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四款后起編程語言能否成功挑戰(zhàn)Python的王者地位

譯文
開發(fā) 后端
王權(quán)沒有永恒,編程語言自然也不例外。作為當(dāng)前雄踞各大語言人氣榜冠軍的Python,其似乎也面臨著同樣的挑戰(zhàn)。不過各類后起之秀也都憑借著自身設(shè)計證明,Python所擁有的編程便捷性、強大的數(shù)學(xué)與科學(xué)運算能力以及龐大的第三方庫正是一款優(yōu)秀語言所必須具備的特質(zhì),而并非“加分項”。

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Swift、Go、Julia與R已經(jīng)成為現(xiàn)任便捷性與功能性王者Python的潛在競爭對手。

王權(quán)沒有永恒,編程語言自然也不例外。作為當(dāng)前雄踞各大語言人氣榜冠軍的Python,其似乎也面臨著同樣的挑戰(zhàn)。不過各類后起之秀也都憑借著自身設(shè)計證明,Python所擁有的編程便捷性、強大的數(shù)學(xué)與科學(xué)運算能力以及龐大的第三方庫正是一款優(yōu)秀語言所必須具備的特質(zhì),而并非“加分項”。

以下是Python與這四位潛在挑戰(zhàn)者間的比拼,Python要如何繼續(xù)保持住其在編程語言中的優(yōu)勢?

Swift

作為蘋果原本為iOS開發(fā)設(shè)計的新興語言,Swift已經(jīng)走向開源并引起了服務(wù)器端開發(fā)者們的廣泛興趣。

在Swift中編寫代碼相當(dāng)舒適,其類似于一種腳本語言而非作為前代方案的Objective-C那種編譯語言。Swift的決定性優(yōu)勢在于執(zhí)行速度——其采用與LLVM編譯器框架一致的方式進行機器碼編譯,因此能夠多線程支持,能力上超越Python。

如果開發(fā)者認(rèn)為開發(fā)速度比執(zhí)行速度更重要,那么Python略有優(yōu)勢,不過Swift也通過Xcode IDE提供相當(dāng)便捷的“Playground”模式。

相較于Python,Swift仍然比較年輕,因此我們的老牌王者在群眾基礎(chǔ)上顯然更好。Swift目前尚無法運行在Windows平臺上,因此在落地方面不及Python那么便利。

Go

谷歌公司打造的“直觀、簡潔、干凈、高效”語言,目前已經(jīng)得到諸多主流技術(shù)廠商的廣泛支持。

與Swift類似,Go同樣可編譯為平臺原生二進制代碼,因此在某些任務(wù)中擁有優(yōu)于Python的運行速度,而且無需設(shè)定目標(biāo)即可完成跨平臺開發(fā)。Go語言的編譯速度也非常出色,從開發(fā)速度角度看,其更像是一種解釋型語言而非采用編譯機制。

雖然Go的歷史比Swift稍長一些,但其群體基礎(chǔ)仍然無法同Python相比。另外,Go的語法與錯誤處理方案對當(dāng)前Python用戶來說可能不太友好。因此,其并不適合已經(jīng)掌握了Python的程序員朋友。而Pyinstaller等工具的出現(xiàn)則讓Python應(yīng)用的綁定工作變得非常便捷,更不用提在大多數(shù)Linux系統(tǒng)中,Python運行時已經(jīng)被設(shè)為預(yù)置項目了。

Julia

發(fā)布于2012年的Julia專門用于技術(shù)類應(yīng)用,例如數(shù)據(jù)分析與線性代數(shù)計算。

Python的一類主要用例在于數(shù)學(xué)與科學(xué)應(yīng)用,這主要歸功于Numpy等庫與交互IPython筆記本格式。Julia瞄準(zhǔn)了同一用戶群體,但在核心速度上要超過Python。另外,其還提供愈發(fā)豐富的軟件包資源,不僅能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)學(xué)與科學(xué)應(yīng)用,同時也能像Python那樣實現(xiàn)面向云環(huán)境下數(shù)據(jù)源的連接性。

Julia雖然發(fā)展速度很快,但Python的開發(fā)者社區(qū)也不會坐以待斃——圍繞Python進行的核心語言與環(huán)境開發(fā)一直未曾停歇。而且盡管Python的運行速度不及Julia,但大家仍然可以利用合適的庫來搞定合適的工作。

另外Julia的反對者也大有人在。舉例來說,Julia的數(shù)組為1索引而非0索引,這一點與幾乎所有現(xiàn)有語言都有所區(qū)別。

R

這是一個同時包含語言與開發(fā)環(huán)境的統(tǒng)計計算項目。

R相較于Python擁有多項優(yōu)勢,例如豐富的第三方軟件生態(tài)系統(tǒng)。另外,R在設(shè)計中考慮到了統(tǒng)計計算需求。雖然Python也很重視數(shù)學(xué)及統(tǒng)計處理,但R可謂在開發(fā)當(dāng)中自上而下將二者進行了貫穿。

R還吸引到了眾多大牌廠商的支持。微軟就進行了一系列收購旨在利用R構(gòu)建自己的云數(shù)據(jù)服務(wù)?;萜辗矫鎰t開發(fā)了Distributed R,能夠一次性運行在多個節(jié)點之上。隨著各相關(guān)技術(shù)成果的不斷演進,R完全有可能在統(tǒng)計計算領(lǐng)域?qū)ython拉下馬。

不過有時候通用型語言的優(yōu)勢還是值得強調(diào)。R雖然針對性更強,但也更具局限性——我們很難在R應(yīng)用中實現(xiàn)交互性。另外,Python還能夠更好地與其它語言對接,使用RPy2等軟件包即可同時享受Python與R帶來的便利。

***,盡管微軟確實對R給予了高度關(guān)注,但別忘了軟件巨頭同時也向Python伸出了援助之手,并計算將其運行在Azure當(dāng)中。

 

原文標(biāo)題:4 languages poised to out-Python Python

原文鏈接http://www.infoworld.com/article/3088165/application-development/4-languages-poised-to-out-python-python.html

 

責(zé)任編輯:陳琳 來源: 51cto
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