通用编程时代正在向专用化分层演进

# Python: 极简主义，利用C底层库(NumPy/PyTorch)实现高性能计算
import numpy as np

# 几行代码完成复杂的矩阵运算，这是AI科学家偏爱的原因
def process_data(data):
    matrix = np.array(data)
    # 广播机制与向量化运算，底层由C语言加速
    normalized = (matrix - matrix.mean()) / matrix.std()
    return normalized

# 语法简洁，迭代速度快，适合算法验证

// C++: 手动内存管理与零开销抽象
void fast_calculation(double* data, int size) {
    // 指针直接操作内存，无虚拟机开销
    for(int i = 0; i < size; ++i) {
        // 利用CPU缓存行优化与指令集并行(SIMD)
        data[i] = data[i] * 1.05; 
    }
}
// 没有任何垃圾回收(GC)暂停风险，确保可预测的低延迟

// Java: 强类型约束与Spring生态，适合大型团队协作
@Service
public class OrderService {
    
    @Autowired
    private OrderRepository repo;

    // 事务注解保证了数据的一致性，这是金融系统的基石
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void createOrder(OrderDTO dto) {
        // 严格的类型检查在编译期发现错误
        Order order = new Order();
        order.setStatus(OrderStatus.PENDING);
        repo.save(order);
    }
}

// Go: 语言级并发支持
func handleRequests() {
    // 启动一个Goroutine仅需几KB内存，可轻松启动数百万个
    go func() {
        process()
    }()
}
// 相比Java线程，Goroutine启动更快，上下文切换成本更低