Linguagens de programação interpretadas x compiladas: qual é a diferença?
Além disso, permite a comunicação com C++ e suporta o desenvolvimento multiplataforma. A linguagem do Google ainda é recente, mas já oferece um dos melhores salários para pessoas programadores e tem muito mercado para ganhar. Na pesquisa da Stack Overflow, aparece no Top 10 das tecnologias mais bem pagas do mundo, logo atrás da linguagem Rust. É uma das principais concorrentes da linguagem Rust e costuma ser usada no desenvolvimento de sistemas, microsserviços e ciência de dados. Vários sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBDs), como MySQL, Oracle e SQL Server, utilizam o SQL.
Paradigma declarativo
Com isso em mente, as pessoas responsáveis pelo desenvolvimento do Kotlin trouxeram um recurso para minar a existência desse tipo de problema no código, o Null Safety. A palavra-chave fun define que se trata de uma função, que recebe o nome soma seguido dos parênteses, que são onde ficam os parâmetros recebidos, explicitando o nome das variáveis de escopo e seu tipo. Além disso, como está sendo retornado o valor da soma entre dois números inteiros, é necessário também sinalizar que a função devolve um valor do tipo Int. Caso não fosse retornado nenhum valor, essa parte da função não seria necessária, bem diferente do Java, onde seria necessário utilizar a palavra-chave void para indicar que a função não tem retorno. Outra característica interessante sobre a linguagem é que ela extinguiu a necessidade de ponto e vírgula ao final de cada instrução, como pôde ser percebido nos códigos de exemplo acima. Onde é necessário apenas a palavra-chave var, seguida do nome da variável e a atribuição de um valor.
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Os códigos constituem os algoritmos, que são nada mais que uma sequência de passos claros e objetivos que a máquina deverá seguir. Entretanto, essa linguagem ainda é muito limitada para o que normalmente queremos fazer. Por isso, a maior parte dos programadores hoje utilizam https://piauinoticias.com/educa%C3%A7%C3%A3o/114012-trazendo-o-futuro-para-o-presente-explorando-a-ci%C3%AAncia-de-dados-e-machine-learning.html linguagens mais avançadas para construir seus programas. Ela é uma linguagem que serve para comandar o microprocessador e, ao mesmo tempo, ser acessível para humanos. O código escrito em Assembly é convertido em código de máquina pelo Assembler ou, em português, “montador”.
Como aprender a programar?
A linguagem de máquina ou código binário é difícil de ser decifrada por humanos, por isso não costuma ser utilizada diretamente por programadores. Linguagens compiladas são aquelas em que o código escrito pela pessoa é “traduzido” para linguagem de máquina, gerando outro código que aí sim pode ser executado – exemplos de linguagens compiladas são Java, C e Go. Nas linguagens interpretadas o código escrito é traduzido para linguagem de máquina durante a execução – por exemplo, Python e JavaScript. Um guia básico de programação envolve aprender uma linguagem de programação, entender lógica de programação e praticar muito.
Quais as linguagens de programação mais utilizadas?
- Se o JavaScript carregar e tentar executar antes do carregamento do HTML e CSS afetado, poderão ocorrer erros.
- Também conhecida como C-Sharp, esta linguagem foi criada no comecinho dos anos 2000 pela Microsoft para substituir o uso de Java na comunicação entre suas diferentes tecnologias na plataforma .NET.
- Por software de programação entendemos o conjunto de todas as ferramentas que permitem ao programador criar, escrever códigos, depurar, manter e empacotar projetos.
- Python é conhecido por sua simplicidade e legibilidade, tornando-o popular para iniciantes, bem como para projetos em grande escala em ciência de dados, machine learning e desenvolvimento web.
Exemplos de linguagens interpretadas comuns são o PHP, o Ruby, o Python e o JavaScript. Exemplos de linguagens compiladas puras são o C, o C++, o Erlang, o Haskell, o Rust e o Go. Não desanime se você não entender um conceito imediatamente; demora tempo para Trazendo o futuro para o presente: explorando a ciência de dados e machine learning assimilar novas informações e habilidades, principalmente em campos nunca explorados. Sua popularidade cresceu junto com o campo da ciência de dados, e é especialmente amada pela comunidade estatística por sua extensa coleção de pacotes e testes estatístico.
