างทีมห้าคนบวกผู้จัดการและทีมหนึ่งหรือสองคน

อัลกอริทึมใด ๆ ที่สามารถนำมาใช้ในภาษาการเขียนโปรแกรมใด ๆ ท้ายที่สุดมันไม่ใช่ไวยากรณ์ที่สำคัญ แต่การใช้ภาษาระดับสูงเช่น Python มีข้อดีของตัวเอง ทำงานน้อยลงและมีการเข้ารหัสน้อยลง ดังนั้นในการใช้อัลกอริทึมใน Python คุณจะต้องมีบรรทัดน้อยกว่าที่ต้องการในภาษาระดับต่ำเช่น C

Python มีโครงสร้างข้อมูลส่วนใหญ่อยู่ในไลบรารี แต่ใน C เราต้องเริ่มจากศูนย์และใช้โครงสร้างเพื่อสร้างมันขึ้นมาทั้งหมด แน่นอนว่ามีความแตกต่างระหว่างภาษาระดับสูงและระดับต่ำ แต่ภาษาไม่ควรหยุดคุณจากการใช้อัลกอริทึมใด ๆ

ในขณะที่อนุมานตัวอย่าง "40 LoC กับ 200 LoC" โดยกล่าวว่า "เพียงหนึ่งในห้าของ LoC ทั้งหมดนั้นเร็วกว่าที่จะเขียนดังนั้นจึงต้องดีกว่า" อาจดูเหมือนน่าดึงดูดฉันคิดว่ามีความจริงเล็กน้อยที่จะพบที่นั่น

การปรับให้เหมาะสมสำหรับ LoC ที่น้อยที่สุดนั้นแทบไม่เคยเป็นความคิดที่ดีเลยในความคิดของฉัน ใช่ LoC ที่เขียนทุกอันมีศักยภาพสำหรับข้อบกพร่องและคุณไม่จำเป็นต้องแก้ไขข้อบกพร่องในสิ่งที่คุณไม่เคยเขียน etcetc ประเด็นคือเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการอ่านและ decoupledness ไม่สำคัญว่าคุณจะแก้ปัญหาโดยใช้ regex ขนาดใหญ่ 20 บรรทัดซึ่งตรงข้ามกับการเขียนโมดูล 1k LoC Regex นั้นจะเป็นกำแพงทึบ, มีแนวโน้มที่จะเป็นโรคจิต, ยากที่จะเข้าใจ, ฝันร้ายที่จะเปลี่ยนแปลงโดยไม่เปลี่ยนพฤติกรรมของมันในรูปแบบที่ไม่น่าสนใจ ฯลฯ

การกำจัด boilerplate และความฟุ่มเฟื่อยที่ไม่เพิ่มคุณค่าใด ๆ เป็นสิ่งที่ดีและดี แต่ในทางกลับกันการใช้บางอย่างเช่น Java หรือ C # มีความรู้เกี่ยวกับรูปแบบการออกแบบและเครื่องมือเช่น resharper ช่วยให้คุณยืดหยุ่นมากในการปรับรหัส ทำความสะอาดเมื่อเวลาผ่านไปทำลายสิ่งต่าง ๆ และอื่น ๆ ที่อาจจะยากกว่านี้ถ้าคุณเขียนมันเป็นสคริปต์หลามขนาดเล็กหรือแอปทับทิม

การเปรียบเทียบที่บอกได้ดี: ฉันอยากจะมีรหัส C # ที่ครอบคลุมการทดสอบ decoupled C # 100k เต็มไปด้วยสิ่งที่ "overkill" เช่นรูปแบบกลยุทธ์โรงงาน ฯลฯ มากกว่าแอพหลาม 20k ที่เพิ่ง "ทำสิ่งต่างๆ" รหัสมากกว่า 5 เท่าหรือไม่สถาปัตยกรรมชนะทุกวัน

ฉันเห็นด้วยอย่างยิ่งกับงานบางประเภทที่ง่ายขึ้นและสะดวกขึ้นในบางภาษา แต่ฉันเชื่อว่าการเลือกภาษาของคุณจะขึ้นอยู่กับเครื่องมือที่คุณต้องการและข้อกำหนดที่ต้องการ (และอาจเป็นในอนาคตอันใกล้)