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编程基础 (Programming)

编程是计算机科学的核心技能，涉及用计算机语言描述和解决问题的过程。

编程语言分类​

🎯 按编程范式​

  • 命令式编程 - C, Python, Java
  • 函数式编程 - Haskell, Lisp, 部分JavaScript
  • 面向对象编程 - Java, C++, Python
  • 声明式编程 - SQL, HTML, CSS

🔧 按应用领域​

  • 系统编程 - C, C++, Rust
  • Web开发 - JavaScript, TypeScript, PHP
  • 移动开发 - Swift, Kotlin, Flutter
  • 数据科学 - Python, R, Julia

核心概念​

🏗️ 基础结构​

// 变量和数据类型
let name = "张三";        // 字符串
let age = 25;             // 数字
let isActive = true;      // 布尔值

// 控制结构
if (age >= 18) {
    console.log("成年人");
} else {
    console.log("未成年");
}

// 循环结构
for (let i = 0; i < 5; i++) {
    console.log(`第 ${i + 1} 次循环`);
}

🔧 函数和模块​

# 函数定义
def calculate_area(radius):
    """计算圆的面积"""
    return 3.14159 * radius ** 2

# 类和对象
class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self.radius = radius
    
    def area(self):
        return 3.14159 * self.radius ** 2

# 模块导入
from math import pi, sqrt

编程原则​

📋 SOLID原则​

  • S - Single Responsibility (单一职责)
  • O - Open/Closed (开放/封闭)
  • L - Liskov Substitution (里氏替换)
  • I - Interface Segregation (接口隔离)
  • D - Dependency Inversion (依赖反转)

🎨 代码质量​

  • 可读性 - 清晰的命名和注释
  • 可维护性 - 模块化和解耦
  • 可测试性 - 单元测试和集成测试
  • 可扩展性 - 灵活的架构设计

开发流程​

🔄 迭代开发​

  1. 需求分析 → 理解问题和目标
  2. 设计架构 → 系统结构规划
  3. 编码实现 → 具体功能开发
  4. 测试验证 → 功能和性能测试
  5. 部署维护 → 上线和持续优化

🛠️ 开发工具​

  • 编辑器 - VS Code, IntelliJ, Vim
  • 版本控制 - Git, GitHub, GitLab
  • 调试工具 - Debugger, Profiler
  • 自动化 - CI/CD, 测试框架

学习建议​

  1. 选择语言 - 根据目标选择合适的编程语言
  2. 实践驱动 - 通过项目学习和巩固知识
  3. 代码阅读 - 学习优秀开源项目的代码
  4. 持续学习 - 跟上技术发展和最佳实践