✦ 프로그래밍 언어를 공부해야 하는 이유

  • 표현 능력의 확장
    • 어휘력 (기능) 을 많이 알아야 내 idea 잘 표현 가능

  • 어떤 특정 기능 위한 언어 → 내 분야 맞는 언어 선택 가능 ex) FORTRAN → 과학 계산용 언어 계산 by user or compiler 차이

  • 새로운 언어 배우기 쉬움

  • 구현 방식 더 잘 이해 → 언어의 효율적 사용 ex) 대부분 함수는 subprogram (함수) 기능 有 parameter 이동 overhead 알면 더 효율적인 코드 만들 수 있음

  • 컴퓨팅 전체의 발전

✦ 프로그래밍 분야

  • 어떤 영역에서 어떤 프로그래밍 언어 사용?
    1. 과학 계산 : floating point 계산 ex) FORTRAN

  1. Business 영역 : 10진수 처리, 복잡한 입출력 ex) COBOL

  2. AI : Symbol 처리 ex) LISP, PROLOG → 현재는 사용하지 않음

  3. System Programming : 하드웨어 제어 위한 bit 단위 operation ex) C → 사실 high-level 은 bit & memory 접근 하지 않기 위한 것. 그러나 OS 작성 위한 언어 필요성 때문에 만들어짐

  4. Web Software : Dynamic 한 content ex) Javascript → 웹 브라우저 안에 interpreter 내장. Wep OS 에서 돌아가는 Wep App

✦ 프로그래밍 언어 평가 기준

◆ Readability (가독성)

→ 얼마나 쉽게 읽고 이해할 수 있는가?

  • Simplicity (단순성)
    • 기본 구성 요소 (기능) 적을 수록 이해 쉬움
      • 가장 simple 한 언어 → Assembly (기능이 적음)
    • Feature Multiplicity : 같은 기능 수행 방법 여러 개 → 가독성 ↓ ex)
count++
++count
count += 1
count = count + 1
  • Operator Overloading : 같은 연산자에 여러 개의 기능 ex) + : 정수 덧셈, 실수 덧셈, 문자열 더하기 등 → 기계어에선 동작 방법 다 다름. but 개념적으로는 동일. simple 하게 디자인하기 위해 똑같은 symbol 사용

ex) C언어에서 & → 잘못된 사용

a = &b; // 주소 가져오기
a = a & b; // and operation
  • Orthogonality (직교성)
    • 기능이 겹치지 않음. 똑같은 기능을 여러 언어로 표현 X
    • if 와 switch 는 orthogonal 하지 않음 (같은 조건 제어문)
    • data type 과 control 은 orthogonal. data + control 조합 했을 때 예외 발생 X 해야 함
  • Control Statement (제어문)
    • Von-neumann 구조 → 위에서 아래로 자연스러운 흐름
    • GOTO-less : jump 하는 구조. 최대한 적게 사용. but 아주아주 급하면 사용 가능
    • Structured Programming : goto-less, 들어오는 곳 1, 나가는 곳 1
  • Data Types & Structures
    • 데이터 표현 명확할 수록 가독성 ↑ ex) boolean → C언어에는 존재 X, 오류 많이 발생
  • Syntax Consideration (문법 고려)
    • 이름 규칙 : _ 허용?
    • block 규칙 : {} 사용? end_loop 사용? 들여쓰기로 표현?
    • 생긴 모양이 비슷해야 함

◆ Writability (작성 용이성)

→ 얼마나 쉽게 표현할 수 있는가?

  • Simplicity & Orthogonality
  • Abstraction (추상화) : 속내용 감추기
    • 사용하는 사람들이 내부 내용 모르고도 사용할 수 있도록
    • Process Abstraction : Subprogram → 함수 내부 구현 모르고 사용
    • Data Abstraction : 실제로 데이터가 어떻게 저장되어 있는지 모름
  • Expressivity : 기능 많으면 Writability 에선 좋을 수 있음 → 계산 간결히 표현 ex)
count++
count = count + 1

◆ Reliability (신뢰성)

→ 신뢰도 있는 프로그램인가?

어떤 조건 하에서도 프로그램이 잘 돌아가도록

  • Type Checking : 피연산자 타입이 다르면? ex) C 는 Type Checking X, Pascal 은 배열 범위 검사 제공

  • Exception Handling ex) 0으로 나누기, 메모리 부족 등

    • run-time error 잡기 (dynamic) ↔ compile 단계에서 하는 것 (static)
    • data binding → 용도에 따라
      • static : 컴파일 할때 (C)
        • 융통성 ↓, 속도 ↑
      • dynamic : 일단 변수 설정, 실제 run-time 에서 입력 시 저장 공간 설정 (Java, Python)
        • 융통성 ↑, 속도 ↓

  • Aliasing : 같은 저장 공간에 대해 여러 이름 가짐

    • debugging 어려움 → 위험함

◆ Cost (비용)

  • 프로그래머 교육 비용
  • 프로그램 작성 비용
  • 컴파일 비용
  • 실행 비용
  • 유지보수 비용

◆ Portability

  • 얼마나 많은 플랫폼에 compiler 존재?

◆ Generality

  • 얼마나 많은 기능, 분야 커버 가능?
    • but 너무 많은 기능 → compile 시간 오래 걸림

◆ Well-definedness

  • 언어 문서화 얼마나 잘 되어 있음?

✦ 언어 설계에 영향 미친 요소

◆ Computer Architecture

  • Imperative Language (명령형 언어)
    • von-Neumann 컴퓨터 구조(하드웨어)
      • Memory, ALU, Control Unit, Input/Output
      • Memory 에서 변수 가져와 ALU 에서 계산 후 다시 Memory 로 → word 단위
    • 명령어 & 데이터 같은 메모리에 저장
하드웨어 언어
Memory cell Variable
Store Operation Assignment
Arithmetic Operation Expression
Conditional Jump Loop / If

→ 프로그램은 하드웨어가 동작하는 시나리오. 하드웨어와 연결해서 생각

◆ Programming Methodologies

  • Subroutine 은 하드웨어랑 관계 없음 → 프로그래밍 방법론으로 관리
  • 프로그래머가 코드를 잘 짤 수 있도록 언어의 기능 추가
    1. Structured Programming (goto-less)
    • top-down 디자인 : 큰 프로그램을 잘라서 만들자 → 자르는 기준?
    • Procedure-oriented programming (함수 지향 프로그래밍)
      • task 중심으로 나눔
        1. Data-Oriented Programming
    • data 중심으로 나눔
    • data abstraction 기능 class, record, subroutine, array 등

      🗣

    • CISC (Computer Instruction Set Computer)
      • ISA 가 복잡 & 다양한 CPU 구조
      • 초기 컴퓨터 (60 ~ 70년대) → 너무 복잡!
    • RISC (Reduced Instruction Set Computer)
      • ISA 단순하게 만든 CPU 구조
      • 80년대 이후
      • ISA 갯수 줄이고 register 갯수 늘림 → 빨리 빨리 수행 & 조합
  1. Object-Oriented Programming
    • data abstraction + encapsulation + dynamic type binding
  2. Process-Oriented Programming
    • Concurrency

      🗣 메모리 계층 : register / memory / disk

  • speed ↔ cost trade-off
  • cache : 자주 참조하는 것을 근처에
  • buffer : 속도 차이 해결

✦ 언어 설계 Trade-Off

  • Reliability ↔ Execution cost ex) Run-time type checking

  • Compactness ↔ Readability

  • Flexibility ↔ Safety ex) C의 pointer

  • Flexibility ↔ Efficiency ex) Dynamic typing

✦ 언어 구현 방법

  • 하드웨어는 오로지 machine language (기계어) 만 이해

  • 가상 머신 (virtual machine) : 실제로 존재하지 않지만, 있는 것처럼 보이는 기계 ex) C 가상 머신 : C로 명령하면 이해 ex) JVM (Java Virtual Machine)

    • 하드웨어를 시뮬레이션 하는 인터페이스

◆ Compilation (컴파일)

- 소스 코드 → 전체 기계어로 번역 → 실행
  - 번역 후에는 실행 빠름
  - ex) C, COBOL, Ada ![](/assets/images/notion/[pl]-preliminaries/img_2.png)

◆ Hybrid Implementation System

- source → 중간 언어 (intermediate language) 로 번역 → byte code 를 interpreting ex) Java

◆ Interpretation (인터프리트)

  • source 번역하지 않고 한 줄씩 기계어로 번역해 실행
    • 실행 느림
    • 기계어로 번역이 어려울 때 & dynamic binding 이 많을때
    • ex) python
  • 언어 & 구현 방법은 따로 생각 → C 로 interpreting, python 으로 compile 가능. 얼마나 쉽게 구현 가능한가의 차이

✦ 개발 환경

  • IDE : Integrated Development Environment
  • 통합 개발 환경 ex) VS Studio, Eclipse

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