1.1 编程的演变与革命

编程语言发展的核心驱动力之一是抽象化，这是一种独特的方法，它极大地简化了开发者与系统之间的交互。抽象化通过后台处理了烦琐的细节，使开发者能够更专注于核心任务的实现。这一进步一直是推动技术创新的关键力量，为互联网、云计算、移动互联网及AI等领域的突破性发展提供了坚实的支持。

图1-1直观地展示了近几十年来抽象化概念在编程语言中的演变过程。

我们从20世纪40年代开始详细回顾一下。

从机器语言到汇编语言

在计算机时代的早期，开发者不得不与0和1搏斗，让机器按照他们的意志运转。后来，汇编语言出现了。它提供了字母与数字指令，使编程变得更容易，也显著降低了出错的可能性。

高级编程语言

20世纪50年代，Fortran和COBOL这两种高级编程语言诞生，它们允许程序员通过DISPLAY、READ、WRITE和IF/THEN/ELSE等简单的英语指令编写代码。编译器则负责将这些代码转换成计算机能够理解的二进制代码（0和1）。同时，这些高级编程语言使得没有技术背景的人也能较好地阅读代码，理解程序的工作流程。高级编程语言的出现无疑极大地推动了计算机革命的进程。

面向过程编程语言

随着C和Pascal等编程语言的兴起，面向过程编程的概念开始普及。这些编程语言通过引入函数的概念，将复杂的编程任务分解为一系列整齐的小模块。这种抽象化的编程方式不仅提高了代码的可重用性和可维护性，还使得管理庞大的软件项目变得得心应手。

面向对象编程语言

在面向对象编程领域，C++和Java等编程语言脱颖而出。这些编程语言引入了全新的抽象化，允许开发者使用类和对象来模拟现实世界中的实体，并封装数据和行为。面向对象编程极大地促进了软件开发的模块化，使得解决问题变得更加直观。

脚本语言

Python、Ruby和JavaScript等脚本语言的出现，为编程领域带来了新的活力。它们通过抽象许多与编程相关的底层任务，提供了大量的库和内置数据结构，使得常见的编程任务变得更为简单。这些编程语言极大地减少了完成任务所需的代码量。

机器学习和AI

随着机器学习和AI技术的快速发展，TensorFlow、PyTorch等框架和专业库应运而生。这些框架和库通过抽象出许多复杂的数学编程细节，使得开发人员能够专注于模型架构的设计和训练过程的优化。

AI辅助编程

最新的抽象化里程碑无疑是AI辅助编程。GPT-4和其他大语言模型（Large Language Model，LLM）如同智能助手，随时准备在开发者的命令下生成代码。

让我们来看一个简单的例子。在这个例子中，我们使用具有强大编程能力的ChatGPT。我们将使用一段提示语来引导ChatGPT完成特定的编程任务。假设我们给出的提示如下。

提示：用Python编写一个程序，检查给定的整数是偶数还是奇数，并打印结果。

图1-2展示了来自ChatGPT的响应。

我们成功地获取了ChatGPT生成的代码，这段代码不仅包含了实用的代码注释，还附带了关于程序运行机制的详细说明。只需要单击图1-2右上角的“Copy code”（复制代码）按钮，即可将这段代码轻松粘贴到集成开发环境（Integrated Development Environment，IDE）中，并加以运行和测试。