前言
最近在國外的討論區發現有許多人會問那個程式語言適合新手。我相信國內也有一些朋友會詢問這個問題。很多人會說 Python，也有一些人說 Java 或其他的語言。雖然這是一個老問題，但筆者也提出一些個人的意見，供大家參考。
第一個語言其實沒那麼重要
說實在的，程式語言的選擇，其實沒有想像中那麼重要。在學習程式設計的過程中，學習語法所占的時間不會很久。實際上，學習函式庫、框架的時間反而比較久。
對於初學者來說，花在第一個語言的時間會比較久，這是因為一開始沒有相關的經驗，除了學習程式語言的語法外，還要一邊學習程式設計的概念、如何使用開發工具等。
但對於有經驗的程式設計者來說，語法本身不是占最多時間的。而且 VSCode 等編輯器可支援多種語言，不用再重學。反而是這個語言相關的生態圈，包括函式庫、框架等，需要花更多的時間去熟悉。所以，筆者也不建議頻繁地更換語言，這樣只是在基本的議題上打轉。
撰寫程式的目的
撰寫程式的目的，是將待解決的問題轉化為可在電腦上執行的程式，換言之，語言是將想法轉化為電腦程式的媒介。並不是選擇了程式語言，再處理問題，反過來，應該是先了解問題，再選擇語言。
例如，某個程式設計者 A 君學過 Python，現在 A 君想投入手機軟體開發的領域，A 君是否該使用 Kivy？其實 Kivy 並不是手機軟體開發的原生工具，以目前主流的手機平台來說，Android 使用 Java 或 Kotlin，iOS 使用 Swift 或 Objective-C。而 Kivy 是跨平台框架，可以通吃兩大平台，但不代表 Kivy 比原生工具好，反而有可能會受到 Kivy 的限制，筆者也在先前的文章討論過跨平台框架的議題。
學習程式設計的重點
除了學習程式語言外，更重要的應該是學習抽象的思維。在學習程式設計一段時間後，應該要試著學習一些更進階的議題，像是資料結構、演算法、物件導向分析與設計等。
透過學習資料結構和演算法，不僅可以學習如何撰寫正確的程式，更重要的，可以學習撰寫有效率的程式。當程式設計者撰寫程式時，可以用「那個函式庫的實作更有效率、更穩定，較適合這個專案」的方式來思考，而不再盲目地依潮流選擇語言、函式庫或框架。
學習物件導向分析與設計，是為了在撰寫中大型程式時，以較好的方式組織程式碼，儘可能避免寫出難以修改和維護的程式專案。
如何選擇程式語言？
程式語言的選擇，常常是諸多考量的結果，我們不會只用一種程式語言來處理所有的問題，而會依據不同的使用情境選擇不同的語言。
像是一些自己使用來處理小型任務的程式，這些程式的效率不是最重要的，易寫易用才是考量點，通常會使用 Perl 或 Python 來處理，而不會使用 C 或 C++。像 Lua 不是主流的程式語言，但由於 Lua 易於內嵌，在很多遊戲引擎都會看到 Lua 的踪跡。我們在開發 Android 軟體時，通常會使用 Java 或是 Kotlin，但我們用 Gradle 做為專案管理的工具，因為 Groovy 比 Java 好寫，但效率不若 Java。
適合新手的程式語言
對於真正的初學者，總是要選擇一個語言做為練習程式設計的工具。這時候，筆者推薦 Python 或 Ruby。但筆者不僅僅是因為這兩種語言很流行，而有一些考量點：
- 語法簡單易讀
- 不受限於特定範式，像物件導向
- 不需處理低階的細節，像記憶體管理
- 可在各種主流平台使用
這幾年 Python 比 Ruby 紅，這是因為 Python 在資料科學 (data science) 相關的套件比較豐富。但除去資料科學，其實兩者的應用領域很大一部分是重疊的。
透過本文，讀者應該對程式語言的選擇有一些概念，而不會在這個議題上面打轉。希望各位讀者都可以早日脫離新手期，真正享受程式設計帶來的苦與樂。