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プログラミング言語は、コンピュータプログラムを書くための表記法のシステムです。[1]プログラミング言語は、構文（形式）とセマンティクス（意味） の観点から説明され、通常は形式言語によって定義されます。言語は通常、型システム、変数、エラー処理のメカニズムなどの機能を提供します。プログラムを実行するには、プログラミング言語の実装、つまりインタープリタまたはコンパイラが必要です。インタープリタはソースコードを直接実行し、コンパイラは実行可能プログラムを生成します。
コンピュータ アーキテクチャはプログラミング言語の設計に大きな影響を与えており、最も一般的なタイプ (指定された順序で操作を実行する命令型言語) は、人気のフォン ノイマン アーキテクチャで適切に動作するように開発されています。初期のプログラミング言語はハードウェアと密接に結びついていましたが、時間の経過とともに抽象化が進み、実装の詳細が隠されて簡素化が図られました。
何千ものプログラミング言語 (多くの場合、命令型、関数型、論理型、またはオブジェクト指向型に分類されます) が、さまざまな用途のために開発されてきました。プログラミング言語の設計にはトレードオフが伴います。たとえば、例外処理によりエラー処理が簡素化されますが、パフォーマンスが低下します。プログラミング言語理論は、プログラミング言語の設計、実装、分析、特性評価、および分類を研究する コンピュータ サイエンスのサブフィールドです。
定義
プログラミング言語は、自然言語が人間同士のやり取りに使用されるのに対し、プログラミング言語は人間が機械に指示を伝えることができるように設計されている点で自然言語とは異なります。 [引用が必要]
コンピュータ言語という用語は、「プログラミング言語」と互換的に使用されることがあります。[2]ただし、これらの用語の使用法は著者によって異なります。
ある用法では、プログラミング言語はコンピュータ言語のサブセットとして説明されます。[3]同様に、「コンピュータ言語」という用語は、「プログラミング言語」という用語と対照的に、コンピューティングで使用されるがプログラミング言語とは見なされない言語[引用が必要]（たとえば、マークアップ言語）を説明するために使用される場合があります。[4] [5] [6]一部の著者は、「プログラミング言語」という用語をチューリング完全な言語に限定しています。[1] [7]ほとんどの実用的なプログラミング言語はチューリング完全であり、[8]そのため、計算できるプログラムの点で同等です。
別の用法では、プログラミング言語は抽象マシンをプログラミングするための理論的構成であり、コンピュータ言語は有限のハードウェアリソースを持つ物理コンピュータ上で実行されるそのサブセットであると見なされます。[9] ジョン・C・レイノルズは、形式仕様言語は実行を目的とした言語と同じくらいプログラミング言語であると強調しています。彼はまた、テキストやグラフィカルな入力形式でさえ、コンピュータの動作に影響を与えるものであっても、チューリング完全ではないにもかかわらず、プログラミング言語であると主張し、プログラミング言語の概念に対する無知が入力形式の多くの欠陥の原因であると述べています。[10]
歴史
初期の開発
最初のプログラム可能なコンピュータは1940年代末に発明され、それとともに最初のプログラミング言語も発明されました。[11]最も初期のコンピュータは、第一世代プログラミング言語(1GL)、機械語(プロセッサが直接実行できる単純な命令) でプログラムされていました。このコードはデバッグが非常に難しく、異なるコンピュータシステム間で移植できませんでした。 [12]プログラミングの容易さを改善するために、アセンブリ言語(または第二世代プログラミング言語— 2GL) が発明されました。これは機械語から派生したもので、人間がプログラムを理解しやすくするためのものですが、移植性は向上しませんでした。[13]
当初、ハードウェアリソースは希少かつ高価でしたが、人的リソースは安価でした。そのため、扱いにくく、時間がかかるものの、効率性を高めるためにハードウェアに近い言語が好まれました。[14]高水準プログラミング言語（第3世代プログラミング言語-3GL）の導入により、プログラミングに革命が起こりました。これらの言語はハードウェアの詳細を抽象化し、代わりに人間がより簡単に理解できるアルゴリズムを表現するように設計されています。たとえば、算術式を記号表記で記述し、後でハードウェアが実行できるマシンコードに変換できるようになりました。[13] 1957年に、Fortran（FORmula TRANslation）が発明されました。最初のコンパイルされた高水準プログラミング言語と見なされることが多く、[13] [15] Fortranは21世紀になっても使用され続けています。[16]
1960年代と1970年代
1960年頃、最初のメインフレーム（汎用コンピュータ）が開発されましたが、専門家しか操作できず、非常に高価でした。データと命令はパンチカードで入力されたため、プログラムの実行中は入力を追加できませんでした。そのため、この時期に開発された言語は、最小限の対話で設計されています。[18]マイクロプロセッサの発明後、1970年代のコンピュータは劇的に安価になりました。[19]新しいコンピュータでは、新しいプログラミング言語によってサポートされたユーザーインタラクションも増えました。[20]
1958年に実装されたLispは、最初の関数型プログラミング言語でした。[21] Fortranとは異なり、再帰と条件式をサポートし、[22]ヒープ上の動的メモリ管理と自動ガベージコレクションも導入しました。[23]その後数十年にわたって、Lispは人工知能アプリケーションを支配しました。[24] 1978年には、別の関数型言語であるMLが推論型と多態的パラメータを導入しました。[20] [25]
ALGOL (ALGOrithmic Language) は 1958 年と 1960 年にリリースされて以来、 [26]アルゴリズムを記述するためのコンピューティング文献の標準となりました。商業的な成功は限られていましたが、C、Pascal、Ada、C++、Java、C#など、最も人気のある命令型言語は、直接的または間接的に ALGOL 60 から派生しています。[27] [16]後のプログラミング言語に採用された ALGOL の革新には、移植性の向上と、文脈自由 BNF 文法の初使用が含まれます。[ 28 ] オブジェクト指向プログラミング(サブタイプ、動的ディスパッチ、継承を含む)をサポートした最初の言語である Simulaも ALGOL から派生し、商業的な成功を収めました。[29] ALGOL の別の派生言語である C は、21 世紀になっても人気を保っています。柔軟なポインタ操作によって生み出されるそのパワーと効率性は、正しいコードを書くのをより困難にするという代償を伴います。[20]
1972年に設計されたPrologは、形式論理記法を使用してコンピュータと通信する最初の論理プログラミング言語でした。 [30] [31]論理プログラミングでは、プログラマーが望ましい結果を指定し、インタープリタがそれを達成する方法を決定できるようにします。[32] [31]
1980年代から2000年代
1980年代、パーソナルコンピュータの発明により、プログラミング言語の役割が変化しました。[33] 1980年代に導入された新しい言語には、 Cのプログラムをコンパイルできるだけでなく、クラスと継承もサポートするCのスーパーセットであるC++がありました。[34] Adaやその他の新しい言語では、並行性のサポートが導入されました。[35]日本政府は、論理プログラミング構造に並行性のサポートを追加した、いわゆる第5世代言語に多額の投資をしましたが、これらの言語は他の並行性をサポートする言語よりもパフォーマンスが劣っていました。[36] [37]
1990年代のインターネットとワールドワイドウェブの急速な成長により、ウェブページとネットワークをサポートする新しいプログラミング言語が導入されました。[38] C++をベースにシステム間の移植性とセキュリティの向上を考慮して設計されたJavaは、これらの機能が多くのインターネットアプリケーションに不可欠であるため、大規模な成功を収めました。 [39] [40]もう1つの開発は、既存のアプリケーションを調整する小さなプログラムを迅速に作成するように設計された動的型付け スクリプト言語（Python、JavaScript、PHP、Ruby）でした。 HTMLとの統合により、サーバーでホストされるウェブページの構築にも使用されています。[41] [42]
2000年代から現在
2000年代には、広く普及した新しいプログラミング言語の開発が減速した。[43]イノベーションの1つは、コンポーネントがネットワークで接続された分散システムを活用するように設計されたサービス指向プログラミングでした。サービスはオブジェクト指向プログラミングのオブジェクトに似ていますが、別のプロセスで実行されます。 [44] C#とF#は、命令型プログラミングと関数型プログラミングのアイデアを相互に取り入れました。[45] 2010年以降、いくつかの新しい言語（Rust、Go、Swift、Zig、Carbon）が、歴史的にCが使用されてきたパフォーマンスクリティカルなソフトウェアをめぐって競争しました。[46]新しいプログラミング言語のほとんどは静的型付けを使用していますが、いくつかの新しい言語はRingやJuliaのように動的型付けを使用しています。[47] [48]
新しいプログラミング言語の中には、Scratch、LabVIEW、PWCTのようにビジュアルプログラミング言語に分類されるものがあります。また、 Ballerinaのようにテキストプログラミングとビジュアルプログラミングの用途が混在している言語もあります。[49] [50] [51] [52]また、この傾向は、 GoogleのBlocklyのような新しい VPL の開発に役立つプロジェクトの開発につながっています。[53] UnrealやUnityなどの多くのゲームエンジンもビジュアルスクリプティングのサポートを追加しました。[54] [55]
要素
すべてのプログラミング言語には、2 つの数値の加算やコレクションからの項目の選択など、データとそれらに適用される操作または変換を記述するための基本要素が含まれています。これらの要素は、それぞれ構造と意味を定義する構文ルールとセマンティック ルールによって制御されます。
構文
プログラミング言語の表面的な形式は、その構文として知られています。ほとんどのプログラミング言語は純粋にテキスト形式です。つまり、自然言語の書き言葉のように、単語、数字、句読点を含むテキストのシーケンスを使用します。一方、一部のプログラミング言語はグラフィカルで、シンボル間の視覚的な関係を使用してプログラムを指定します。
言語の構文は、構文的に正しいプログラムを形成する記号の可能な組み合わせを記述します。記号の組み合わせに与えられた意味は、セマンティクス (形式的またはリファレンス実装でハードコードされたもの) によって処理されます。ほとんどの言語はテキスト形式であるため、この記事ではテキスト構文について説明します。
プログラミング言語の構文は通常、正規表現(語彙構造) とバッカス・ナウア形式(文法構造) の組み合わせを使用して定義されます。以下はLispに基づいた簡単な文法です。
式::=アトム | リスト
アトム ::=数値 | シンボル
数値 ::= [+-]?['0'-'9']+
シンボル ::= ['A'-'Z''a'-'z'].*
リスト ::= '(' 式* ')'
この文法では次のことを指定します。
- 式はアトムまたはリストのいずれかです。
- 原子は数字か記号のいずれかです。
- 数値は、1 つ以上の 10 進数字の連続であり、オプションでプラス記号またはマイナス記号が前に付きます。
- シンボルは、文字の後に0個以上の任意のアルファベット文字（空白を除く）が続く文字です。
- リストは、内部に0 個以上の式が含まれる、対応する括弧のペアです。
以下は、この文法における適切なトークン シーケンスの例です: 12345、()および(a b c232 (1))。
構文的に正しいプログラムがすべて意味的に正しいわけではありません。 構文的に正しいプログラムの多くは、言語のルールからすると不適切であり、(言語仕様と実装の健全性に応じて) 翻訳または実行時にエラーが発生する可能性があります。 場合によっては、そのようなプログラムは未定義の動作を示すことがあります。 プログラムが言語内で適切に定義されている場合でも、それを書いた人が意図していない意味を持つことがあります。
自然言語を例に挙げると、文法的に正しい文に意味を割り当てることができない場合や、文が間違っている場合があります。
- 「無色の緑のアイデアは激しく眠る。」は文法的には正しいが、一般的に受け入れられている意味はない。
- 「ジョンは既婚の独身者です。」は文法的には正しいが、真実ではない意味を表現している。
次のC 言語フラグメントは構文的には正しいですが、意味的に定義されていない操作を実行します (この操作は、*p >> 4複合型の値に対しては意味がなく、の値がnull ポインターであるp->imため定義されていません)。
p
複素数* p = NULL ;複素数abs_p = sqrt ( * p >> 4 + p -> im );
最初の行の型宣言が省略された場合、プログラムはpコンパイル時に未定義の変数でエラーをトリガーします。ただし、型宣言は意味情報のみを提供するため、プログラムは構文的には正しいままです。
プログラミング言語を指定するために必要な文法は、チョムスキー階層における位置によって分類できる。ほとんどのプログラミング言語の構文は、タイプ2文法、つまり文脈自由文法を使用して指定できる。[56] PerlやLispなどの一部の言語には、構文解析フェーズで実行を可能にする構造が含まれている。プログラマがパーサの動作を変更できる構造を持つ言語では、構文解析は決定不可能な問題となり、一般に構文解析と実行の区別があいまいになる。[57]一般的な計算を含む可能性のあるLispのマクロシステムやPerlのブロックとは対照的にBEGIN、Cのマクロは単なる文字列の置換であり、コードの実行を必要としない。[58]
セマンティクス
セマンティクスという用語は、言語の形式 (構文) ではなく、言語の意味を指します。
静的セマンティクス
静的セマンティクスは、標準的な構文形式では表現が困難または不可能な、有効なテキストの構造に対する制約を定義します。[1] [検証失敗]コンパイル言語の場合、静的セマンティクスには基本的に、コンパイル時にチェックできるセマンティクス ルールが含まれます。例としては、すべての識別子が使用前に宣言されているかどうか (そのような宣言を必要とする言語の場合) や、 case ステートメントのアームのラベルが異なっているかどうかのチェックなどがあります。[59]識別子が適切なコンテキストで使用されているかどうか (関数名に整数を追加しないなど) や、サブルーチン呼び出しの引数の数と型が適切かどうかのチェックなど、このタイプの重要な制約の多くは、型システムと呼ばれるロジックでルールとして定義することで適用できます。データ フロー分析などの他の形式の静的分析も、静的セマンティクスの一部である場合があります。JavaやC#などのプログラミング言語には、それぞれの静的セマンティクスの一部として、データ フロー分析の一種である確定代入分析があります。 [60]
動的セマンティクス
データが指定されたら、マシンにそのデータに対する操作を実行するよう指示する必要があります。たとえば、意味論は、式が値に評価される戦略や、制御構造が条件付きで文を実行する方法を定義します。言語の動的意味論（実行意味論とも呼ばれる）は、言語のさまざまな構成要素がいつどのようにプログラムの動作を生成するかを定義します。実行意味論を定義する方法は多数あります。自然言語は、実際によく使用される言語の実行意味論を指定するためによく使用されます。かなりの量の学術研究がプログラミング言語の形式意味論に費やされており、これにより実行意味論を形式的に指定できます。この研究分野の結果は、学術界以外でのプログラミング言語の設計と実装への応用は限られています。[60]
型システム
データ型とは、許容される値と、その値に対して実行できる操作の集合です。[61]各プログラミング言語の型システムは、どのようなデータ型が存在するか、式の型、および言語内での型の等価性と型の互換性の機能を定義します。 [62]
型理論によれば、すべての演算の仕様がその演算を適用できるデータの型を定義している場合、その言語は完全に型付けされているとされる。[63]対照的に、ほとんどのアセンブリ言語などの型付けされていない言語では、任意のデータ（一般的にはさまざまな長さのビットのシーケンス）に対して任意の演算を実行できる。[63]実際には、完全に型付けされている言語は少ないが、ほとんどの言語はある程度の型付けを提供している。[63]
異なる型（整数や浮動小数点数など）は値を異なる方法で表すため、ある型が期待されるときに別の型を使用すると、予期しない結果が発生します。型チェックでは、通常コンパイル時にこのエラーがフラグ付けされます（実行時の型チェックはよりコストがかかります）。[64]強い型付けでは、変数が明示的に別の型にキャストされない限り、型エラーは常に検出されます。弱い型付けは、言語が暗黙のキャストを許可している場合に発生します。たとえば、プログラマが明示的に型変換を行わなくても、異なる型の変数間で操作できるようにする場合などです。この型強制が許可されるケースが多いほど、検出される型エラーは少なくなります。[65]
一般的にサポートされているタイプ
初期のプログラミング言語では、整数（符号付きと符号なし）や浮動小数点数（整数でない実数の演算をサポートするため）などの組み込みの数値型のみをサポートしていることが多かった。ほとんどのプログラミング言語では、プログラマが必要とするサイズと精度に応じて、複数のサイズの浮動小数点数（ floatやdoubleと呼ばれることが多い）と整数をサポートしている。整数を、それを表すには小さすぎる型に格納すると、整数オーバーフローが発生する。符号付き型で負の数を表す最も一般的な方法は2の補数であるが、1の補数も使用される。[66]その他の一般的な型には、ブール型（真か偽かのいずれか）や文字型（従来は1バイトで、すべてのASCII文字を表すのに十分）がある。[67]
配列は、多くの言語において、要素が単一の固定長型で構成されている必要があるデータ型です。他の言語では、配列を他の場所に格納されているデータへの参照として定義し、さまざまな型の要素をサポートしています。 [68]プログラミング言語によっては、文字列と呼ばれる複数の文字のシーケンスが、文字の配列または独自のプリミティブ型としてサポートされる場合があります。[69]文字列は固定長または可変長にすることができ、ストレージスペースの増加と複雑さの増加を犠牲にして、より高い柔軟性を実現します。[70]サポートされる可能性のあるその他のデータ型には、リスト、 [71]キーを介してアクセスされる 連想配列（順序なし）、[72] データが順序付けられた構造内の名前にマップされるレコード、 [73]およびタプル（レコードに似ていますが、データフィールドに名前がありません）があります。[74] ポインターはメモリアドレスを格納し、通常は他のデータが格納されているヒープ上の場所を参照します。[75]
最も単純なユーザー定義型は、値を正の整数の集合にマッピングできる順序型です。 [76] 1980年代半ば以降、ほとんどのプログラミング言語は抽象データ型もサポートしています。抽象データ型では、データと操作の表現はユーザーから隠されており、ユーザーはインターフェイスにのみアクセスできます。[77]データ抽象化の利点には、信頼性の向上、複雑さの軽減、名前の衝突の可能性の低減、クライアントがコードを変更することなく基礎となるデータ構造を変更できることなどがあります。 [78]
静的型付けと動的型付け
静的型付けでは、プログラムが実行される前に、通常はコンパイル時に、すべての式の型が決定されます。[63]広く使用されている静的型付けプログラミング言語のほとんどは、変数の型を明示的に指定する必要があります。一部の言語では、型は暗黙的です。その1つの形式は、コンパイラがコンテキストに基づいて型を推論できる場合です。暗黙的な型付けの欠点は、エラーが検出されない可能性があることです。[79]完全な型推論は、伝統的にHaskellやMLなどの関数型言語に関連付けられてきました。[80]
動的型付けでは、型は変数に結び付けられず、変数にエンコードされた値のみが結び付けられます。単一の変数を異なる型の値に再利用できます。これによりプログラマーの柔軟性が向上しますが、信頼性が低下し、プログラミング言語のエラーチェック能力が低下します。[81]一部の言語では、通常の静的型付けルールの例外として、任意の型の値を代入できる共用体の変数が許可されています。 [82]
同時実行性
コンピューティングでは、複数の命令を同時に実行することができます。多くのプログラミング言語は、命令レベルとサブプログラムレベルの並行性をサポートしています。[83] 21世紀になると、コンピューターの処理能力は、プロセッサの追加によって向上することが多くなり、プログラマーはパフォーマンスを向上させるために、複数のプロセッサを同時に使用するソフトウェアを設計する必要が生じました。[84] PythonやRubyなどのインタープリタ型言語は、複数のプロセッサの同時使用をサポートしていません。[85]他のプログラミング言語は、セマフォを使用して主要な命令の実行順序を制御したり、モニターを介して共有データへのアクセスを制御したり、スレッド間でメッセージを受け渡したりすることで、異なるスレッド間で共有されるデータの管理をサポートしています。[86]
例外処理
多くのプログラミング言語には例外ハンドラが含まれています。これは実行時エラーによってトリガーされるコードセクションであり、主に2つの方法でエラーに対処できます。[87]
- 終了: シャットダウンして制御をオペレーティング システムに引き渡します。このオプションは最も簡単だと考えられています。
- 再開: 例外が発生した場所の近くでプログラムを再開します。例外ハンドラーが値を変更して例外の再発を防ぐことができない限り、例外の繰り返しが発生する可能性があります。
一部のプログラミング言語では、コードに到達する前に例外が発生したかどうかに関係なく、コードブロックを実行することをサポートしています。これをファイナライズと呼びます。[88]
例外処理能力の向上とパフォーマンスの低下の間にはトレードオフがあります。[89]たとえば、配列インデックスエラーは一般的ですが[90]、 C ではパフォーマンス上の理由からそれをチェックしません。[89]プログラマーはユーザー定義の例外をキャッチするコードを書くことができますが、これではプログラムが乱雑になる可能性があります。C などの一部の言語の標準ライブラリは、例外を示すために戻り値を使用します。[91]一部の言語とそのコンパイラーには、エラー処理機能を一時的または永続的にオン/オフにするオプションがあります。[92]
設計と実装
プログラミング言語の設計に最も大きく影響を与えたものの1つは、コンピュータアーキテクチャです。最も一般的に使用されている命令型言語は、最も一般的なコンピュータアーキテクチャであるフォンノイマンアーキテクチャでうまく機能するように設計されました。 [93]フォンノイマンアーキテクチャでは、メモリはデータと命令の両方を格納しますが、データに対して命令を実行するCPUは別であり、データはCPUとパイプでやり取りする必要があります。これらの言語の中心となる要素は、変数、代入、および反復であり、これらのマシンでは再帰よりも効率的です。 [94]
多くのプログラミング言語は、ゼロから設計され、新しいニーズに合わせて変更され、他の言語と組み合わされてきた。その多くは最終的に使われなくなった。[要出典] 1950年代のプログラミング言語の誕生は、さまざまなコンピューター用にコードを書く必要を回避し、すべてのマシンと用途に適した汎用プログラミング言語を作りたいという願望によって刺激された。[95] 1960年代初頭までに、汎用言語のアイデアは、コードが書かれるさまざまな目的の異なる要件のために却下された。[96]
トレードオフ
プログラミング言語に求められる特性としては、読みやすさ、書きやすさ、信頼性などが挙げられる。[97]これらの特徴により、言語のプログラマーのトレーニングにかかるコスト、言語でプログラムを作成して保守するために必要な時間、コードのコンパイルにかかるコストを削減し、実行時のパフォーマンスを向上させることができる。[98]
- 初期のプログラミング言語では、可読性よりも効率性が優先されることが多かったが、1970年代以降は可読性の重要性が高まってきた。同じ結果を得るために複数の演算を行うことは、可読性を損なう可能性がある。また、演算子をオーバーロードして、同じ演算子に複数の意味を持たせることも、可読性を損なう可能性がある。 [99]可読性にとって重要なもう1つの特徴は、プログラマが学習しなければならない構成要素の数を制限する直交性である。 [100]簡単に理解できる構文構造と、すぐにわかる特別な単語も、可読性を支える。 [101]
- 書きやすさとは、目的の問題を解決するためのコードを書く際の使いやすさのことです。読みやすさに不可欠な機能に加えて、[102] 抽象化(クライアントから詳細を隠すことができるインターフェイス) と表現力(より簡潔なプログラムを可能にする) も、プログラマーがコードを書くのに役立ちます。[103]初期のプログラミング言語はコンピューターの基盤となるハードウェアに非常に密接に結びついていましたが、時間の経過とともに抽象化のサポートが増加し、プログラマーは基盤となるハードウェア命令への単純な翻訳から離れたアイデアを表現できるようになりました。プログラマーはコンピューターの複雑さにあまり縛られていないため、プログラマーの労力を減らして、プログラムでより多くの計算を行うことができます。[104]ほとんどのプログラミング言語には、よく使用される関数の標準ライブラリが付属しています。[105]
- 信頼性とは、プログラムがさまざまな状況で仕様どおりに動作することを意味します。[106] 型チェック、例外処理、制限付きエイリアシング（複数の変数名が同じメモリ領域にアクセスする）はすべて、プログラムの信頼性を向上させることができます。[107]
プログラミング言語の設計にはトレードオフが伴うことが多い。[108]例えば、信頼性を向上させる機能は通常、パフォーマンスを犠牲にして得られる。[109]多数の演算子による表現力の向上によりコードの記述が容易になるが、可読性が犠牲になる。[109]
自然言語プログラミングは、プログラミングに専門言語を必要としない方法として提案されてきた。しかし、この目標はまだ遠いところにあり、その利点は議論の余地がある。エドガー・W・ダイクストラは、意味のない構造の導入を防ぐために形式言語の使用が不可欠であるという立場をとった。[110] アラン・パーリスも同様にこの考えを否定した。[111]
仕様
プログラミング言語の仕様は、言語のユーザーと実装者が、ソース コードがその言語で有効なプログラムであるかどうか、また有効なプログラムである場合はどのような動作をするかについて合意するために使用できる成果物です。
プログラミング言語の仕様には、次のようないくつかの形式があります。
- 言語の構文、静的セマンティクス、実行セマンティクスの明示的な定義。構文は一般的に形式文法を使用して指定されますが、セマンティクスの定義は自然言語（ C言語など）または形式セマンティクス（ Standard ML [112]やScheme [113]仕様など）で記述される場合があります。
- 言語のトランスレータの動作の説明(例: C++およびFortran仕様)。言語の構文とセマンティクスは、この説明から推測する必要があります。この説明は、自然言語または形式言語で記述できます。
- 参照実装またはモデル実装。指定する言語（PrologやANSI REXX [114]など）で記述されることもある。言語の構文と意味は参照実装の動作に明示的に表される。
実装
プログラミング言語の実装とは、プログラムをハードウェアで実行できるマシンコードに変換することです。マシンコードはオペレーティングシステムの助けを借りて実行できます。[115]製品コードにおける最も一般的な解釈形式はコンパイラによるもので、中間レベルの言語を介してソースコードをマシンコード（実行可能ファイル）に変換します。プログラムがコンパイルされると、他の実装方法よりも速く実行されます。[116]一部のコンパイラは、実行可能ファイルの実行時にメモリや計算の使用量を減らすためにさらに最適化を行うことができますが、コンパイル時間は長くなります。[117]
もう1つの実装方法は、プログラムをインタープリタで実行することです。インタープリタは、実行直前にソフトウェアの各行をマシンコードに変換します。デバッグは容易になりますが、インタープリタの欠点は、コンパイルされた実行可能ファイルよりも10〜100倍遅くなることです。[118]ハイブリッドインタープリタ方式は、コンパイルの利点とインタープリタの利点を部分コンパイルによって提供します。この1つの形式は、ジャストインタイムコンパイルです。これは、ソフトウェアを事前に中間言語にコンパイルし、実行直前にマシンコードに変換するものです。[119]
独自の言語
最も一般的に使用されているプログラミング言語のほとんどは、完全にオープンな仕様と実装を備えていますが、多くのプログラミング言語は、実装が単一のベンダーからのみ入手可能な独自のプログラミング言語としてのみ存在し、そのような独自の言語は自社の知的財産であると主張する場合があります。独自のプログラミング言語は通常、ドメイン固有の言語または単一の製品の内部スクリプト言語です。独自の言語の中には、ベンダー内でのみ使用されるものもあれば、外部のユーザーが使用できるものもあります。[引用が必要]
いくつかのプログラミング言語は、プロプライエタリとオープンの境界上に存在します。たとえば、オラクル社はJavaプログラミング言語のいくつかの側面に対して独占権を主張しています。 [ 120 ]また、システムのほとんどの部分がオープン実装であるマイクロソフトのC#プログラミング言語には、クローズド環境として共通言語ランタイム(CLR)もあります。[121]
多くのプロプライエタリ言語は、そのプロプライエタリな性質にもかかわらず、広く使用されています。例としては、 MATLAB、VBScript、Wolfram Languageなどがあります。一部の言語は、クローズドからオープンに移行する場合があります。たとえば、ErlangはもともとEricssonの社内プログラミング言語でした。[122]
オープンソースプログラミング言語は、オープンサイエンスアプリケーションに特に役立ち、複製とコード共有の能力を高めます。 [123]
使用
主にコンピューティング分野では、何千もの異なるプログラミング言語が開発されてきました。[124 ] 個々のソフトウェアプロジェクトでは、5つ以上のプログラミング言語が使用されるのが一般的です。[125]
プログラミング言語は、他のほとんどの人間の表現形式とは異なり、より高い精度と完全性を必要とします。自然言語を使用して他の人とコミュニケーションをとる場合、人間の著者や話者は、あいまいな表現や小さな誤りがあっても、自分の意図が理解されることを期待できます。しかし、比喩的に言えば、コンピューターは「指示されたとおりに実行する」ものであり、プログラマーが意図したコードを「理解」することはできません。言語定義、プログラム、およびプログラムの入力の組み合わせは、プログラムの実行時にそのプログラムの制御ドメイン内で発生する外部動作を完全に指定する必要があります。一方、アルゴリズムに関するアイデアは、自然言語とプログラミング言語で記述されたコードを交互に使用する擬似コードを使用することで、実行に必要な精度を必要とせずに人間に伝えることができます。
プログラミング言語は、データの断片と、そのデータに対して自動的に実行される操作や変換を定義するための構造化されたメカニズムを提供します。プログラマーは、言語に存在する抽象化を使用して、計算に含まれる概念を表します。これらの概念は、利用可能な最も単純な要素（プリミティブと呼ばれる）の集合として表現されます。[126] プログラミングとは、プログラマーがこれらのプリミティブを組み合わせて新しいプログラムを構成したり、既存のプログラムを新しい用途や変化する環境に適応させたりするプロセスです。
コンピュータのプログラムは、人間の介入なしにバッチプロセスで実行される場合もあれば、ユーザーがインタープリタの対話型セッションでコマンドを入力する場合もあります。この場合、「コマンド」は単にプログラムであり、その実行は連鎖的に行われます。言語がコンパイルせずにインタープリタ（ Unixシェルやその他のコマンドラインインターフェイスなど）を介してコマンドを実行できる場合、その言語はスクリプト言語と呼ばれます。[127]
言語使用の測定
最も広く使用されているプログラミング言語を特定することは困難です。なぜなら、使用法の定義は状況によって異なるからです。ある言語はプログラマーの時間を最も多く占め、別の言語はコード行数が多く、3 つ目の言語は CPU 時間を最も多く消費するかもしれません。一部の言語は、特定の種類のアプリケーションで非常に人気があります。たとえば、COBOL は企業のデータ センターで今でも強力であり、多くの場合、大型メインフレームで使用されています。[128] [129] Fortran は科学および工学アプリケーションで、Adaは航空宇宙、輸送、軍事、リアルタイム、および組み込みアプリケーションで、C は組み込みアプリケーションとオペレーティング システムで使用されています。他の言語も、さまざまな種類のアプリケーションを作成するために定期的に使用されています。
言語の人気度を測定するさまざまな方法が提案されていますが、それぞれ測定対象に対する偏りが異なります。
- 求人広告でその言語に言及している数を数える[130]
- 言語を教えたり説明したりする書籍の販売数[131]
- 当該言語で書かれた既存のコード行数の推定値。一般の検索ではあまり見つからない言語については過小評価される可能性がある[132]
- Web 検索エンジンを使用して見つかった言語参照 (つまり、言語名) の数。
stackify.comは、さまざまなインターネットサイトからの情報を組み合わせて平均化し、最も人気のある10のプログラミング言語（全体的な人気による降順）を報告しました：Java、C、C++、Python、C#、JavaScript、VB.NET、R、PHP、MATLAB。[133]
2024年6月現在、TIOBEインデックスで測定された上位5つのプログラミング言語は、 Python、C++、C、Java、C#です。TIOBEは人気度に応じて上位100のプログラミング言語のリストを提供しており、このリストは毎月更新されています。[134]
方言、フレーバー、実装
プログラミング言語またはデータ交換言語の方言は、言語の（比較的小さな）バリエーションまたは拡張であり、その言語の本質は変わりません。SchemeやForthなどの言語では、標準が不十分、不適切、または非合法であると実装者が考える場合が多く、そのため標準から逸脱して新しい方言が作成されます。他の場合には、方言はドメイン固有言語（多くの場合はサブセット）で使用するために作成されます。Lisp の世界では、基本的なS 式の構文と Lisp のようなセマンティクスを使用するほとんどの言語が Lisp の方言と見なされますが、 RacketやClojureのように方言は多種多様です。 1 つの言語に複数の方言があることはよくあるため、経験の浅いプログラマが適切なドキュメントを見つけるのは非常に困難になる可能性があります。BASIC言語には多くの 方言 があります。
分類
プログラミング言語は、命令型、関数型、論理型、オブジェクト指向の4つの主要なカテゴリに分類されることが多い。[135]
- 命令型言語は、指定された順序でアルゴリズムを実装するように設計されており、グラフィカルユーザーインターフェイスを生成する.NETなどのビジュアルプログラミング言語が含まれます。コンパイルされるのではなく、部分的または完全に解釈されるスクリプト言語は、別のカテゴリと見なされることもありますが、命令型言語の定義を満たしています。[136]
- 関数型プログラミング言語は、与えられたパラメータに関数を連続的に適用することで機能します。そのシンプルさと洗練さは多くの研究者に高く評価されていますが、効率性の問題により広く採用されていません。[137]
- 論理型言語は、プログラマーではなくソフトウェアが命令の実行順序を決定するように設計されています。[138]
- オブジェクト指向プログラミングの特徴は、データの抽象化、継承、動的ディスパッチであり、ほとんどの一般的な命令型言語といくつかの関数型言語でサポートされています。[136]
マークアップ言語はプログラミング言語ではありませんが、限定的なプログラミングをサポートする拡張機能を持つものもあります。また、他のプログラミング言語と簡単に比較できない特殊用途の言語もあります。[139]
参照
- プログラミング言語の比較（基本命令）
- プログラミング言語の比較
- コンピュータプログラミング
- コンピュータサイエンスとコンピュータサイエンスの概要
- ドメイン固有言語
- ドメイン固有のモデリング
- 教育用プログラミング言語
- 難解なプログラミング言語
- 拡張可能なプログラミング
- カテゴリ:拡張構文プログラミング言語
- 不変式ベースのプログラミング
- BASIC方言一覧
- プログラミング言語のリスト
- プログラミング言語研究者一覧
- 最も人気のあるウェブサイトで使用されているプログラミング言語
- 言語指向プログラミング
- 論理プログラミング
- リテラルプログラミング
- メタプログラミング
- モデリング言語
- プログラミング言語理論
- 擬似コード
- レボル § 方言
- リフレクティブプログラミング
- 科学プログラミング言語
- スクリプト言語
- ソフトウェアエンジニアリングとソフトウェアエンジニアリングのトピックのリスト
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: (a) プロジェクトあたり平均 5 つの言語があり、明らかに支配的なメイン汎用言語と 5 つのよく使用される DSL タイプがあること、(b) 規模、コミット数、メイン言語が言語数に大きく影響し、年齢と貢献者数は大きく影響しないこと、(c) 3 つの言語エコシステムが XML、Shell/Make、HTML/CSS を中心にグループ化されていることが分かりました。結論: 多言語プログラミングはオープンソース プロジェクトでは一般的であり、ツール作成や、このようなソフトウェア システムの開発と保守を評価する際に考慮する必要がある要素です。
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