💻 Какой язык программирования лучше для обучения?
Многие школы используют Java, C#, C или C++, но всё больше образовательных программ переходят на Python.
У Python есть очевидный плюс — на нём легче начать. Это помогает студентам быстрее увидеть результат и сохранять мотивацию.
Но есть и минус.
Python сильно абстрагирует низкоуровневые детали, поэтому студентам сложнее понять, как работают структуры данных, память и другие фундаментальные вещи.
Лично я считаю, что программисты должны становиться polyglots — людьми, которые знают несколько языков.
Фокусироваться на одном языке — стратегическая ошибка.
Но влияет ли язык на результаты обучения?
Исследование John R. Hott (ACM ICER 2025) показывает: почти никак.
Студенты, которые выполняли задания:
- только на Python
- только на Java
- на смеси языков
показали статистически одинаковые результаты.
Не было значимых различий:
- в оценках за программирование
- в письменных заданиях
- в тестах и квизах
- в уровне сложности, который испытывали студенты
Вывод исследования простой:
👉 выбор языка программирования почти не влияет на результаты обучения.
То есть преподавателям не стоит слишком переживать о том, какой язык выбрать для курса.
Гораздо важнее другое.
Вместо бесконечных споров *Python vs Java vs C++* стоит учить студентов:
- как создавать продукты
- как запускать проекты
- как строить бизнес
- как быть независимыми от технологических трендов
Как пишет Zed Shaw в эссе
“AI Didn't Kill Programming, You Did”:
проблема не в AI и не в языках программирования — проблема в том, как люди учатся программированию.
Главная мысль:
🚀 программирование можно выучить на любом языке.
Начните с Logo.
Попробуйте Ada.
Изучите Python, Go, Rust или C.
А ещё лучше — попробуйте придумать свой язык программирования.
Именно так и начинается настоящее понимание компьютеров.
Исследование
https://engineering.virginia.edu/faculty/john-r-hott
Эссе
https://learncodethehardway.com/blog/39-ai-didnt-kill-programming-you-did/
#programming #education #python #java
Многие школы используют Java, C#, C или C++, но всё больше образовательных программ переходят на Python.
У Python есть очевидный плюс — на нём легче начать. Это помогает студентам быстрее увидеть результат и сохранять мотивацию.
Но есть и минус.
Python сильно абстрагирует низкоуровневые детали, поэтому студентам сложнее понять, как работают структуры данных, память и другие фундаментальные вещи.
Лично я считаю, что программисты должны становиться polyglots — людьми, которые знают несколько языков.
Фокусироваться на одном языке — стратегическая ошибка.
Но влияет ли язык на результаты обучения?
Исследование John R. Hott (ACM ICER 2025) показывает: почти никак.
Студенты, которые выполняли задания:
- только на Python
- только на Java
- на смеси языков
показали статистически одинаковые результаты.
Не было значимых различий:
- в оценках за программирование
- в письменных заданиях
- в тестах и квизах
- в уровне сложности, который испытывали студенты
Вывод исследования простой:
👉 выбор языка программирования почти не влияет на результаты обучения.
То есть преподавателям не стоит слишком переживать о том, какой язык выбрать для курса.
Гораздо важнее другое.
Вместо бесконечных споров *Python vs Java vs C++* стоит учить студентов:
- как создавать продукты
- как запускать проекты
- как строить бизнес
- как быть независимыми от технологических трендов
Как пишет Zed Shaw в эссе
“AI Didn't Kill Programming, You Did”:
проблема не в AI и не в языках программирования — проблема в том, как люди учатся программированию.
Главная мысль:
🚀 программирование можно выучить на любом языке.
Начните с Logo.
Попробуйте Ada.
Изучите Python, Go, Rust или C.
А ещё лучше — попробуйте придумать свой язык программирования.
Именно так и начинается настоящее понимание компьютеров.
Исследование
https://engineering.virginia.edu/faculty/john-r-hott
Эссе
https://learncodethehardway.com/blog/39-ai-didnt-kill-programming-you-did/
#programming #education #python #java
💡 Не используйте `Stream.peek()` для бизнес-логики
Для реальной обработки выбирайте:
*
*
*
Код со скрытыми побочными эффектами сложнее читать, тестировать и поддерживать.
#Java #Streams
peek() предназначен в первую очередь для отладки: он выполняет побочное действие внутри цепочки и зависит от терминальной операции.
users.stream()
.peek(System.out::println)
.toList();
Для реальной обработки выбирайте:
*
map() — преобразовать элементы;*
filter() — отфильтровать;*
forEach() — явно выполнить действие.Код со скрытыми побочными эффектами сложнее читать, тестировать и поддерживать.
#Java #Streams
☕️ Java-совет: `LongAdder` вместо `AtomicLong` для горячих счётчиков
Частая ошибка в высоконагруженных системах:
Проблема: все потоки конкурируют за одну переменную.
Много потоков → больше CAS-коллизий → меньше производительность.
Для метрик лучше:
Как работает:
Идеально для:
✅ Prometheus metrics
✅ счётчиков запросов
✅ статистики JVM
✅ rate limiter
Но важно:
не гарантирует точный атомарный снимок.
Используйте:
-
-
Одна замена класса может заметно улучшить производительность под нагрузкой.
#java #jvm #performance
Частая ошибка в высоконагруженных системах:
private final AtomicLong requests = new AtomicLong();
requests.incrementAndGet();
Проблема: все потоки конкурируют за одну переменную.
Много потоков → больше CAS-коллизий → меньше производительность.
Для метрик лучше:
private final LongAdder requests = new LongAdder();
requests.increment();
Как работает:
AtomicLong:
Thread 1 ─┐
Thread 2 ─┼──> [100000]
Thread 3 ─┘
LongAdder:
Thread 1 → [10]
Thread 2 → [20]
Thread 3 → [15]
↓
sum()
LongAdder распределяет обновления между несколькими ячейками памяти, снижая конкуренцию.Идеально для:
✅ Prometheus metrics
✅ счётчиков запросов
✅ статистики JVM
✅ rate limiter
Но важно:
adder.sum()
не гарантирует точный атомарный снимок.
Используйте:
-
LongAdder → метрики и статистика;-
AtomicLong → когда нужно точное значение.Одна замена класса может заметно улучшить производительность под нагрузкой.
#java #jvm #performance