新的或新兴的编程语言真的需要实用的库吗？

Question

使用因子或者四，以Arc或其他为例（注意：因子是一个很糟糕的例子，因为它有一大堆实用的库）。假设您正在考虑使用编程语言。拥有大量实用库是否重要？如果您的语言设计得很好，那么创建“字符串”库或“日期”库会很容易。甚至可能是一个Web框架？

我提到这一点，因为当一种语言出现时，似乎有人会提出“实用图书馆”。

Answer 1

这绝对重要 - 十分之九，我将选择一种语言，其中有很好的，支持良好的库，可以帮助我完成我想做的事情。

这并不是说我不喜欢编写我自己的库（恰恰相反），但对于一个快速，准确的结果很重要的生产项目来说，这对于任何一段时间来说都不是一个实用的选择。想象。

Answer 2

Java和.Net已经破坏了人们在框架中或其他高质量库（通常也是免费和开源）中丰富的类。 Ruby和Python也是如此。如果没有这样的库，就很难采用一种新语言，因为必须重新实现所需的每一项功能，你的工作效率会受到极大的影响。

除非它是一种突破性语言，它引入了一些像故意编程这样激进的东西（我告诉计算机我想要它做什么，并且它会通过正确的代码来实现它）...为什么，你有其中一个？ ： - ）

Answer 3

实用图书馆很重要。我没有得到写一个框架的报酬，我得到报酬以增加业务价值。如果我告诉客户我不得不指责他们写一个字符串数据类型，我可能会丢失我的工作/合同。

Answer 4

只需看看SO上的大多数问题，看看工具对人们有多重要。

也就是说，如果你找到一种能够很好地适应你的任务的新语言，并且你有时间和倾向于编写自己的工具，那么请务必深入研究。这是新语言获取的一种方式

Answer 5

大型图书馆使语言的使用效率更高。一个非常好的语言，不支持解析XML，加密，Web框架，UI框架等，需要花费更多的时间来生成工作代码。出于学习目的，没有大型图书馆的语言很好，但是出于实际目的，使用这种语言会花费时间和金钱。想象一下，如果每次要加载图像时都必须编写代码来解析.jpg标题。如果您必须手动编写XML解析器而不是将其加载到预先构建的XML解析器中，该怎么办？你可能搞砸了，花了很多时间调试。如果项目的目标是创建一个新工具，那么编写支持代码并不能充分利用你的时间。

Answer 6

我认为Python流行的重要原因是其巨大的标准库。 Java和PHP也是如此。事实上，我可能会说库的选择比语言本身更重要。

Answer 7

如果您的首要任务是以尽可能少的时间和精力创建成品，那么是的，让可用的库很重要。 （如果您的目标很有趣，或者为了学习而学习，那么编写自己的图书馆可能是一种很好的体验。）

一个好的图书馆已经足够成熟，许多人已经使用它并淘汰了大部分的bug。无论您的编程语言有多棒，或者从头开始编写库是多么容易。随着时间的推移，您的代码无法替代。

很多图书馆的写作都不是很有趣或有趣，再次重新实现它们不会以任何方式彻底改变世界。你可以用日期库或字符串库做任何事情。它既可以使用，也可以不运行。许多图书馆只是标准或某些事实上的标准行为的实现，而有些人只需要通过必要的工作来实现它。你必须自己做的越多越好。

在我看来，任何可以利用现有图书馆的全新语言都将从未开始。例如，Clojure虽然是一种非常新的语言，但也可以访问所有Java库。这可以说是目前它做得很好的一个重要原因。努力是为了新事物，而不是重新发明轮子。

Answer 8

您认为字符串库易于编写吗？去看看Unicode，UTF-8，UTF-16，遗留代码页，字节顺序问题等等。

您认为日期/时间库易于编写吗？去看看闰秒，周编号方案等等。

为您考虑这些事情，实施一次并正确实施，比您想象的节省更多时间和头痛。

Answer 9

这是一个诱人的想法，如果你是保罗格雷厄姆或查克摩尔，它肯定有用。

如果您的域名非常有限，并且您不会在该域外提出要求，这可能会有效，这就像客户要求“从Excel导入”功能一样简单。另一方面，Paul Graham使用Lisp编写了一个网络商店系统，这是一个非常广泛的需求领域;我有兴趣知道他是如何处理类似PDF导出的东西，他是否会在暑假期间从麻省理工学院给一些实习生提供PDF规范和Lisp手册，还是他会去C库？

如果你的领域是由逻辑或持久的自然原理驱动的，可能会有效，比如天文模拟。如果它们是人类的要求，它们将充满矛盾和特殊情况（字符串和日期库属于该类别，顺便说一句），并且没有完全切断它的抽象或语言功能，你将拥有无论你是用Haskell还是用PHP编写，都要轻视特殊情况。

它可能适用于优化非常重要的地方（编辑：以及你自己足够智能自己优化它） - 你有一个精简系统，你知道堆栈的每一层，因为你自己实现了它一个特定的目标。

我将整个想法与毕业生联系在一起：他们在编程技巧和一般智能方面排名前1％;他们在一个非常狭窄的领域工作;他们可能没有最好的设备，因此他们试图剥离东西并进行深度优化;他们没有学习与完成工作的工作程序员的困境。