没什么是永恒的——包括编程语言。很多看起来可能是将来的佼佼者,到头来可能被人们遗忘。无论是因为不可抗拒的原因,还是因为自身发展的原因。
Python时下正在“最热门的编程语言榜”上春风得意,看起来将会成为一门不朽的语言。但是现在,很多其他语言也逐渐显现出Python的一些优点:编程方便,对数学和科学计算拥有强大的处理能力,庞大的第三方库。
下面是Python的一些潜在的挑战者,并讨论了Python是如何保住它第一的席位的。
Swift
它是什么:苹果公司的一种编程语言,主要用于原生的iOS开发,但是现在已经开源,并有向服务器端发展的倾向。
它的优点:使用Swift编程是一种毫无障碍的体验!用起来相比于编译型语言(比如,它间接的前任Objective-C)更像是一种脚本语言(比如Python)。Swift的决定性的优点是它的速度——它是由LLVM编译框架编译成机器码的,所以它具备真正的多线程。Python还在这方面挣扎。
如果说开发速度要比执行速度重要的话,Python在方面更有优势。但是Swift有XCode IDE的“Playground”模式。
Python的优点:一方面,相比于Python来说,Swift是一门新型的编程语言,Python有所有成熟的语言所具备的有点——大量的用户基础,大量的库,成熟的多平台支持。Swift现在甚至还不能支持Windows(如果不算上第三方库的话),虽然这是将来必定会实现的特性。Swift还会产生对苹果工具链的依赖(比如Xcode),而Python的依赖就少的很。
Go
**它是什么:**Google的“表现力强、简洁、干净、高效”的语言,从Docker及其相关项目到InfluxDB数据库,Ethereum坏链系统和Canonical的Snappy包管理工具都是用Go写成的。
它的优势:和Swift一样,Go语言也会编译成平台相关的机器码,所以它不仅可以在多任务方面比Python快很多,还还可以在运行时不像Python那样生成额外的目标。Go代码编译速度非常快,开发速度也很快,所以它更像一门解释性的语言。
Python的优势:虽然Go不像Swift那么新——它在2009年发布——Python在用户和库的数量方面还是占有优势。此外,Go的语法和错误处理方式和Python相去甚远。所以,现在Python用户很难转移到Go,但是不会阻止新用户选择这样一门语言。现阶段,Python的安装器让使用和构建Python应用非常简单——更不必说像Linux这样的系统,Python已经成为了标准。
Julia
它是什么:在2012年发布,是面向技术应用的一门编程语言,例如数据分析和线性代数。
它的优点: Python一个很大的用处是数学和科学应用——多亏了Numpy这样的库和交互式的IPython编辑程序。Julia的目标用户也是同样的群体,和Go、Swift一样,它也比Python快。它还有一个正在不断扩展的包,不仅仅包括科学和数学计算的应用,还有很多Python的功能,比如从云端提供商那里取得数据。
Python的优点: Julia有和Python类似的库,但是Python并不满足现状,还在马不停蹄地优化语言的核心和开发环境。Python的速度并非一定不及Julia(或者其他Python的竞争者),只要针对不同的工作选择恰当的库完成,速度还是客观的。
Julia语言本身还存在一些争议。比如,Julia的数组下标是从1开始的,而不是0——这不仅和Python比是一个缺点,很其他语言比起来也是。(很多第三方的包索引也是从1开始,但是仍让人很不习惯。)
R
它是什么:无论是就开发环境还是语言本身来说,这都是一个很老的语言了。它专为统计学设计。
它的优点: R有很多Python的优点,比如有丰富的第三方库等。但是R是专门为统计学而生的,并且在后面的发展中依然专注于此。Python也可以做数学和统计学方面的计算,但是在这方面被R语言完全碾压。
R语言还引起了很多大公司的注意,微软收购了一个R语言标准实现的开发商开服务它的云端数据。Hewlett-Packard开发了一种分布式的R语言计算产品,可以同时跨多个节点运行。这个产品在将来可以把Python完全挤出这个领域。
Python的优点:有时候,作为一个多用途的语言也有它的好处。R语言的功能局限在统计学计算方面。由于开发环境的限制,构建R语言应用也很麻烦,使用Python创建应用就很简单。而且通过像RPy2这样的包可以轻松地将R语言和Python联合起来。
微软对R语言的投入很多,但是同时微软也对Python提供了很多支持,所以这两种语言都能在Azure上工作的很好。
原文:4 languages poised to out-Python Python
以上是挑战Python的四个语言:Swift、Go、Julia、R的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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