LabVIEW: 图形化、数据流编程 LabVIEW 与其他大多数通用编程语言存在两点主要差异
首先，进行 G 编程需要将程序框图上的图标连接在一起，之后程序框图被直接编译为计算机处理器能够加以执行的机器码
采用图形而非文本代表自身的 G，包含与最传统语言相同的编程概念
例如，G 包含所有标准构造，如：数据类型、循环、事件处理、变量、递归、面向对象的编程
G 中的 While 循环由图形化循环直观代表，它会一直执行到停止条件获得满足为止
第二项主要区别在于：由 LabVIEW 开发的 G 代码，其执行时遵照的规则是数据流，而不是大多数基于文本的编程语言（如：C 和 C++）中更传统的过程化方式（即，被执行的命令序列）
G 等数据流语言（以及 Agilent VEE、Microsoft Visual Programming Language、Apple Quartz Composer）将数据作为支持各类程序的主要概念
而数据流执行模式是由数据驱动的，或者说是依赖于数据的
是程序内节点间的数据流动，而非文本的顺序行，决定着执行顺序
这种差别起初也许不大，影响却是非凡的，因为它让程序组件间的数据路径成为开发者关注的重点
LabVIEW 程序中的节点（即：函数、循环等结构、子程序……）获取输入数据、处理数据并生成输出数据
一旦所有给定节点的输入都包含有效数据，该节点就会执行其逻辑、产生输出数据并将该数据传递至数据流路径中的下一个节点
从别的节点接收数据的节点只在别的节点执行完以后才开始执行
G 编程的优势 直观的图形化编程 与大多数人一样，工程师和科学家可通过查看和处理图像来学习，根本无需有意识的冥想
许多工程师和科学家还会被描述成“视觉型思考者”，这表示他们尤其擅长通过视觉处理组织信息
换句话说，他们最擅长图像化思考
这往往在高校中得到强化
