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面向对象编程开发随着互联网的不断发展而被越来越多的程序员掌握，今天我们就通过案例分析来简单了解一下，面向对象编程适用哪些开发语言。

面向对象的C派生：C++、D

CPython运行环境可以被视为一个“带有对象的C”的编程环境——在其核心，CPython使用C的方法实现面向对象编程，即定义C结构体来保存相关的数据，并将结构体的实例作为一个参数传递给函数，然后对数据进行操作(这就是CPythonCAPI中全能的PyObject*指针)。这种设计模式对应到Python层面，就是实例方法的显式self参数以及类方法的显式cls参数。

C++的目标是保持与C语言源代码的完全兼容，同时添加更高级的特性，例如支持原生的面向对象编程和基于模板的元编程。它是出了名的冗长和难以编程(尽管2011年对语言标准的更新解决了许多糟糕的问题)，但它也是许多领域的编程选，包括3D建模的图形化引擎和跨平台应用的开发框架(例如Qt)。

D语言也很有趣，因为它与C++的关系类似于Rust与C的关系：它的目标是保留C++的大多数令人满意的特性，同时也避免它的许多问题(如缺乏内存安全)。不像Rust，D不是一种从头开始设计的新编程语言——恰恰相反，D是C++的衍生物，虽然它不像C++一样是一个严格的C超集，但它遵循着一个设计原则，即任何落入C和D的共同子集的代码，在两种语言中必须要表现一致。

学习这些语言，你可以更深入地了解将高级语言的特性与底层C运行时模型相结合的复杂性。学习C++，在Python中操作用C++编写的库和工具包时，也可能会有帮助。

面向数组的数据处理：MATLAB/Octave、Julia

面向数组的编程是为了支持数值编程模型：那些基于矩阵代数和相关数值方法的模型。

虽然Python的标准库不直接支持这一点，但Python在设计时考虑了面向数组的编程，并专门为三方NumPy库和类似的面向数组的工具添加了一系列语法和语义特性。

在许多方面，Python的科学技术栈被作为商业MATLAB的替代方案，后者被广泛用于科学和工程领域的建模、仿真和数据分析。GNUOctave是一个开源的方案，目标是兼容MATLAB代码的语法，允许人们对照这两种面向数组的编程方法。

Julia是另一种相对较新的语言，重点关注面向数组的编程和基于类型的函数重载。

学习这些语言，你可以了解Python的科学技术栈，以及有机会通过像OpenCL和Nvidia的CUDA这种技术来探索硬件层面的并行执行，并通过ApacheSpark和专用于Python的Blaze来了解分布式数据处理。

统计数据分析：R

随着对大型数据集的接触越来越多，对灵活处理这些数据集的分析工具的需求也越来越大。R编程语言就是这样的工具，它特别关注统计性的数据分析和可视化。

学习R能会让你深入了解Python在科学技术栈的统计分析能力，尤其是pandas数据处理库和seaborn统计可视化库。

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