為什麼Lisp語言如此先進？

　　本文節選自《黑客與畫家》作者：Paul Graham 譯者：阮一峰

　　一、

　　如果我們把流行的程式語言，以這樣的順序排列：Java、Perl、Python、Ruby。你會發現，排在越後面的語言，越像Lisp。

　　Python模仿Lisp，甚至把許多Lisp黑客認為屬於設計錯誤的功能，也一起模仿了。至於Ruby，如果回到1975年，你聲稱它是一種Lisp方言，沒有人會反對。

　　程式語言現在的發展，不過剛剛趕上1958年Lisp語言的水平。

　　二、

　　1958年，John McCarthy設計了Lisp語言。我認為，當前最新潮的程式語言，只是實現了他在1958年的設想而已。

　　這怎麼可能呢？計算機技術的發展，不是日新月異嗎？1958年的技術，怎麼可能超過今天的水平呢？

　　讓我告訴你原因。

　　這是因為John McCarthy本來沒打算把Lisp設計成程式語言，至少不是我們現在意義上的程式語言。他的原意只是想做一種理論演算，用更簡潔的方式定義圖靈機。

　　所以，為什麼上個世紀50年代的程式語言，到現在還沒有過時？簡單說，因為這種語言本質上不是一種技術，而是數學。數學是不會過時的。你不應該把Lisp語言與50年代的硬體聯絡在一起，而是應該把它與快速排序（Quicksort）演算法進行類比。這種演算法是1960年提出的，至今仍然是最快的通用排序方法。

　　三、

　　Fortran語言也是上個世紀50年代出現的，並且一直使用至今。它代表了語言設計的一種完全不同的方向。Lisp是無意中從純理論發展為程式語言，而Fortran從一開始就是作為程式語言設計出來的。但是，今天我們把Lisp看成高階語言，而把Fortran看成一種相當低層次的語言。

　　1956年，Fortran剛誕生的時候，叫做Fortran I，與今天的Fortran語言差別極大。Fortran I實際上是組合語言加上數學，在某些方面，還不如今天的組合語言強大。比如，它不支援子程式，只有分支跳轉結構（branch）。

　　Lisp和Fortran代表了程式語言發展的兩大方向。前者的基礎是數學，後者的基礎是硬體架構。從那時起，這兩大方向一直在互相靠攏。Lisp剛設計出來的時候，就很強大，接下來的二十年，它提高了自己的執行速度。而那些所謂的主流語言，把更快的執行速度作為設計的出發點，然後再用超過四十年的時間，一步步變得更強大。

　　直到今天，最高階的主流語言，也只是剛剛接近Lisp的水平。雖然已經很接近了，但還是沒有Lisp那樣強大。

　　四、

　　Lisp語言誕生的時候，就包含了9種新思想。其中一些我們今天已經習以為常，另一些則剛剛在其他高階語言中出現，至今還有2種是Lisp獨有的。按照被大眾接受的程度，這9種思想依次是：

　　1. 條件結構（即"if-then-else"結構）。現在大家都覺得這是理所當然的，但是Fortran I就沒有這個結構，它只有基於底層機器指令的goto結構。

　　2. 函式也是一種資料型別。在Lisp語言中，函式與整數或字串一樣，也屬於資料型別的一種。它有自己的字面表示形式（literal representation），能夠儲存在變數中，也能當作引數傳遞。一種資料型別應該有的功能，它都有。

　　3. 遞迴。Lisp是第一種支援遞迴函式的高階語言。

　　4. 變數的動態型別。在Lisp語言中，所有變數實際上都是指標，所指向的值有型別之分，而變數本身沒有。複製變數就相當於複製指標，而不是複製它們指向的資料。

　　5. 垃圾回收機制。

　　6. 程式由表示式（expression）組成。Lisp程式是一些表示式區塊的集合，每個表示式都返回一個值。這與Fortran和大多數後來的語言都截然不同，它們的程式由表示式和語句（statement）組成。

　　區分表示式和語句，在Fortran I中是很自然的，因為它不支援語句巢狀。所以，如果你需要用數學式子計算一個值，那就只有用表示式返回這個值，沒有其他語法結構可用，因為否則就無法處理這個值。

　　後來，新的程式語言支援區塊結構（block），這種限制當然也就不存在了。但是為時已晚，表示式和語句的區分已經根深蒂固。它從Fortran擴散到Algol語言，接著又擴散到它們兩者的後繼語言。

　　7. 符號（symbol）型別。符號實際上是一種指標，指向儲存在雜湊表中的字串。所以，比較兩個符號是否相等，只要看它們的指標是否一樣就行了，不用逐個字元地比較。

　　8. 程式碼使用符號和常量組成的樹形表示法（notation）。

　　9. 無論什麼時候，整個語言都是可用的。Lisp並不真正區分讀取期、編譯期和執行期。你可以在讀取期編譯或執行程式碼；也可以在編譯期讀取或執行程式碼；還可以在執行期讀取或者編譯程式碼。

　　在讀取期執行程式碼，使得使用者可以重新調整（reprogram）Lisp的語法；在編譯期執行程式碼，則是Lisp巨集的工作基礎；在執行期編譯程式碼，使得Lisp可以在Emacs這樣的程式中，充當擴充套件語言（extension language）；在執行期讀取程式碼，使得程式之間可以用S-表示式（S-expression）通訊，近來XML格式的出現使得這個概念被重新"發明"出來了。

　　五、

　　Lisp語言剛出現的時候，它的思想與其他程式語言大相徑庭。後者的設計思想主要由50年代後期的硬體決定。隨著時間流逝，流行的程式語言不斷更新換代，語言設計思想逐漸向Lisp靠攏。

　　思想1到思想5已經被廣泛接受，思想6開始在主流程式語言中出現，思想7在Python語言中有所實現，不過似乎沒有專用的語法。

　　思想8可能是最有意思的一點。它與思想9只是由於偶然原因，才成為Lisp語言的一部分，因為它們不屬於John McCarthy的原始構想，是由他的學生Steve Russell自行新增的。它們從此使得Lisp看上去很古怪，但也成為了這種語言最獨一無二的特點。Lisp古怪的形式，倒不是因為它的語法很古怪，而是因為它根本沒有語法，程式直接以解析樹（parse tree）的形式表達出來。在其他語言中，這種形式只是經過解析在後臺產生，但是Lisp直接採用它作為表達形式。它由列表構成，而列表則是Lisp的基本資料結構。

　　用一門語言自己的資料結構來表達該語言，這被證明是非常強大的功能。思想8和思想9，意味著你可以寫出一種能夠自己程式設計的程式。這可能聽起來很怪異，但是對於Lisp語言卻是再普通不過。最常用的做法就是使用巨集。

　　術語"巨集"在Lisp語言中，與其他語言中的意思不一樣。Lisp巨集無所不包，它既可能是某樣表示式的縮略形式，也可能是一種新語言的編譯器。如果你想真正地理解Lisp語言，或者想拓寬你的程式設計視野，那麼你必須學習巨集。

　　就我所知，巨集（採用Lisp語言的定義）目前仍然是Lisp獨有的。一個原因是為了使用巨集，你大概不得不讓你的語言看上去像Lisp一樣古怪。另一個可能的原因是，如果你想為自己的語言添上這種終極武器，你從此就不能聲稱自己發明了新語言，只能說發明了一種Lisp的新方言。

　　我把這件事當作笑話說出來，但是事實就是如此。如果你創造了一種新語言，其中有car、cdr、cons、quote、cond、atom、eq這樣的功能，還有一種把函式寫成列表的表示方法，那麼在它們的基礎上，你完全可以推匯出Lisp語言的所有其他部分。事實上，Lisp語言就是這樣定義的，John McCarthy把語言設計成這個樣子，就是為了讓這種推導成為可能。

　　六、

　　就算Lisp確實代表了目前主流程式語言不斷靠近的一個方向，這是否意味著你就應該用它程式設計呢？

　　如果使用一種不那麼強大的語言，你又會有多少損失呢？有時不採用最尖端的技術，不也是一種明智的選擇嗎？這麼多人使用主流程式語言，這本身不也說明那些語言有可取之處嗎？

　　另一方面，選擇哪一種程式語言，許多專案是無所謂的，反正不同的語言都能完成工作。一般來說，條件越苛刻的專案，強大的程式語言就越能發揮作用。但是，無數的專案根本沒有苛刻條件的限制。大多數的程式設計任務，可能只要寫一些很小的程式，然後用膠水語言把這些小程式連起來就行了。你可以用自己熟悉的程式語言，或者用對於特定專案來說有著最強大函式庫的語言，來寫這些小程式。如果你只是需要在Windows應用程式之間傳遞資料，使用Visual Basic照樣能達到目的。

　　那麼，Lisp的程式設計優勢體現在哪裡呢？

　　七、

　　語言的程式設計能力越強大，寫出來的程式就越短（當然不是指字元數量，而是指獨立的語法單位）。

　　程式碼的數量很重要，因為開發一個程式耗費的時間，主要取決於程式的長度。如果同一個軟體，一種語言寫出來的程式碼比另一種語言長三倍，這意味著你開發它耗費的時間也會多三倍。而且即使你多僱傭人手，也無助於減少開發時間，因為當團隊規模超過某個門檻時，再增加人手只會帶來淨損失。Fred Brooks在他的名著《人月神話》（The Mythical Man-Month）中，描述了這種現象，我的所見所聞印證了他的說法。

　　如果使用Lisp語言，能讓程式變得多短？以Lisp和C的比較為例，我聽到的大多數說法是C程式碼的長度是Lisp的7倍到10倍。但是最近，New Architect雜誌上有一篇介紹ITA軟體公司的文章，裡面說"一行Lisp程式碼相當於20行C程式碼"，因為此文都是引用ITA總裁的話，所以我想這個數字來自I他的程式設計實踐。 如果真是這樣，那麼我們可以相信這句話。I他的軟體，不僅使用Lisp語言，還同時大量使用C和C++，所以這是他們的經驗談。

　　根據上面的這個數字，如果你與ITA競爭，而且你使用C語言開發軟體，那麼I他的開發速度將比你快20倍。如果你需要一年時間實現某個功能，它只需要不到三星期。反過來說，如果某個新功能，它開發了三個月，那麼你需要五年才能做出來。

　　你知道嗎？上面的對比，還只是考慮到最好的情況。當我們只比較程式碼數量的時候，言下之意就是假設使用功能較弱的語言，也能開發出同樣的軟體。但是事實上，程式設計師使用某種語言能做到的事情，是有極限的。如果你想用一種低層次的語言，解決一個很難的問題，那麼你將會面臨各種情況極其複雜、乃至想不清楚的窘境。

　　所以，當我說假定你與ITA競爭，你用五年時間做出的東西，ITA在Lisp語言的幫助下只用三個月就完成了，我指的五年還是一切順利、沒有犯錯誤、也沒有遇到太大麻煩的五年。事實上，按照大多數公司的實際情況，計劃中五年完成的專案，很可能永遠都不會完成。

　　我承認，上面的例子太極端。ITA似乎有一批非常聰明的黑客，而C語言又是一種很低層次的語言。但是，在一個高度競爭的市場中，即使開發速度只相差兩三倍，也足以使得你永遠處在落後的位置。

　　附錄：程式設計能力

　　為了解釋我所說的語言程式設計能力不一樣，請考慮下面的問題。我們需要寫一個函式，它能夠生成累加器，即這個函式接受一個引數n，然後返回另一個函式，後者接受引數i，然後返回n增加（increment）了i後的值。

　　Common Lisp的寫法如下：

　　(defun foo (n)
　　　　(lambda (i) (incf n i)))

　　Ruby的寫法幾乎完全相同：

　　def foo (n)
　　　　lambda {|i| n += i } end

　　Perl 5的寫法則是：

　　sub foo {
　　　　my ($n) = @_;
　　　　sub {$n += shift}
　　}

　　這比Lisp和Ruby的版本，有更多的語法元素，因為在Perl語言中，你不得不手工提取引數。

　　Smalltalk的寫法稍微比Lisp和Ruby的長一點：

　　foo: n
　　　　|s|
　　　　s := n.
　　　　^[:i| s := s+i. ]

　　因為在Smalltalk中，區域性變數（lexical variable）是有效的，但是你無法給一個引數賦值，因此不得不設定了一個新變數，接受累加後的值。

　　Javascript的寫法也比Lisp和Ruby稍微長一點，因為Javascript依然區分語句和表示式，所以你需要明確指定return語句，來返回一個值：

　　function foo (n) {
　　　　return function (i) {
　　　　　　return n += i } }

　　（實事求是地說，Perl也保留了語句和表示式的區別，但是使用了典型的Perl方式處理，使你可以省略return。）

　　如果想把Lisp/Ruby/Perl/Smalltalk/Javascript的版本改成Python，你會遇到一些限制。因為Python並不完全支援區域性變數，你不得不創造一種資料結構，來接受n的值。而且儘管Python確實支援函式資料型別，但是沒有一種字面量的表示方式（literal representation）可以生成函式（除非函式體只有一個表示式），所以你需要創造一個命名函式，把它返回。最後的寫法如下：

　　def foo (n):
　　　　s = [n]
　　　　def bar (i):
　　　　　　s[0] += i
　　　　　　return s[0]
　　　　return bar

　　Python使用者完全可以合理地質疑，為什麼不能寫成下面這樣：

　　def foo (n):
　　　　return lambda i: return n += i

　　或者：

　　def foo (n):
　　　　lambda i: n += i

　　我猜想，Python有一天會支援這樣的寫法。（如果你不想等到Python慢慢進化到更像Lisp，你總是可以直接......）

　　在物件導向程式設計的語言中，你能夠在有限程度上模擬一個閉包（即一個函式，通過它可以引用由包含這個函式的程式碼所定義的變數）。你定義一個類（class），裡面有一個方法和一個屬性，用於替換封閉作用域（enclosing scope）中的所有變數。這有點類似於讓程式設計師自己做程式碼分析，本來這應該是由支援區域性作用域的編譯器完成的。如果有多個函式，同時指向相同的變數，那麼這種方法就會失效，但是在這個簡單的例子中，它已經足夠了。

　　Python高手看來也同意，這是解決這個問題的比較好的方法，寫法如下：

　　def foo (n):
　　　　class acc:
　　　　　　def _ _init_ _ (self, s):
　　　　　　　　self.s = s
　　　　　　def inc (self, i):
　　　　　　　　self.s += i
　　　　　　　　return self.s
　　　　return acc (n).inc

　　或者

　　class foo:
　　　　def _ _init_ _ (self, n):
　　　　　　self.n = n
　　　　def _ _call_ _ (self, i):
　　　　　　self.n += i
　　　　　　return self.n

　　我新增這一段，原因是想避免Python愛好者說我誤解這種語言。但是，在我看來，這兩種寫法好像都比第一個版本更復雜。你實際上就是在做同樣的事，只不過劃出了一個獨立的區域，儲存累加器函式，區別只是儲存在物件的一個屬性中，而不是儲存在列表（list）的頭（head）中。使用這些特殊的內部屬性名（尤其是__call__），看上去並不像常規的解法，更像是一種破解。

　　在Perl和Python的較量中，Python黑客的觀點似乎是認為Python比Perl更優雅，但是這個例子表明，最終來說，程式設計能力決定了優雅。Perl的寫法更簡單（包含更少的語法元素），儘管它的語法有一點醜陋。

　　其他語言怎麼樣？前文曾經提到過Fortran、C、C++、Java和Visual Basic，看上去使用它們，根本無法解決這個問題。Ken Anderson說，Java只能寫出一個近似的解法：

　　public interface Inttoint {
　　　　public int call (int i);
　　}

　　public static Inttoint foo (final int n) {
　　　　return new Inttoint () {
　　　　int s = n;
　　　　public int call (int i) {
　　　　s = s + i;
　　　　return s;
　　　　}};
　　}

　　這種寫法不符合題目要求，因為它只對整數有效。

　　當然，我說使用其他語言無法解決這個問題，這句話並不完全正確。所有這些語言都是圖靈等價的，這意味著嚴格地說，你能使用它們之中的任何一種語言，寫出任何一個程式。那麼，怎樣才能做到這一點呢？就這個小小的例子而言，你可以使用這些不那麼強大的語言，寫一個Lisp直譯器就行了。

　　這樣做聽上去好像開玩笑，但是在大型程式設計專案中，卻不同程度地廣泛存在。因此，有人把它總結出來，起名為"格林斯潘第十定律"（Greenspun's Tenth Rule）：

"任何C或Fortran程式複雜到一定程度之後，都會包含一個臨時開發的、只有一半功能的、不完全符合規格的、到處都是bug的、執行速度很慢的Common Lisp實現。"

　　如果你想解決一個困難的問題，關鍵不是你使用的語言是否強大，而是好幾個因素同時發揮作用（a）使用一種強大的語言，（b）為這個難題寫一個事實上的直譯器，或者（c）你自己變成這個難題的人肉編譯器。在Python的例子中，這樣的處理方法已經開始出現了，我們實際上就是自己寫程式碼，模擬出編譯器實現區域性變數的功能。

　　這種實踐不僅很普遍，而且已經制度化了。舉例來說，在物件導向程式設計的世界中，我們大量聽到"模式"（pattern）這個詞，我覺得那些"模式"就是現實中的因素（c），也就是人肉編譯器。 當我在自己的程式中，發現用到了模式，我覺得這就表明某個地方出錯了。程式的形式，應該僅僅反映它所要解決的問題。程式碼中其他任何外加的形式，都是一個訊號，（至少對我來說）表明我對問題的抽象還不夠深，也經常提醒我，自己正在手工完成的事情，本應該寫程式碼，通過巨集的擴充套件自動實現。