既然所有語言都是圖靈完備的，為什麼適用的領域不一樣？

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譬如有的適合寫後端，有的適合寫前端，主要是由於庫和框架嗎？而庫和框架不一樣可以用語言寫出來嗎？

圖靈完備只是通用編程的最低要求。各種語言為一些領域而設計，通過抽象簡化複雜度。

作為類比，計算機都是執行機器碼的，可以編寫任何需要圖靈完備的應用，但使用高階的程序語言通常較直接編寫機器碼容易實現大部分應用。

圖靈完備只保證計算的可行性，不保證計算的效率，也不保證代碼的可理解性和可維護性

磚頭也能敲釘子，那幹嘛還要榔頭？

因為各自的語法糖的味道不一樣。

補充一下大家的回答，如 @Milo Yip@李遙所說的，圖靈完備只保證計算的可行性，即編程最低要求。

但各個領域有不同的需求，如科學計算中需要有浮點數計算、並行計算的能力；商業應用中需要有可持續化、數據分析的能力；系統編程中需要對底層的資源進行控制、甚至有實時的要求。這些需求之間是存在衝突的，需要語言的設計者來進行取捨。雖然有的語言在設計之初就注重了通用性，但也有的語言在設計和實現的時候會針對某一領域進行優化的設計，如Matlab, R, SQL等等。而有針對性的優化就能有效的降低解決問題的複雜度（編程複雜度、計算複雜度，等等）。新生領域的不斷湧現導致的新的需求，也誘導了新語言的誕生。

即使是通用語言，也存在性能和開發成本的取捨，如C/C++這樣的編譯型保證了性能，但需要更高的開發成本；Python一類的腳本語言雖然降低了開發成本，但需要在性能上作出犧牲。具體的選擇需要看實際的需求。

還有的就是歷史原因了，像在前端裡面能用的基本上也只有Javascript了。

圖靈完備是可計算性的理論上的概念，只負責「這東西能不能算」，但不負責「這東西怎麼算才快」。

如果圖靈完備就萬事大吉了，那麼冒泡排序也能打遍天下了，整個世界的安全體系就毀於一旦：理論上大數因數分解是很容易就能完成的。

就像什麼 Lisp 11 條公理……再厲害也不能構築出 vector，嗯，是的，list 在理論上和 vector 等價的……你說鏈表和數組能一樣嗎。

說點實際的，Python 能用指針嗎？ Java 呢？能關掉 GC 手動內存管理嗎？能不帶 Runtime 的編譯成 ASM 嗎，這些都是編程語言自身的限制……當然其實或許是可以的，但即使你牛你做到了，也是 Hack，是語言之外的。

物理和化學圖靈完備，為什麼適用的範圍不一樣

C++我精心設計一個庫我覺得也不會比PHP差多少，但是你怎麼能要求前端的人學習這麼多東西呢，人家要搞html5、css、javascript、各種MVVM框架、瀏覽器奸容、還要精通後端、各種sql和nosql資料庫，而且每個步驟都要練成大牛否則按照圈子裡的性格都要被噴死，多他媽的不容易啊，所以在語言上面就給他們點甜頭嘗嘗，安慰一下。大家好才是真的好。

不同的領域要求不一樣