💻 Какой язык программирования лучше для обучения?
Многие школы используют Java, C#, C или C++, но всё больше образовательных программ переходят на Python.
У Python есть очевидный плюс — на нём легче начать. Это помогает студентам быстрее увидеть результат и сохранять мотивацию.
Но есть и минус.
Python сильно абстрагирует низкоуровневые детали, поэтому студентам сложнее понять, как работают структуры данных, память и другие фундаментальные вещи.
Лично я считаю, что программисты должны становиться polyglots — людьми, которые знают несколько языков.
Фокусироваться на одном языке — стратегическая ошибка.
Но влияет ли язык на результаты обучения?
Исследование John R. Hott (ACM ICER 2025) показывает: почти никак.
Студенты, которые выполняли задания:
- только на Python
- только на Java
- на смеси языков
показали статистически одинаковые результаты.
Не было значимых различий:
- в оценках за программирование
- в письменных заданиях
- в тестах и квизах
- в уровне сложности, который испытывали студенты
Вывод исследования простой:
👉 выбор языка программирования почти не влияет на результаты обучения.
То есть преподавателям не стоит слишком переживать о том, какой язык выбрать для курса.
Гораздо важнее другое.
Вместо бесконечных споров *Python vs Java vs C++* стоит учить студентов:
- как создавать продукты
- как запускать проекты
- как строить бизнес
- как быть независимыми от технологических трендов
Как пишет Zed Shaw в эссе
“AI Didn't Kill Programming, You Did”:
проблема не в AI и не в языках программирования — проблема в том, как люди учатся программированию.
Главная мысль:
🚀 программирование можно выучить на любом языке.
Начните с Logo.
Попробуйте Ada.
Изучите Python, Go, Rust или C.
А ещё лучше — попробуйте придумать свой язык программирования.
Именно так и начинается настоящее понимание компьютеров.
Исследование
https://engineering.virginia.edu/faculty/john-r-hott
Эссе
https://learncodethehardway.com/blog/39-ai-didnt-kill-programming-you-did/
#programming#education#python#java
https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html
#multiprocessing is a package that supports spawning processes using an #API similar to the #threading module. The multiprocessing package offers both local and remote #concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of #threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows.
https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html
multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and remote concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows.
The #multiprocessing module also introduces #APIs which do not have analogs in the #threading#module. A prime example of this is the Pool object which offers a convenient means of parallelizing the execution of a function across multiple input values, distributing the input data across processes (data #parallelism). The following example demonstrates the common practice of defining such functions in a module so that child processes can successfully import that module. This basic example of data parallelism using Pool,
https://github.com/python/asyncio
The #asyncio#module provides infrastructure for writing #single-threaded concurrent code using #coroutines, #multiplexing#I/O access over sockets and other resources, running network clients and servers, and other related primitives. Here is a more detailed list of the package contents:
a pluggable event loop with various system-specific implementations;
transport and protocol abstractions (similar to those in Twisted);
concrete support for TCP, UDP, SSL, subprocess pipes, delayed calls, and others (some may be system-dependent);
a Future class that mimics the one in the concurrent.futures module, but adapted for use with the event loop;
#coroutines and #tasks based on yield from (PEP 380), to help write concurrent code in a sequential fashion;
cancellation support for Futures and coroutines;
synchronization primitives for use between coroutines in a single thread, mimicking those in the #threading module;
an interface for passing work off to a threadpool, for times when you absolutely, positively have to use a library that makes blocking I/O calls.
Note: The implementation of asyncio was previously called "Tulip".