2023-2-WS_fdai6407/Programmierparadigmen.md

Übung 2: Programmierparadigmen (03.11.2023)

Programmiersprachen:

Java

• Objekt orientiert, unterstützt auch imperative und funktionale Programmierung.
• Klassenbasiert
• Zugriff wird klar definiert
• Vererbung/Polymorphismus
• Strikt typisiert.
• Ähnlichkeiten zu C++
• Standard Bibliotheken und Frameworks.
• Langsamerer Start im Vergleich zu kompilierten Sprachen.
• Funktionale Anteile seit neueren Java-Versionen
• Anwendung: Web-Applikationen, Desktop-Anwendungen

C

• Imperativ, strukturiert.
• Protedural
• Statisch typisiert
• Direkter Spreicherzugriff
• Nutzung auf ziemlich allen Systemen
• Fehlende abstrakte Konzepte im Vergleich zu moderneren Sprachen.
• Manuelle Verwaltung des Speichers erforderlich.
• Anwendung: Hardwarenahe Programmierung, Spielenentwicklung

Python

• Multiparadigma (Objektorientiert, Imperativ, Funktional).
• Dynamisch typisiert.
• Klare und lesbare Syntax.
• Große Community und zahlreiche Bibliotheken.
• Geringere Leistung im Vergleich zu kompilierten Sprachen.
• Begrenzt in Echtzeitanwendungen aufgrund der Garbage Collection.
• Anwendung: KI und maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripting

Go

• Cross Platform Compilation
• Imperativ / OOP aber keine Klassen / Vererbung.
• Nebenläufig, kompiliert.
• Einfach / lesbar
• Effizient
• Statisch typisiert.
• Leistung vergleichbar mit C/C++ bei einfacherer Syntax.
• Native Nebenläufigkeit mit Goroutinen und Kanälen.
• Weniger Standardbibliotheken im Vergleich zu älteren Sprachen.
• Weniger verbreitet in Unternehmen im Vergleich zu Java.
• Anwendung: Cloud-basierte Anwendungen, Netzwerkanwendungen.

Javascript

• Multiparadigma (hauptsächlich imperativ und objektorientiert).
• Dynamisch typisiert.
• Einfach zu erlernen und schnelle Iteration.
• Typisierungsprobleme können in größeren Projekten auftreten.
• Keine natürliche Unterstützung für nebenläufige Programmierung.
• Anwendung: Webentwicklung und Client-Seite.

Typescript

• Multiparadigma (basiert auf JavaScript, fügt statische Typen hinzu).
• Statisch typisiert (optional dynamisch).
• Fügt statische Typisierung zu JavaScript hinzu, verbessert die Robustheit.
• Kompatibel mit dem vorhandenen JavaScript-Ökosystem.
• Höhere Lernkurve für diejenigen, die nur mit JavaScript vertraut sind.
• Erhöhte Komplexität der Entwicklung aufgrund der Hinzufügung von Typen.
• Anwendung: Webentwicklung, Serverseitige Entwicklung.

Weitere Programmierprinzipien:

Logische Programmierung (LP)

• Definition: Programmierung basierend auf mathematischer Logik.
• Beispiel: Prolog.
• Ursprung: Entwickelt für die künstliche Intelligenz.
• Vorteile:
  • Natürliche Repräsentation von Wissen.
  • Deutliche Trennung von Daten und Prozess.
• Nachteile:
  • Performanceprobleme bei großen Datenmengen.
  • Komplexität für Anfänger.

Reaktive Programmierung (RP)

• Definition: Manipulation und Verbreitung von Zustandsänderungen.
• Beispiele: RxJava, React.js.
• Ursprung: Entwickelt für ereignisgesteuerte Systeme.
• Vorteile:
  • Schnelle Reaktion auf Zustandsänderungen.
  • Vereinfachte Handhabung von asynchronen Operationen.
• Nachteile:
  • Komplexität bei der Verfolgung von Zustandsänderungen.
  • Lernkurve für Entwickler.

Agentenorientierte Programmierung (AOP)

• Definition: Design von autonom handelnden Softwareagenten.
• Beispiele: Robotersteuerung, Multi-Agenten-Systeme.
• Ursprung: Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz.
• Vorteile:
  • Autonome Entscheidungsfindung.
  • Skalierbarkeit durch verteilte Agenten.
• Nachteile:
  • Komplexität in der Agenteninteraktion.
  • Schwierigkeiten bei der Koordination großer Agentenmengen.