汎用プログラミング言語

コンピュータソフトウェアにおいて、汎用プログラミング言語( GPL ) は、さまざまなアプリケーションドメインでソフトウェアを構築するためのプログラミング言語です。一方、ドメイン固有プログラミング言語(DSL) は、特定の領域内で使用されます。たとえば、Python はGPL ですが、SQL はリレーショナルデータベースを照会するための DSL です。

初期のプログラミング言語は、コンピュータハードウェアと同様に、科学計算（数値計算）や商用データ処理用に設計されていました。FortranやAlgolなどの科学言語は浮動小数点計算や多次元配列をサポートし、COBOLなどのビジネス言語は固定フィールドのファイル形式やデータレコードをサポートしていました。それほど広くは使用されていませんでしたが、シンボリックリスト処理用のIPL-VやLISP、文字列操作用のCOMIT、数値制御マシン用のAPTなどの専門言語は広く使用されていました。ポインタ操作を必要とするシステムプログラミングは通常アセンブリ言語で行われましたが、一部の軍事用途ではJOVIALが使用されていました。^[1]

1964 年に発表されたIBMのSystem/360は、科学アプリケーションと商用アプリケーションの両方をサポートする統合ハードウェア アーキテクチャとして設計され、IBM は科学、商用、およびシステム プログラミングをサポートする単一の汎用言語としてPL/I を開発しました。実際、PL/I のサブセットは、 Multicsオペレーティング システムの標準システム プログラミング言語として使用されました。

PL/I 以降、科学プログラミング言語と商用プログラミング言語の区別はなくなり、ほとんどの言語が両方に必要な基本機能をサポートし、特殊なファイル形式の処理の多くは専門のデータベース管理システムに委任されるようになりました。

1960年代からは、離散イベントシミュレーション用のGPSSやSimula 、プログラミング教育用のMAD、BASIC、Logo、Pascal 、システムプログラミング用のC 、対話型プログラミング用のJOSSやAPL\360など、多くの専門言語も開発されました。^[1]

汎用プログラミング言語とドメイン固有のプログラミング言語の区別は必ずしも明確ではありません。^[2]プログラミング言語は特定のタスク用に作成されますが、元のドメインを超えて使用されるため、汎用プログラミング言語と見なされることがあります。たとえば、COBOL、Fortran、Lisp はDSL (ビジネス処理、数値計算、記号処理用) として作成されましたが、時間の経過とともに GPL になりました。^{[疑わしい–議論]}逆に、言語は一般的な使用のために設計されていますが、実際には特定の領域にのみ適用される場合があります。 ^[3]問題に適したプログラミング言語は、汎用言語であれ DSL であれ、問題ドメインで十分な表現力を持ちながら、必要な詳細レベルを最小限に抑える必要があります。^[4]名前が示すように、汎用言語はドメイン固有の表記をサポートできないという点で「汎用的」ですが、DSL はさまざまな問題ドメインで設計してこの問題を処理できます。^[4]アプリケーションドメインが十分に理解されていない場合は、DSL よりも汎用言語が好まれます。この場合、代わりに、ドメインに適したデータ型と関数のライブラリを備えた汎用言語を使用できます。^[5] DSL は通常、抽象化の表記法の範囲が狭いため GPL よりも小さくなりますが、一部の DSL にはサブ言語として GPL 全体が含まれています。これらの例では、DSL は GPL の表現力に加えて、ドメイン固有の表現力を提供できます。^[6]

汎用プログラミング言語はすべてチューリング完全であり、理論的にはあらゆる計算問題を解決できることを意味します。ドメイン固有言語も同様にチューリング完全であることが多いですが、必ずしもそうとは限りません。

汎用プログラミング言語はプログラマーによく使用されています。ある調査によると、2021年に最もよく使用されたプログラミング言語はC、Python、Javaでした。 ^[7] ドメイン固有言語よりも汎用プログラミング言語を使用することを支持する議論の1つは、より多くの人がこれらの言語に精通しており、新しい言語を学ぶ必要性を克服することです。

さらに、多くのタスク（統計分析、機械学習など）には、徹底的にテストされ最適化されたライブラリがあります。理論的には、これらのライブラリの存在は、汎用言語とドメイン固有言語の間のギャップを埋めるはずです。^[4]

2010年に行われた実証研究では、GPL ( C# ) に精通しているユーザーとDSL ( XAML ) に不慣れなユーザーに問題を与え、GPLとDSLの問題解決と生産性を測定しようとしました。最終的に、この特定のドメイン固有言語のユーザーは、GPLに精通しているにもかかわらず、15%も優れたパフォーマンスを発揮し、さらなる研究が必要です。^[4]

C言語の前身であるB言語は、主にシステムプログラミングという特定の目的のために開発されました。^[8]対照的に、C言語はオペレーティングシステム、デバイスドライバ、アプリケーションソフトウェア、組み込みシステムなど、さまざまな計算分野で使用されています。

C言語はその汎用性から、さまざまな分野での使用に適しています。表現の経済性、フロー制御、データ構造、豊富な演算子を提供しますが、ユーザーが特定のコンテキストで使用することを制限しません。^[9]その結果、開発者が最初にUnixオペレーティングシステムのカーネルを書き換えるために使用しましたが、^[10]アプリケーション開発、組み込みシステム（マイクロプロセッサプログラミングなど）、ビデオゲーム（Doomなど）などでの使用にも簡単に適応できました。今日、C言語は最も人気があり、広く使用されているプログラミング言語の1つです。^[11]

C++はCの拡張として考え出され、オブジェクト指向機能のほか、参照、演算子のオーバーロード、デフォルト引数などの便利な機能を導入しました。Cと同様に、C++の汎用性により、幅広い分野で使用できます。C++のコアアプリケーション領域はシステムプログラミングですが（C++は低レベルアーキテクチャへのアクセスを許可できるため）、^[12]デスクトップアプリケーション、ビデオゲーム、データベース、金​​融システムなど、さまざまな構築に広く使用されています。^[13] Microsoft、Apple、Bloomberg、Morgan Stanleyなどの大手ソフトウェアおよび金融企業は、社内および社外のアプリケーションで今でもC++を広く使用しています。^[13]

Pythonは、コードの可読性と拡張性を重視した言語として考案されました。^{[14] [15]}前者はソフトウェアエンジニア以外の人でも簡単にコンピュータプログラムを学習して書くことを可能にし、後者はドメインスペシャリストが自分のユースケースに適したライブラリを簡単に作成することを可能にしました。これらの理由から、Pythonは幅広い分野で使用されてきました。

Pythonが使用されている分野の一部を以下に示します。^[16]

• Web 開発: DjangoやFlaskなどのフレームワークにより、Web 開発者は、より広範な Python エコシステムも活用できる堅牢な Web サーバーを作成できるようになりました。
• 科学と学術：SciPyやPandasなどの科学データライブラリにより、Pythonを科学研究に利用できるようになりました。^[17]
• 機械学習：scikit-learnやTensorflowなどのライブラリにより、開発者にとって機械学習へのアクセス性が向上しました。^[18]
• 一般的なソフトウェア開発:ユーザー アプリケーション、Web スクレイピング プログラム、ゲーム、その他の一般的なソフトウェアの開発。

以下に、汎用プログラミング言語をいくつか示します。

• 汎用マークアップ言語
• 汎用モデリング言語

1. ^ ab Jean E. Sammet、「プログラミング言語：歴史と未来」、Communications of the ACM 15 :7:601-610 (1972 年 7 月) doi :10.1145/361454.361485
2. ^ ヴァン・デュールセン、アリー;クリント、ポール。ヴィッサー、ジュースト (2000)。 「ドメイン固有言語: 注釈付き参考文献」。ACM SIGPLAN の通知。35 (6)：26-36。CiteSeerX 10.1.1.33.8207。土井：10.1145/352029.352035。 
3. ^ Berry, Gerard (2006 年 5 月)。「リアルタイム プログラミング: 特殊目的言語か汎用言語か」HAL Open Science。
4. ^ abcd Kosar, Tomaz (2010 年 5 月). 「汎用言語とドメイン固有言語の比較: 実証的研究」(PDF) .コンピュータサイエンスと情報システム. 7 (2): 247–264. doi :10.2298/CSIS1002247K.
5. ^ van Deursen, Arie (1998 年 12 月). 「小さな言語: メンテナンスは少ない?」.ソフトウェア保守ジャーナル: 研究と実践. 10 (2): 75–92. doi :10.1002/(SICI)1096-908X(199803/04)10:2<75::AID-SMR168>3.0.CO;2-5.
6. ^ van Deursen, Arie; Klint, Paul; Visser, Joost (2000 年 6 月). 「ドメイン固有言語: 注釈付き参考文献」. ACM SIGPLAN Notices . 35 (6): 26–36. doi : 10.1145/352029.352035 . ISSN  0362-1340. S2CID  1049872.
7. ^ 「最も人気のあるプログラミング言語 - 1965/2021 - 新アップデート - 統計とデータ」。statisticsanddata.org 。 2022年6月3日閲覧。
8. ^ Thompson, K. (1972-01-07). 「技術覚書の表紙」(PDF) . Bell Telephone Laboratories . 2015-06-11 のオリジナルからアーカイブ(PDF) . 2022-06-03に取得。
9. ^ W.、カーニハン、ブライアン (2016)。プログラミング言語 C。プレンティス ホール。ISBN 978-0-13-110370-2. OCLC  1004153413.{{cite book}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
10. ^ Ritchie, Dennis (1993 年 4 月). 「C 言語の開発」(PDF) . ACM SIGPLAN Notices . 28 (3): 201–208. doi :10.1145/15536​​0.155580.
11. ^ 「TIOBE Index」TIOBE . 2022年6月3日閲覧。
12. ^ Stroustrup, Bjarne (1995). C++ プログラミング言語. Addison-Wesley.
13. ^ ab "C++ アプリケーション". www.stroustrup.com . 2022 年 6 月 3 日閲覧。
14. ^ 「artima - Pythonの作り方」www.artima.com . 2022年6月3日閲覧。
15. ^ 「一般的な Python FAQ — Python 3.10.4 ドキュメント」。docs.python.org。2022年 6 月 3 日閲覧。
16. ^ 「Python 向けアプリケーション」。Python.org 。2022年 6 月 3 日閲覧。
17. ^ 「12,086件の研究論文におけるプログラミング言語の人気度 - 健康の定量化」。2022年6月3日閲覧。
18. ^ Pedregosa, Fabian (2011). 「Scikit-learn: Python での機械学習」(PDF) . The Journal of Machine Learning Research . 12 : 2825–2830. arXiv : 1201.0490 . Bibcode :2011JMLR...12.2825P.