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为什么Lisp语言如此先进?(译文)

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   上周,《黑客与画家》总算翻译完成,已经交给出版社了。

   翻译完这本书,累得像生了一场大病。把书稿交出去的时候,心里空荡荡的,也不知道自己得到了什么,失去了什么。

   希望这个中译本和我的努力,能得到读者认同和肯定。

   下面是此书中非常棒的一篇文章,原文写于八年前,至今仍然具有启发性,作者眼光之超前令人佩服。由于我不懂Lisp语言,所以田春同学帮忙校读了一遍,纠正了一些翻译不当之处,在此表示衷心感谢。

   ============================

   为什么Lisp语言如此先进?

   作者:Paul Graham

   译者:阮一峰

   英文原文:Revenge of the Nerds

   (节选自即将出版的《黑客与画家》中译本)

   一、

   如果我们把流行的编程语言,以这样的顺序排列:Java、Perl、Python、Ruby。你会发现,排在越后面的语言,越像Lisp。

   Python模仿Lisp,甚至把许多Lisp黑客认为属于设计错误的功能,也一起模仿了。至于Ruby,如果回到1975年,你声称它是一种Lisp方言,没有人会反对。

   编程语言现在的发展,不过刚刚赶上1958年Lisp语言的水平。

   二、

   1958年,John McCarthy设计了Lisp语言。我认为,当前最新潮的编程语言,只是实现了他在1958年的设想而已。

   这怎么可能呢?计算机技术的发展,不是日新月异吗?1958年的技术,怎么可能超过今天的水平呢?

   让我告诉你原因。

   这是因为John McCarthy本来没打算把Lisp设计成编程语言,至少不是我们现在意义上的编程语言。他的原意只是想做一种理论演算,用更简洁的方式定义图灵机。

   所以,为什么上个世纪50年代的编程语言,到现在还没有过时?简单说,因为这种语言本质上不是一种技术,而是数学。数学是不会过时的。你不应该把Lisp语言与50年代的硬件联系在一起,而是应该把它与快速排序(Quicksort)算法进行类比。这种算法是1960年提出的,至今仍然是最快的通用排序方法。

   三、

   Fortran语言也是上个世纪50年代出现的,并且一直使用至今。它代表了语言设计的一种完全不同的方向。Lisp是无意中从纯理论发展为编程语言,而Fortran从一开始就是作为编程语言设计出来的。但是,今天我们把Lisp看成高级语言,而把Fortran看成一种相当低层次的语言。

   1956年,Fortran刚诞生的时候,叫做Fortran I,与今天的Fortran语言差别极大。Fortran I实际上是汇编语言加上数学,在某些方面,还不如今天的汇编语言强大。比如,它不支持子程序,只有分支跳转结构(branch)。

   Lisp和Fortran代表了编程语言发展的两大方向。前者的基础是数学,后者的基础是硬件架构。从那时起,这两大方向一直在互相靠拢。Lisp刚设计出来的时候,就很强大,接下来的二十年,它提高了自己的运行速度。而那些所谓的主流语言,把更快的运行速度作为设计的出发点,然后再用超过四十年的时间,一步步变得更强大。

   直到今天,最高级的主流语言,也只是刚刚接近Lisp的水平。虽然已经很接近了,但还是没有Lisp那样强大。

   四、

   Lisp语言诞生的时候,就包含了9种新思想。其中一些我们今天已经习以为常,另一些则刚刚在其他高级语言中出现,至今还有2种是Lisp独有的。按照被大众接受的程度,这9种思想依次是:

     1. 条件结构(即"if-then-else"结构)。现在大家都觉得这是理所当然的,但是Fortran I就没有这个结构,它只有基于底层机器指令的goto结构。

     2. 函数也是一种数据类型。在Lisp语言中,函数与整数或字符串一样,也属于数据类型的一种。它有自己的字面表示形式(literal representation),能够储存在变量中,也能当作参数传递。一种数据类型应该有的功能,它都有。

     3. 递归。Lisp是第一种支持递归函数的高级语言。

     4. 变量的动态类型。在Lisp语言中,所有变量实际上都是指针,所指向的值有类型之分,而变量本身没有。复制变量就相当于复制指针,而不是复制它们指向的数据。

     5. 垃圾回收机制。

     6. 程序由表达式(expression)组成。Lisp程序是一些表达式区块的集合,每个表达式都返回一个值。这与Fortran和大多数后来的语言都截然不同,它们的程序由表达式和语句(statement)组成。

   区分表达式和语句,在Fortran I中是很自然的,因为它不支持语句嵌套。所以,如果你需要用数学式子计算一个值,那就只有用表达式返回这个值,没有其他语法结构可用,因为否则就无法处理这个值。

   后来,新的编程语言支持区块结构(block),这种限制当然也就不存在了。但是为时已晚,表达式和语句的区分已经根深蒂固。它从Fortran扩散到Algol语言,接着又扩散到它们两者的后继语言。

     7. 符号(symbol)类型。符号实际上是一种指针,指向储存在哈希表中的字符串。所以,比较两个符号是否相等,只要看它们的指针是否一样就行了,不用逐个字符地比较。

     8. 代码使用符号和常量组成的树形表示法(notation)。

     9. 无论什么时候,整个语言都是可用的。Lisp并不真正区分读取期、编译期和运行期。你可以在读取期编译或运行代码;也可以在编译期读取或运行代码;还可以在运行期读取或者编译代码。

   在读取期运行代码,使得用户可以重新调整(reprogram)Lisp的语法;在编译期运行代码,则是Lisp宏的工作基础;在运行期编译代码,使得Lisp可以在Emacs这样的程序中,充当扩展语言(extension language);在运行期读取代码,使得程序之间可以用S-表达式(S-expression)通信,近来XML格式的出现使得这个概念被重新"发明"出来了。

   五、

   Lisp语言刚出现的时候,它的思想与其他编程语言大相径庭。后者的设计思想主要由50年代后期的硬件决定。随着时间流逝,流行的编程语言不断更新换代,语言设计思想逐渐向Lisp靠拢。

   思想1到思想5已经被广泛接受,思想6开始在主流编程语言中出现,思想7在Python语言中有所实现,不过似乎没有专用的语法。

   思想8可能是最有意思的一点。它与思想9只是由于偶然原因,才成为Lisp语言的一部分,因为它们不属于John McCarthy的原始构想,是由他的学生Steve Russell自行添加的。它们从此使得Lisp看上去很古怪,但也成为了这种语言最独一无二的特点。Lisp古怪的形式,倒不是因为它的语法很古怪,而是因为它根本没有语法,程序直接以解析树(parse tree)的形式表达出来。在其他语言中,这种形式只是经过解析在后台产生,但是Lisp直接采用它作为表达形式。它由列表构成,而列表则是Lisp的基本数据结构。

   用一门语言自己的数据结构来表达该语言,这被证明是非常强大的功能。思想8和思想9,意味着你可以写出一种能够自己编程的程序。这可能听起来很怪异,但是对于Lisp语言却是再普通不过。最常用的做法就是使用宏。

   术语"宏"在Lisp语言中,与其他语言中的意思不一样。Lisp宏无所不包,它既可能是某样表达式的缩略形式,也可能是一种新语言的编译器。如果你想真正地理解Lisp语言,或者想拓宽你的编程视野,那么你必须学习宏。

   就我所知,宏(采用Lisp语言的定义)目前仍然是Lisp独有的。一个原因是为了使用宏,你大概不得不让你的语言看上去像Lisp一样古怪。另一个可能的原因是,如果你想为自己的语言添上这种终极武器,你从此就不能声称自己发明了新语言,只能说发明了一种Lisp的新方言。

   我把这件事当作笑话说出来,但是事实就是如此。如果你创造了一种新语言,其中有car、cdr、cons、quote、cond、atom、eq这样的功能,还有一种把函数写成列表的表示方法,那么在它们的基础上,你完全可以推导出Lisp语言的所有其他部分。事实上,Lisp语言就是这样定义的,John McCarthy把语言设计成这个样子,就是为了让这种推导成为可能。

   六、

   就算Lisp确实代表了目前主流编程语言不断靠近的一个方向,这是否意味着你就应该用它编程呢?

   如果使用一种不那么强大的语言,你又会有多少损失呢?有时不采用最尖端的技术,不也是一种明智的选择吗?这么多人使用主流编程语言,这本身不也说明那些语言有可取之处吗?

   另一方面,选择哪一种编程语言,许多项目是无所谓的,反正不同的语言都能完成工作。一般来说,条件越苛刻的项目,强大的编程语言就越能发挥作用。但是,无数的项目根本没有苛刻条件的限制。大多数的编程任务,可能只要写一些很小的程序,然后用胶水语言把这些小程序连起来就行了。你可以用自己熟悉的编程语言,或者用对于特定项目来说有着最强大函数库的语言,来写这些小程序。如果你只是需要在Windows应用程序之间传递数据,使用Visual Basic照样能达到目的。

   那么,Lisp的编程优势体现在哪里呢?

   七、

   语言的编程能力越强大,写出来的程序就越短(当然不是指字符数量,而是指独立的语法单位)。

   代码的数量很重要,因为开发一个程序耗费的时间,主要取决于程序的长度。如果同一个软件,一种语言写出来的代码比另一种语言长三倍,这意味着你开发它耗费的时间也会多三倍。而且即使你多雇佣人手,也无助于减少开发时间,因为当团队规模超过某个门槛时,再增加人手只会带来净损失。Fred Brooks在他的名著《人月神话》(The Mythical Man-Month)中,描述了这种现象,我的所见所闻印证了他的说法。

   如果使用Lisp语言,能让程序变得多短?以Lisp和C的比较为例,我听到的大多数说法是C代码的长度是Lisp的7倍到10倍。但是最近,New Architect杂志上有一篇介绍ITA软件公司的文章,里面说"一行Lisp代码相当于20行C代码",因为此文都是引用ITA总裁的话,所以我想这个数字来自ITA的编程实践。 如果真是这样,那么我们可以相信这句话。ITA的软件,不仅使用Lisp语言,还同时大量使用C和C++,所以这是他们的经验谈。

   根据上面的这个数字,如果你与ITA竞争,而且你使用C语言开发软件,那么ITA的开发速度将比你快20倍。如果你需要一年时间实现某个功能,它只需要不到三星期。反过来说,如果某个新功能,它开发了三个月,那么你需要五年才能做出来。

   你知道吗?上面的对比,还只是考虑到最好的情况。当我们只比较代码数量的时候,言下之意就是假设使用功能较弱的语言,也能开发出同样的软件。但是事实上,程序员使用某种语言能做到的事情,是有极限的。如果你想用一种低层次的语言,解决一个很难的问题,那么你将会面临各种情况极其复杂、乃至想不清楚的窘境。

   所以,当我说假定你与ITA竞争,你用五年时间做出的东西,ITA在Lisp语言的帮助下只用三个月就完成了,我指的五年还是一切顺利、没有犯错误、也没有遇到太大麻烦的五年。事实上,按照大多数公司的实际情况,计划中五年完成的项目,很可能永远都不会完成。

   我承认,上面的例子太极端。ITA似乎有一批非常聪明的黑客,而C语言又是一种很低层次的语言。但是,在一个高度竞争的市场中,即使开发速度只相差两三倍,也足以使得你永远处在落后的位置。

   附录:编程能力

   为了解释我所说的语言编程能力不一样,请考虑下面的问题。我们需要写一个函数,它能够生成累加器,即这个函数接受一个参数n,然后返回另一个函数,后者接受参数i,然后返回n增加(increment)了i后的值。

   Common Lisp的写法如下:

     (defun foo (n)

       (lambda (i) (incf n i)))

   Ruby的写法几乎完全相同:

     def foo (n)

       lambda {|i| n += i } end

   Perl 5的写法则是:

     sub foo {

       my ($n) = @_;

       sub {$n += shift}

     }

   这比Lisp和Ruby的版本,有更多的语法元素,因为在Perl语言中,你不得不手工提取参数。

   Smalltalk的写法稍微比Lisp和Ruby的长一点:

     foo: n

       |s|

       s := n.

       ^[:i| s := s+i. ]

   因为在Smalltalk中,局部变量(lexical variable)是有效的,但是你无法给一个参数赋值,因此不得不设置了一个新变量,接受累加后的值。

   Javascript的写法也比Lisp和Ruby稍微长一点,因为Javascript依然区分语句和表达式,所以你需要明确指定return语句,来返回一个值:

     function foo (n) {

       return function (i) {

         return n += i } }

   (实事求是地说,Perl也保留了语句和表达式的区别,但是使用了典型的Perl方式处理,使你可以省略return。)

   如果想把Lisp/Ruby/Perl/Smalltalk/Javascript的版本改成Python,你会遇到一些限制。因为Python并不完全支持局部变量,你不得不创造一种数据结构,来接受n的值。而且尽管Python确实支持函数数据类型,但是没有一种字面量的表示方式(literal representation)可以生成函数(除非函数体只有一个表达式),所以你需要创造一个命名函数,把它返回。最后的写法如下:

     def foo (n):

       s = [n]

       def bar (i):

         s[0] += i

         return s[0]

       return bar

   Python用户完全可以合理地质疑,为什么不能写成下面这样:

     def foo (n):

       return lambda i: return n += i

   或者:

     def foo (n):

       lambda i: n += i

   我猜想,Python有一天会支持这样的写法。(如果你不想等到Python慢慢进化到更像Lisp,你总是可以直接......)

   在面向对象编程的语言中,你能够在有限程度上模拟一个闭包(即一个函数,通过它可以引用由包含这个函数的代码所定义的变量)。你定义一个类(class),里面有一个方法和一个属性,用于替换封闭作用域(enclosing scope)中的所有变量。这有点类似于让程序员自己做代码分析,本来这应该是由支持局部作用域的编译器完成的。如果有多个函数,同时指向相同的变量,那么这种方法就会失效,但是在这个简单的例子中,它已经足够了。

   Python高手看来也同意,这是解决这个问题的比较好的方法,写法如下:

     def foo (n):

       class acc:

         def _ _init_ _ (self, s):

           self.s = s

         def inc (self, i):

           self.s += i

           return self.s

       return acc (n).inc

   或者

     class foo:

       def _ _init_ _ (self, n):

         self.n = n

       def _ _call_ _ (self, i):

         self.n += i

         return self.n

   我添加这一段,原因是想避免Python爱好者说我误解这种语言。但是,在我看来,这两种写法好像都比第一个版本更复杂。你实际上就是在做同样的事,只不过划出了一个独立的区域,保存累加器函数,区别只是保存在对象的一个属性中,而不是保存在列表(list)的头(head)中。使用这些特殊的内部属性名(尤其是__call__),看上去并不像常规的解法,更像是一种破解。

   在Perl和Python的较量中,Python黑客的观点似乎是认为Python比Perl更优雅,但是这个例子表明,最终来说,编程能力决定了优雅。Perl的写法更简单(包含更少的语法元素),尽管它的语法有一点丑陋。

   其他语言怎么样?前文曾经提到过Fortran、C、C++、Java和Visual Basic,看上去使用它们,根本无法解决这个问题。Ken Anderson说,Java只能写出一个近似的解法:

     public interface Inttoint {

       public int call (int i);

     }

     public static Inttoint foo (final int n) {

       return new Inttoint () {

       int s = n;

       public int call (int i) {

       s = s + i;

       return s;

       }};

     }

   这种写法不符合题目要求,因为它只对整数有效。

   当然,我说使用其他语言无法解决这个问题,这句话并不完全正确。所有这些语言都是图灵等价的,这意味着严格地说,你能使用它们之中的任何一种语言,写出任何一个程序。那么,怎样才能做到这一点呢?就这个小小的例子而言,你可以使用这些不那么强大的语言,写一个Lisp解释器就行了。

   这样做听上去好像开玩笑,但是在大型编程项目中,却不同程度地广泛存在。因此,有人把它总结出来,起名为"格林斯潘第十定律"(Greenspun\'s Tenth Rule):

   任何C或Fortran程序复杂到一定程度之后,都会包含一个临时开发的、只有一半功能的、不完全符合规格的、到处都是bug的、运行速度很慢的Common Lisp实现。

   如果你想解决一个困难的问题,关键不是你使用的语言是否强大,而是好几个因素同时发挥作用(a)使用一种强大的语言,(b)为这个难题写一个事实上的解释器,或者(c)你自己变成这个难题的人肉编译器。在Python的例子中,这样的处理方法已经开始出现了,我们实际上就是自己写代码,模拟出编译器实现局部变量的功能。

   这种实践不仅很普遍,而且已经制度化了。举例来说,在面向对象编程的世界中,我们大量听到"模式"(pattern)这个词,我觉得那些"模式"就是现实中的因素(c),也就是人肉编译器。 当我在自己的程序中,发现用到了模式,我觉得这就表明某个地方出错了。程序的形式,应该仅仅反映它所要解决的问题。代码中其他任何外加的形式,都是一个信号,(至少对我来说)表明我对问题的抽象还不够深,也经常提醒我,自己正在手工完成的事情,本应该写代码,通过宏的扩展自动实现。

   (完)

建议继续学习:

  1. 每个程序员都应该学习使用Python或Ruby    (阅读:16250)
  2. 敲击最多的键和编程语言语法    (阅读:5781)
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