컴퓨터 프로그래밍

Computer programming
에 관한 시리즈의 일부
소프트웨어 개발
핵심 활동
패러다임 및 모델
방법론 및 프레임워크
지원학문
관행
도구들
표준 및 지식 체계
용어집
개요

컴퓨터 프로그래밍 또는 코딩은 컴퓨터가 작업을 수행하기 위해 따를 수 있는 프로그램이라고 하는 명령어 시퀀스의 구성입니다.[1][2] 하나 이상의 프로그래밍 언어로 코드를 작성하여 알고리즘, 절차의 단계별 사양을 설계하고 구현하는 것을 포함합니다. 프로그래머들은 일반적으로 중앙 처리 장치에 의해 직접 실행되는 머신 코드보다 인간이 더 쉽게 이해할 수 있는 높은 수준의 프로그래밍 언어를 사용합니다. 능숙한 프로그래밍은 일반적으로 응용 영역에 대한 지식, 프로그래밍 언어 및 일반 코드 라이브러리의 세부 정보, 전문 알고리즘 및 형식 논리를 포함하여 여러 다른 주제에 대한 전문 지식을 필요로 합니다.

프로그래밍에 수반되고 관련된 보조 작업에는 요구 사항 분석, 테스트, 디버깅(문제 조사 및 수정), 빌드 시스템 구현, 프로그램의 기계 코드와 같은 파생 아티팩트 관리가 포함됩니다. 이것들은 때때로 프로그래밍으로 간주되지만, 소프트웨어 개발이라는 용어는 코드 자체의 작성 및 편집을 위해 예약된 프로그래밍, 구현 및 코딩이라는 용어와 함께 이러한 더 큰 전체 프로세스에 사용되는 경우가 많습니다. 때때로 소프트웨어 개발은 특히 공식적인 방법을 사용하거나 엔지니어링 설계 프로세스를 따를 때 소프트웨어 엔지니어링으로 알려져 있습니다.

역사

루이지 메나브레아(Luigi Menabrea)의 논문 끝에 주석이 추가된 에이다 러브레이스(Ada Lovelace)는 찰스 배비지(Charles Babbage)의 해석 엔진(Analytical Engine)에 의해 처리를 위해 설계된 최초의 알고리즘을 포함했습니다. 그녀는 종종 역사상 최초의 컴퓨터 프로그래머로 인정받습니다.
참고 항목: 컴퓨터 프로그램 §의 역사, 프로그래머 §의 역사, 프로그래밍 언어의 역사

프로그래밍 가능한 장치는 수세기 동안 존재해 왔습니다. 일찍이 9세기에 페르시아인 바누 무사 형제에 의해 프로그램 가능한 음악 순서기가 발명되었는데, 그는 기발한 장치의 책에서 자동화된 기계식 플루트 연주자를 묘사했습니다.[3][4] 1206년, 아랍의 기술자 알자자리는 프로그램이 가능한 드럼 머신을 발명했습니다. 거기서 음악 기계식 오토마톤은 페그와 캠을 통해 다양한 리듬과 드럼 패턴을 연주할 수 있도록 만들어 질 수 있습니다.[5][6] 1801년, 자카드 직조기는 구멍이 뚫린 일련의 페이스트보드 카드인 "프로그램"을 바꿈으로써 완전히 다른 직물을 생산할 수 있었습니다.

암호 해독 알고리즘도 수세기 동안 존재해 왔습니다. 9세기 아랍 수학자 알 킨디는 암호문 해독에 관한 원고에서 암호문 해독 알고리즘을 설명했습니다. 그는 최초의 암호 해독 알고리즘인 주파수 분석에 의한 암호 분석에 대한 최초의 설명을 했습니다.[7]

최초의 컴퓨터 프로그램은 일반적으로 수학자 에이다 러브레이스(Ada Lovelace)가 1843년에 베르누이 수열을 계산하는 알고리즘을 발표했는데, 이 알고리즘은 찰스 배비지(Charles Babbage)의 해석 엔진(Analytical Engine)에 의해 수행될 예정입니다.[8]

데이터와 지침은 한 번은 외부 펀칭 카드에 저장되어 순서대로 유지되고 프로그램 덱에 배치되었습니다.

1880년대에 허먼 홀러리스는 기계가 읽을 수 있는 형태로 데이터를 저장하는 개념을 발명했습니다.[9] 나중에 그의 1906년 Type I Tabulator에 추가된 제어판(플러그 보드)을 통해 다양한 작업에 맞게 프로그래밍할 수 있게 되었고, 1940년대 후반까지 IBM 602와 IBM 604와 같은 단위 레코드 장비는 최초의 전자 컴퓨터와 마찬가지로 제어판에 의해 비슷한 방식으로 프로그래밍되었습니다. 그러나 1949년에 도입된 저장형 프로그램 컴퓨터의 개념으로 컴퓨터 메모리에 프로그램과 데이터가 모두 동일한 방식으로 저장되고 조작되었습니다.[10]

기계어

머신 코드는 초기 프로그램의 언어로, 특정 머신의 명령어 세트에 작성되었으며, 종종 이진법으로 작성되었습니다. 프로그래머가 텍스트 형식(예: ADD X, TOTAL)으로 명령어를 지정할 수 있는 어셈블리 언어가 곧 개발되었습니다. 그러나 어셈블리 언어는 기계 언어에 대한 다른 표기법에 불과하기 때문에 명령 집합이 다른 두 기계도 어셈블리 언어가 다릅니다.

IBM 402 Accounting Machine을 위한 유선 제어판입니다. 와이어는 카드 판독기의 펄스 스트림을 카운터 및 기타 내부 로직에 연결하고 궁극적으로 프린터에 연결합니다.

컴파일러 언어

참고 항목: 컴파일러

높은 수준의 언어는 프로그램을 개발하는 과정을 더 간단하고 이해하기 쉬우며 기본 하드웨어에 덜 얽매이게 만들었습니다. 최초의 컴파일러 관련 도구인 A-0 시스템은 1952년[11] 그레이스 호퍼(Grace Hopper)에 의해 개발되었으며, 그는 ' 컴파일러'라는 용어를 만들었습니다.[12][13] 기능적인 구현을 위해 널리 사용된 최초의 고급 언어인 FORTRAN은 1957년에 출시되었으며,[14] 많은 다른 언어들이 곧 개발되었습니다. 특히 상업적인 데이터 처리를 목표로 하는 COBOL과 컴퓨터 연구를 위한 리스프.

이러한 컴파일된 언어를 통해 프로그래머는 구문적으로 더 풍부하고 코드를 추상화할 수 있는 용어로 프로그램을 작성할 수 있으므로 컴파일 선언 및 휴리스틱을 통해 다양한 기계 명령어 세트를 쉽게 대상으로 삼을 수 있습니다. 컴파일러는 컴퓨터의 힘을 활용하여 프로그래머가 infix 표기법을 사용하여 공식을 입력하여 계산을 지정할 수 있도록 함으로써 프로그래밍을 더 쉽게[14] 만들었습니다.

소스코드입력

참고 항목: 펀칭 카드 시대의 컴퓨터 프로그래밍

프로그램은 대부분 펀칭 카드 또는 종이 테이프를 사용하여 입력되었습니다. 1960년대 후반까지 데이터 저장 장치와 컴퓨터 단말기는 컴퓨터에 직접 입력하여 프로그램을 만들 수 있을 정도로 저렴해졌습니다. 텍스트 편집기도 개발되어 펀칭 카드보다 훨씬 쉽게 변경 및 수정할 수 있었습니다.

현대 프로그래밍

품질요구사항

주요 기사: 소프트웨어 품질

개발에 대한 접근 방식이 무엇이든 간에 최종 프로그램은 몇 가지 기본 속성을 충족해야 합니다. 가장 중요한 속성은 다음과 같습니다.[15]

  • 신뢰성: 프로그램의 결과가 올바른 빈도입니다. 이것은 알고리즘의 개념적 정확성과 자원 관리의 실수(예: 버퍼 오버플로 및 경주 조건) 및 논리 오류(예: 0으로 나누거나 오프 바이 원 오류)와 같은 프로그래밍 오류의 최소화에 달려 있습니다.
  • 견고성: 프로그램이 (버그가 아니라) 오류로 인한 문제를 얼마나 잘 예측하는지. 여기에는 부정확하거나 부적절하거나 손상된 데이터, 메모리, 운영 체제 서비스 및 네트워크 연결과 같은 필요한 리소스를 사용할 수 없는 경우, 사용자 오류 및 예기치 않은 정전과 같은 상황이 포함됩니다.
  • 사용성: 프로그램의 인체공학: 프로그램을 의도된 목적 또는 경우에 따라 예상치 못한 목적으로도 쉽게 사용할 수 있습니다. 이러한 문제는 다른 문제와 상관없이 성공을 거두거나 깨뜨릴 수 있습니다. 여기에는 프로그램 사용자 인터페이스의 명확성, 직관성, 응집력 및 완전성을 향상시키는 광범위한 텍스트, 그래픽 및 때로는 하드웨어 요소가 포함됩니다.
  • 휴대성: 프로그램의 소스 코드를 컴파일/해석하고 실행할 수 있는 컴퓨터 하드웨어 및 운영 체제 플랫폼의 범위입니다. 이는 하드웨어 및 운영 체제 리소스, 하드웨어 및 운영 체제의 예상 동작, 소스 코드 언어에 대한 플랫폼별 컴파일러(및 때로는 라이브러리)의 가용성 등 다양한 플랫폼에서 제공하는 프로그래밍 시설의 차이에 따라 달라집니다.
  • 유지보수성: 프로그램을 개선하거나 버그 및 보안 구멍을 사용자 지정, 수정하거나 새로운 환경에 맞게 조정하기 위해 현재 또는 미래의 개발자가 프로그램을 쉽게 수정할 수 있습니다. 초기 개발 과정에서 좋은 관행이[17] 이 점에서 차이를 만듭니다. 이러한 품질은 최종 사용자에게 직접적으로 나타나지 않을 수 있지만 장기적으로 프로그램의 운명에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
  • 효율성/성능: 프로그램이 사용하는 시스템 리소스의 측정(프로세서 시간, 메모리 공간, 디스크와 같은 느린 장치, 네트워크 대역폭 및 어느 정도 사용자 상호 작용): 적을수록 좋습니다. 여기에는 임시 파일 정리 및 메모리 유출 제거와 같은 신중한 리소스 관리도 포함됩니다. 이것은 종종 선택된 프로그래밍 언어의 그늘에서 논의됩니다. 언어가 성능에 영향을 미치는 것은 확실하지만, 파이썬과 같은 느린 언어도 인간의 관점에서 프로그램을 즉시 실행할 수 있습니다. 시스템에 병목 현상이 발생하는 프로그램은 속도, 리소스 사용 및 성능이 중요하지만 프로그래머 시간을 효율적으로 사용하는 것도 중요하며 비용과 관련이 있습니다. 하드웨어가 많을수록 비용이 저렴할 수 있습니다.

소스코드 가독성

컴퓨터 프로그래밍에서 가독성은 소스 코드의 목적, 제어 흐름 및 작동을 인간 독자가 쉽게 이해할 수 있는 것을 말합니다. 휴대성, 사용성 및 가장 중요한 유지 보수성을 포함하여 위의 품질 측면에 영향을 미칩니다.

프로그래머는 새로운 소스 코드를 작성하는 대신 기존 소스 코드를 읽고 이해하고 재사용 및 수정하는 데 대부분의 시간을 보내기 때문에 가독성이 중요합니다. 읽을 수 없는 코드는 종종 버그, 비효율성 및 중복 코드로 이어집니다. 한 연구에 따르면 몇 가지 간단한 가독성 변환을 통해 코드가 짧아지고 코드를 이해하는 데 걸리는 시간이 크게 단축되었습니다.[18]

일관된 프로그래밍 스타일을 따르면 가독성에 도움이 되는 경우가 많습니다. 그러나 가독성은 단순한 프로그래밍 스타일 그 이상입니다. 코드를 효율적으로 컴파일하고 실행하는 컴퓨터의 능력과 거의 관련이 없는 많은 요소들이 가독성에 기여합니다.[19] 이러한 요소 중 일부는 다음과 같습니다.

이것의 프레젠테이션 측면(인텐트, 줄 바꿈, 색상 강조 표시 등)은 종종 소스 코드 편집기에 의해 처리되지만 콘텐츠 측면은 프로그래머의 재능과 기술을 반영합니다.

코드 구조 및 디스플레이에 대한 비전통적인 접근 방식을 채택하여 가독성 문제를 해결하기 위한 다양한 시각적 프로그래밍 언어도 개발되었습니다. 통합 개발 환경(IDE)은 이러한 모든 도움을 통합하는 것을 목표로 합니다. 코드 리팩토링과 같은 기술은 가독성을 향상시킬 수 있습니다.

알고리즘 복잡도

컴퓨터 프로그래밍의 학문 분야와 엔지니어링 실무는 주어진 클래스의 문제에 대해 가장 효율적인 알고리즘을 발견하고 구현하는 데 크게 관여합니다. 이를 위해 알고리즘은 입력의 크기에 따라 실행 시간이나 메모리 소비 등 자원 사용을 표현하는 이른바 Big O 표기법을 사용하여 순서로 분류됩니다. 전문 프로그래머들은 잘 정립된 다양한 알고리즘과 그 각각의 복잡성에 대해 잘 알고 있으며, 이 지식을 사용하여 상황에 가장 적합한 알고리즘을 선택합니다.

방법론

대부분의 공식 소프트웨어 개발 프로세스의 첫 번째 단계는 요구사항 분석이며, 가치 모델링, 구현 및 장애 제거(디버깅)를 결정하기 위한 테스트가 뒤따릅니다. 각 작업에는 매우 다양한 접근 방식이 있습니다. 요구사항 분석에 널리 사용되는 방법 중 하나가 Use Case 분석입니다. 많은 프로그래머들이 공식 소프트웨어 개발의 다양한 단계가 수년이 아닌 몇 주가 걸리는 짧은 주기로 함께 통합되는 Agile 소프트웨어 개발 형태를 사용합니다. 소프트웨어 개발 프로세스에는 여러 가지 접근 방식이 있습니다.

인기 있는 모델링 기법으로는 OOAD(Object-Oriented Analysis and Design)와 MDA(Model-Driven Architecture)가 있습니다. 통합 모델링 언어(UML)는 OOAD와 MDA 모두에 사용되는 표기법입니다.

데이터베이스 설계에 사용되는 유사한 기술은 ER 모델링(Entity-Relationship Modeling)입니다.

구현 기술에는 명령형 언어(객체 지향 또는 절차), 기능형 언어 및 논리형 언어가 포함됩니다.

언어사용량 측정

가장 인기 있는 현대 프로그래밍 언어가 무엇인지 결정하는 것은 매우 어렵습니다. 프로그래밍 언어 인기를 측정하는 방법은 다음과 같습니다: 해당 언어가 언급된 구인 광고 수,[20] 판매 도서 수 및 해당 언어를 가르치는 과정 수(이는 새로운 언어의 중요성을 과대평가함), 언어로 작성된 기존 코드 행 수를 추정합니다(이는 코볼과 같은 비즈니스 언어의 사용자 수를 과소평가합니다).

일부 언어는 특정 종류의 응용 프로그램에 매우 인기가 있는 반면, 일부 언어는 정기적으로 다양한 종류의 응용 프로그램을 작성하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 코볼은 기업 데이터 센터에서[21] 여전히 강력하며, 종종 대형 메인프레임 컴퓨터, 엔지니어링 애플리케이션, 웹 개발의 스크립팅 언어, 임베디드 소프트웨어의 C에서 강력합니다. 많은 응용 프로그램은 구성 및 사용에 여러 언어를 혼합하여 사용합니다. 새로운 언어는 일반적으로 새로운 기능이 추가된 이전 언어의 구문을 중심으로 설계됩니다(예를 들어 C++는 C에 객체 지향성을 추가하고 자바는 C++에 메모리 관리 및 바이트 코드를 추가하지만 결과적으로 효율성과 낮은 수준의 조작 능력을 잃게 됩니다).

디버깅 중

주요 기사: 디버깅 중
컴퓨터에서 문제를 일으키는 최초의 알려진 실제 버그는 1947년 9월 9일자 로그북 항목에 기록된 하버드 메인프레임 안에 갇힌 나방이었습니다.[22] "버그"는 이 곤충이 발견되었을 때 이미 소프트웨어 결함의 일반적인 용어였습니다.

프로그램에 결함이 있으면 사용자에게 상당한 영향을 미칠 수 있기 때문에 디버깅은 소프트웨어 개발 프로세스에서 매우 중요한 작업입니다. 일부 언어는 컴파일러가 다른 언어만큼 검사를 수행할 필요가 없기 때문에 일부 종류의 오류가 발생하기 쉽습니다. 정적 코드 분석 도구를 사용하면 몇 가지 가능한 문제를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일반적으로 디버깅의 첫 번째 단계는 문제를 재현하는 것입니다. 이 작업은 병렬 프로세스 또는 일부 비정상적인 소프트웨어 버그와 같이 사소하지 않은 작업일 수 있습니다. 또한 특정 사용자 환경과 사용 이력으로 인해 문제의 재현이 어려울 수 있습니다.

버그가 재생된 후에는 디버깅을 쉽게 하기 위해 프로그램의 입력을 단순화해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 컴파일러의 버그로 인해 일부 큰 소스 파일을 구문 분석할 때 오류가 발생할 수 있는 경우 원본 소스 파일에서 몇 줄밖에 되지 않는 테스트 사례를 단순화하면 동일한 오류를 재현하기에 충분할 수 있습니다. 시행착오/분할 및 정복이 필요합니다. 프로그래머는 원래 테스트 케이스의 일부를 제거하고 문제가 여전히 존재하는지 확인합니다. GUI에서 문제를 디버깅할 때 프로그래머는 원래 문제 설명에서 일부 사용자 상호 작용을 건너뛰고 나머지 작업이 버그가 나타나기에 충분한지 확인할 수 있습니다. 스크립팅 및 중단점 지정도 이 프로세스의 일부입니다.

디버깅은 IDE로 하는 경우가 많습니다. GDB와 같은 독립형 디버거도 사용되며, 이들은 종종 명령줄을 사용하여 시각적 환경을 덜 제공합니다. Emacs와 같은 일부 텍스트 편집기는 GDB를 호출하여 시각적 환경을 제공할 수 있습니다.

프로그래밍 언어

주요 기사: 프로그래밍 언어 및 프로그래밍 언어 목록
참고 항목: 컴퓨터 프로그램 § 언어

서로 다른 프로그래밍 언어는 서로 다른 스타일의 프로그래밍(프로그래밍 패러다임이라고 함)을 지원합니다. 사용되는 언어의 선택에는 회사 정책, 작업 적합성, 타사 패키지 사용 가능 여부 또는 개인별 선호도와 같은 많은 고려 사항이 포함됩니다. 이상적으로, 당면한 작업에 가장 적합한 프로그래밍 언어가 선택됩니다. 이 이상적인 방법의 절충안에는 팀을 구성할 수 있는 언어를 알고 있는 충분한 프로그래머를 찾는 것, 해당 언어에 대한 컴파일러의 가용성, 특정 언어로 작성된 프로그램의 실행 효율성 등이 포함됩니다. 언어는 "낮은 수준"부터 "높은 수준"까지 대략적인 스펙트럼을 형성합니다. "낮은 수준" 언어는 일반적으로 기계 지향적이고 실행 속도가 빠른 반면, "높은 수준" 언어는 추상적이고 사용하기 쉽지만 실행 속도가 낮습니다. 일반적으로 "저수준" 언어보다 "고수준" 언어로 코딩하는 것이 더 쉽습니다. 프로그래밍 언어는 소프트웨어 개발에 필수적입니다. 가장 간단한 응용 프로그램에서 가장 정교한 응용 프로그램에 이르기까지 모든 소프트웨어의 구성 요소입니다.

앨런 다우니(Allen Downey)는 그의 책 컴퓨터 과학자처럼 생각하는 법에서 다음과 같이 썼습니다.

세부 사항은 언어마다 다르게 보이지만 거의 모든 언어에서 몇 가지 기본 지침이 나타납니다.
  • 입력: 키보드, 파일 또는 다른 장치에서 데이터를 수집합니다.
  • 출력: 화면에 데이터를 표시하거나 파일 또는 다른 장치로 데이터를 보냅니다.
  • 산술: 덧셈과 곱셈과 같은 기본 산술 연산을 수행합니다.
  • 조건부 실행: 특정 조건을 확인하고 적절한 문열을 실행합니다.
  • 반복: 어떤 동작을 반복적으로 수행하며, 일반적으로 약간의 변화를 수반합니다.

많은 컴퓨터 언어는 공유 라이브러리에서 제공하는 함수를 호출하는 메커니즘을 제공합니다. 라이브러리의 함수가 적절한 런타임 규칙(예: 인수 전달 방법)을 따르는 경우 이러한 함수는 다른 언어로 작성될 수 있습니다.

프로그래머

주요 기사: 프로그래머 및 소프트웨어 엔지니어

컴퓨터 프로그래머는 컴퓨터 소프트웨어를 작성하는 사람입니다. 그들의 직업은 보통 다음과 같습니다.

프로그래밍이 다소 수학적인 주제로 언론에 제시되었지만, 일부 연구에 따르면 훌륭한 프로그래머는 자연 인간 언어에 강한 기술을 가지고 있으며, 코드를 배우는 것은 외국어를 배우는 것과 유사하다고 합니다.[23][24]

참고 항목

주요 기사: 컴퓨터 프로그래밍의 개요

참고문헌

  1. ^ Bebbington, Shaun (2014). "What is coding". Tumblr. Archived from the original on April 29, 2020. Retrieved March 3, 2014.
  2. ^ Bebbington, Shaun (2014). "What is programming". Tumblr. Archived from the original on April 29, 2020. Retrieved March 3, 2014.
  3. ^ Koetsier, Teun (2001). "On the prehistory of programmable machines: musical automata, looms, calculators". Mechanism and Machine Theory. Elsevier. 36 (5): 589–603. doi:10.1016/S0094-114X(01)00005-2.
  4. ^ Kapur, Ajay; Carnegie, Dale; Murphy, Jim; Long, Jason (2017). "Loudspeakers Optional: A history of non-loudspeaker-based electroacoustic music". Organised Sound. Cambridge University Press. 22 (2): 195–205. doi:10.1017/S1355771817000103. ISSN 1355-7718.
  5. ^ Fowler, Charles B. (October 1967). "The Museum of Music: A History of Mechanical Instruments". Music Educators Journal. 54 (2): 45–49. doi:10.2307/3391092. JSTOR 3391092. S2CID 190524140.
  6. ^ 노엘 샤키(2007), 셰필드 대학교 13세기 프로그래밍 가능 로봇
  7. ^ Dooley, John F. (2013). A Brief History of Cryptology and Cryptographic Algorithms. Springer Science & Business Media. pp. 12–3. ISBN 9783319016283.
  8. ^ Fuegi, J.; Francis, J. (2003). "Lovelace & Babbage and the Creation of the 1843 'notes'". IEEE Annals of the History of Computing. 25 (4): 16. doi:10.1109/MAHC.2003.1253887.
  9. ^ da Cruz, Frank (March 10, 2020). "Columbia University Computing History – Herman Hollerith". Columbia University. Columbia.edu. Archived from the original on April 29, 2020. Retrieved April 25, 2010.
  10. ^ "Memory & Storage Timeline of Computer History Computer History Museum". www.computerhistory.org. Archived from the original on May 27, 2021. Retrieved June 3, 2021.
  11. ^ Ridgway, Richard (1952). "Compiling routines". Proceedings of the 1952 ACM national meeting (Toronto) on - ACM '52. pp. 1–5. doi:10.1145/800259.808980. ISBN 9781450379250. S2CID 14878552.
  12. ^ 모리스 5세 윌크스 1968년. 그때와 지금의 컴퓨터. 컴퓨터 기계 협회 저널, 15(1):1–7, 1월 3일. (편집자에 의해 괄호 안에 추가된 주석) "(실제로는 그레이스 호퍼에 의해 도입되었지만) 컴파일러라는 용어가 일반적으로 사용되는 [1953]이라고 생각하지 않습니다.)"
  13. ^ [1]2011년 10월 13일 웨이백 머신에 보관된 세계 최초의 코볼 컴파일러
  14. ^ a b Bergstein, Brian (March 20, 2007). "Fortran creator John Backus dies". NBC News. Archived from the original on April 29, 2020. Retrieved April 25, 2010.
  15. ^ "NIST To Develop Cloud Roadmap". InformationWeek. November 5, 2010. Computing initiative seeks to remove barriers to cloud adoption in security, interoperability, portability and reliability.
  16. ^ "What is it based on". Computerworld. April 9, 1984. p. 13. Is it based on ... Reliability Portability. Compatibility
  17. ^ "Programming 101: Tips to become a good programmer - Wisdom Geek". Wisdom Geek. May 19, 2016. Archived from the original on May 23, 2016. Retrieved May 23, 2016.
  18. ^ Elshoff, James L.; Marcotty, Michael (1982). "Improving computer program readability to aid modification". Communications of the ACM. 25 (8): 512–521. doi:10.1145/358589.358596. S2CID 30026641.
  19. ^ Multiple (wiki). "Readability". Docforge. Archived from the original on April 29, 2020. Retrieved January 30, 2010.
  20. ^ Enticknap, Nicholas (September 11, 2007). "SSL/Computer Weekly IT salary survey: finance boom drives IT job growth". Archived from the original on October 26, 2011. Retrieved June 24, 2009.
  21. ^ Mitchell, Robert (May 21, 2012). "The Cobol Brain Drain". Computer World. Archived from the original on February 12, 2019. Retrieved May 9, 2015.
  22. ^ "Photograph courtesy Naval Surface Warfare Center, Dahlgren, Virginia, from National Geographic Sept. 1947". July 15, 2020. Archived from the original on November 13, 2020. Retrieved November 10, 2020.
  23. ^ Prat, Chantel S.; Madhyastha, Tara M.; Mottarella, Malayka J.; Kuo, Chu-Hsuan (March 2, 2020). "Relating Natural Language Aptitude to Individual Differences in Learning Programming Languages". Scientific Reports. 10 (1): 3817. Bibcode:2020NatSR..10.3817P. doi:10.1038/s41598-020-60661-8. ISSN 2045-2322. PMC 7051953. PMID 32123206.
  24. ^ "To the brain, reading computer code is not the same as reading language". MIT News Massachusetts Institute of Technology. December 15, 2020. Retrieved July 29, 2023.

원천

추가읽기

외부 링크

라이브러리 리소스정보
컴퓨터 프로그래밍
Wikibooks에는 다음과 같은 주제의 책이 있습니다: 컴퓨터 프로그래밍.
Wikibooks에는 다음과 같은 주제의 책이 있습니다: Windows 프로그래밍.
Wikiversity는 컴퓨터 프로그래밍에 대한 학습 리소스를 보유하고 있습니다.