计算机识别编程语言的过程主要包括以下几个步骤：
词法分析
计算机首先将编程语言的源代码分解为词法单元（token），如关键字、标识符、运算符和常量等。
语法分析
计算机会根据语法规则将这些词法单元组合成语法结构，如表达式、语句和函数等。这个过程通常使用上下文无关文法（Context-Free Grammar）来描述语法规则，并构建语法树（Syntax Tree）来表示源代码的结构。
语义分析
在语法分析的基础上，计算机进行语义分析，以确定源代码的语义是否正确。这包括类型检查、作用域分析、符号表管理等。
编译或解释
根据编程语言的不同，计算机将源代码转换为机器可以理解的形式。编译器将源代码转换为二进制文件（机器码），而解释器则逐行解释源代码并在运行时执行相应的操作。
执行
最后，计算机根据识别到的编程语言执行相应的操作。有些语言需要编译为机器码后执行，而有些语言则是通过解释器逐行执行源代码。
具体实现
编译器：将整个源代码作为一个整体进行处理，生成一个可执行的目标文件或中间代码文件。例如，C和C++语言通常使用编译器将源代码转换为汇编代码，再进一步转换为机器码。
解释器：逐行读取源代码，将其转换为机器码并立即执行。例如，Python语言使用解释器逐行解释并执行代码。
操作系统和工具的支持
操作系统：操作系统内置了解释器或编译器，能够理解并执行编程语言的指令。例如，Windows操作系统内置了Python解释器，Linux操作系统则支持多种语言的编译器。
编辑器和IDE：编程语言通常使用特定的编辑器或集成开发环境（IDE）来编写和编辑代码。这些工具提供了语法高亮、代码补全、错误检查等功能，帮助程序员更高效地编写代码。
自动识别编程语言
除了人工识别外，还可以通过编程技术和算法实现编程语言的自动识别。例如，通过分析代码的语法结构、关键词、文件扩展名等信息，可以推断出代码所使用的编程语言。此外，机器学习算法也可以用于训练模型，自动识别编程语言。
总结
计算机通过编译器或解释器将编程语言的源代码转换为机器可以理解的机器码，从而能够执行相应的操作。这个过程包括词法分析、语法分析、语义分析、编译或解释以及执行等步骤。操作系统和工具的支持也使得程序员能够更方便地编写、编辑和执行代码。