另外两门语言都比较偏小众,我估计Emacs或者Vi会有插件支持,但这两个神器上手比较慢,你也可以考虑在sublime或者eclipse上面尝试配置一下。
C的话你试试qt+mingw的社区版本,相当易用,微软最近提供了免费的包含完整功能的VS2010,值得一试。
一个坏消息,哈工大、哈工程的学生反馈,自己正在使用的仿真软件Matlab突然d出验证窗口,需要重新填写「授权许可」才能使用。
由于学校在去年3月份统一购买了Matlab校园版的「授权许可证」,起初大家都以为这是一个系统漏洞。直到输入N次激活码均显示「无效」之后,才发现事情没那么简单。
为了不影响学生的课题研究,校方第一时间联系了Matlab的母公司MathWorks。得到的回复是:根据美国商务部的实体管制禁令,我们将无法为一些组织提供服务,包括哈尔滨工业大学和哈尔滨工程大学
果然,又是美国搞的鬼!在今年的5月15日,美国商务部宣布:实体清单从硬件扩展到了软件层面,并将在120天后对华为生效。谁也没想到,最后对中国的两所高校先下了手。
Matlab是一款功能强大的建模和仿真软件,理工科学院的一系列学术研究,均需要在它的帮助下完成。美国擅自切断Matlab供应,对哈工大、哈工程而言,无疑是一记重拳。
好消息是,哈工大、哈工程不是完全没有办法!可以使用开源软件作为替代,比如Python、Octave、Julia等。一方面这些软件使用起来不受限制,另一方面基本具备Matlab的大部分功能,确保研究课题顺利开展。
不过这并不是长久之计,以Python为例,python-numpy矩阵切片的反人类设计,python-scipy的迷之优化,都劝退了不少人。Matlab能将用户的思路快速转化为成果,这一点也是Python望尘莫及的,因为它太不友好了。
Matlab禁令再一次敲响警钟, 科技 领域的大部分仿真软件和 *** 作系统,主要也是来自美国公司,国内甚至都找不到替代品。一旦美国下了死手,后果不堪设想!
人有我有,说话才有底气。Matlab事件有两点启发:企业该创新了!国家该出手了!
第一种方法,使用xlsread函数来读取excel中的数据
第二种方法,就是把字符转化为数字,使用函数str2num
MATLAB读取Excel表格数据和处理数据
分步阅读
本文以MATLAB读取某考试成绩的Excel表格数据为例,然后计算出各科的平均成绩、最高分、最低分和各位同学的总成绩。
工具/原料
MATLAB
Excel
xlsread
方法/步骤
第一,准备数据。下图是Amy,John,Julia,Kite四位同学的数学(Mathematics)和英语(English)考试成绩,保存在名为resultsxlsx的Excel表格中,作为本次MATLAB读取的数据。
第二,启动MATALB,新建脚本(Ctrl+N),输入如下代码:
close all; clear all; clc
A=xlsread('resultsxlsx')
其中,由于resultsxlsx数据存放位置与MATLAB设置的路径一致,所以本文直接就写成xlsread('resultsxlsx')。如果路径不一致,应该写成xlsread('路径\resultsxlsx')的形式,例如xlsread('D:\Matlab\MATLAB2017\resultsxlsx')的形式。
第三,保存和运行上述脚本,Excel表格中的数据就被读入A中,在工作区可以看到A的值(双击可以打开),在命令行窗口也可以看到如下结果:
A =
99 73
85 95
62 86
55 45
第四,下面计算四位同学数学(Mathematics)和英语(English)的平均成绩、最高分、最低分和各位同学的总成绩。接着输入如下代码:
format compact
Maths_mean=mean(A(:,1))
Maths_max=max(A(:,1))
Maths_min=min(A(:,1))
English_mean=mean(A(:,2))
English_max=max(A(:,2))
English_min=min(A(:,2))
Amy_sum=sum(A(1,:)),John_sum=sum(A(2,:))
Julia_sum=sum(A(3,:)),Kite_sum=sum(A(4,:))
其中,format compact表示行间距紧凑(一会儿在命令行窗口中会看到)。A(:,1)表示第一列,也就是四位同学的数学(Mathematics)成绩,A(1,:)表示第一行,也就是Amy的数学(Mathematics)和英语(English)成绩。其他依次类推。
第五,保存和运行上述脚本,得到如下结果:
Maths_mean =
752500
Maths_max =
99
Maths_min =
55
English_mean =
747500
English_max =
95
English_min =
45
Amy_sum =
172
John_sum =
180
Julia_sum =
148
Kite_sum =
100
可以看出,四位同学的数学(Mathematics)平均分为7525,最高分99,最低分55,英语(English)平均分为7475,最高分95,最低分45,还以看到Amy总分172分,John总分180分,Julia总分148分,Kite总分100分。
END
注意事项
format compact起到使行间距紧凑的作用。
mean()求平均值,max()求最大值,min()求最小值,sum()求和。
#include<graphicsh>
#include<stdlibh>
#include<mathh>
int main()
{
float m,dx,dy,x,y,x_n,y_n,Cx,Cy;
int n,i,j,L=4;
int gdriver=DETECT,gmode; //gdriver和gmode分别表示图形驱动器和模式,gdriver=DETECT是在测试显示器硬件
initgraph(&gdriver,&gmode,""); //初始化图形模式
setbkcolor(1); //设置背景色为蓝色
dx=30/639;
dy=22/479;
for(i=0;i<639;i++)
{
Cx=-19+idx;
for(j=0;j<479;j++)
{
Cy=-12+jdy;
x=y=0;
for(n=0;n<=1000;n++)
{
x_n=xx-yy+Cx;
y_n=2xy+Cy;
m=x_nx_n;
if(m>L) break;
x=x_n;
y=y_n;
}
putpixel(i,j,(int)(04m)%16); //在指定位置画一像素(坐标(i,j),第三个计算式为画点的颜色)
}
}
getch(); //任意键返回
closegraph(); //关闭图形模式并返回文本模式
}
关于颜色的设置如下:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
符号常数 数值 含义 字符或背景
——————————————————————————
BLACK 0 黑 两者均可
BLUE 1 兰 两者均可
GREEN 2 绿 两者均可
CYAN 3 青 两者均可
RED 4 红 两者均可
MAGENTA 5 洋红 两者均可
BROWN 6 棕 两者均可
LIGHTGRAY 7 淡灰 两者均可
DARKGRAY 8 深灰 只用于字符
LIGHTBLUE 9 淡兰 只用于字符
LIGHTGREEN 10 淡绿 只用于字符
LIGHTCYAN 11 淡青 只用于字符
LIGHTRED 12 淡红 只用于字符
LIGHTMAGENTA 13 淡洋红 只用于字符
YELLOW 14 黄 只用于字符
WHITE 15 白 只用于字符
BLINK 128 闪烁 只用于字符
CSDN 编者按“如果我们把人类文明想象成汽车的话,那么软件开发行业就相当于汽车的引擎,编程语言就像引擎的燃料。”作为一名开发者,需跟随技术潮流的发展来学习新技术。2020年,你有计划新学一门编程语言吗?
本文作者从一名架构师的角度,详细分析了7种现代编程语言的优点与功能,你对哪门语言最感兴趣呢?
作者 | Md Kamaruzzaman,软件架构师
译者 | 弯月,责编 | 伍杏玲
封图| CSDN 下载于视觉中国
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
以下为译文:
如果我们把人类文明想象成汽车的话,那么软件开发行业就相当于汽车的引擎,而编程语言就像引擎的燃料。作为一名开发者,今年你应该学习哪种编程语言呢?
学习一种新的编程语言无疑是时间、精力和智力上的巨大投资, 但是学习一种新的编程语言可以提升你的软件开发技术力,促进你的职业发展。
在这里,我将献上一份现代编程语言的列表,这些语言不仅有助于提高你的生产力,而且还可以促进你的职业发展,并让你成长为更优秀的开发人员。这份列表还涵盖了非常广泛的领域:系统编程、应用程序开发、Web开发、科学计算等。
什么是现代编程语言?
“现代编程语言”这个说法本身就很含糊。许多人认为Python和JavaScript等语言是现代编程语言,还认为Java是一种古老的编程语言。实际上,这几种语言大约在同一时间出现:1995年。
大多数主流编程语言是上个世纪开发的:七十年代(如C)、八十年代(如C ++)、九十年代(如Java、Python、JavaScript)。这些语言在设计上并没有考虑现代软件开发生态系统:多核CPU、GPU、快速的互联网、移动设备、容器和云等。尽管许多语言中的许多功能都已进行一些改进,如并发等,而且在不断调整自己以适应时代,但它们依然保留了向后兼容性,无法抛弃那些过时的旧功能。
在这方面,Python就做得很好(某种意义上也未必是好事),Python 2和Python 3两者之间有明确的分界线。很多语言常常会为解决同一个问题提供十余种的方法,同时又没有顾及到开发人员的感受。根据StackOverflow的开发人员调查,大多数旧时的主流编程语言在“最可怕的语言”排名都名列前茅:
如果非要在新旧编程语言之间划个界限的话,那么应该是2007年6月29日,也就是第一台iPhone发行的时候。在这之后,编程语言界发生了很大变化。因此,在本文的列表中,我只考虑2007年以后的编程语言。
为什么要学习新语言?
首先,现代编程语言充分利用现代计算机硬件(多核CPU、GPU、TPU)、移动设备、大量数据、高速互联网、容器和云的优势。大多数现代编程语言会关注开发人员的体验,比如:
简洁明了的代码(减少样板代码)
内置的并发支持
空指针安全
类型推断
简洁的功能集
降低学习难度
融合所有编程范例的最佳功能
本文列表的许多编程语言都带有革命性地变化,并将永久地改变软件行业。一些已成为主流编程语言,还有一些则有望取得突破。因此选择这些语言作为第二种编程语言是明智的做法。
Rust
一直以来,系统编程语言环境主要由靠近硬件的语言(如C、C ++等)主导。尽管它们可以完全控制程序和硬件,但是它们缺乏内存安全性。即使它们支持并发,使用C/C ++编写并发程序也很困难,因为没有并发安全性。还有一些流行的编程语言是解释性语言,例如Java、Python、Haskell。这些语言具备安全性,但需要庞大的运行时或虚拟机。由于它们的运行时间长,因此Java等语言不适合于系统编程。
许多人曾尝试将C/C ++的功能与Java、Haskell的安全性相结合。然而,Rust才是第一个成功实现了这一点的编程语言。
Graydon Hoare在业余项目中开发出了Rust,他的灵感来自研究编程语言Cyclone。Rust是开源的,由Mozilla与许多其他公司和社区一起领导这门语言的开发。Rust于2015年首次发布,并很快引起了社区的关注。
主要特征:
通过所有权和借用概念提供内存安全和并发安全。
内存安全和并发安全在编译时确保,即如果程序代码可以编译,那么内存既安全又没有数据竞争。这是Rust最吸引人的功能。
它还提供了Haskell中元编程的表现力。凭借不可变的数据结构和功能编程功能,Rust提供了功能并发和数据并发。
Rust的速度非常快,纯Rust的性能甚至优于纯C。
在没有运行时的情况下,Rust可以完全控制现代硬件(TPU、GPU、多核CPU)。
Rust具有LLVM支持。因此,Rust提供一流的与WebAssembly的互 *** 作性,而且Web代码也非常快。
流行度:
自2015年首次亮相以来,Rust已被开发人员广泛接受,并在StackOverflow开发人员调查中连续四年(2016、2017、2018、2019)被评选为最受欢迎的语言:
根据GitHub Octoverse的调查,Rust是运行速度第二快的语言,仅次于Dart:
此外,根据编程语言流行度排名网站PyPl的数据,Rust排名第18位,并呈上升趋势:
对比Rust提供的功能集,我们就会明白为什么微软、亚马逊、Google等科技巨头相继宣布投资Rust作为一种长期的系统编程语言。
根据Google统计的趋势,在过去的5年中,Rust的热度每年都在增加。
主要用途:
系统编程
Serverless 计算
商业应用
主要竞争对手:
C
C++
Go
Swift
Go
在本世纪初,Google面临两个扩展问题:开发扩展和应用程序扩展。开发扩展问题指的是他们不能仅通过投入开发人员的方式来添加更多功能。应用程序扩展问题则指他们无法开发出一款能够扩展到Google级别的计算机集群的应用程序。
所以在2007年左右,Google创建了一种新的编程语言,用于解决这两个扩展问题。两位才华横溢的Google软件工程师Rob Pike(UTF-8)和Ken Thompson(UNIX OS)创建了一种新语言。
2012年,Google正式发布了第一版的Go编程语言。Go是一种系统编程语言,但与Rust不同,它还具有Runtime和垃圾收集器(几兆字节)。但是与Java或Python不同,这个Runtime包含了生成的代码。最后,Go生成了一个本地的二进制代码,可以在没有附加依赖项或运行时的情况下在计算机中运行。
主要特征:
Go具有一流的并发支持。Go不通过线程和锁提供“共享内存”并发性,因为编程难度太大。相反,它提供了基于CSP的消息传递并发性(基于Tony Hoare的论文)。Go使用“ Goroutine”(轻量级绿色线程)和“ Channel”进行消息传递。
Go最大的杀手级功能是:简单,它是最简单的系统编程语言。新手软件开发人员只需几天就可以编写高效的代码,就像Python一样。有些大规模的云原生项目(如Kubernetes、Docker)都是用Go编写的。
Go还内置了垃圾收集器,这意味着开发人员无需担心C/C++中的内存管理问题。
Google投入了大量资金打造Go。因此Go拥有大量的工具支持。新手Go开发人员拥有大量的工具生态系统。
一般,开发人员80%的时间都花在了维护现有代码上,用于编写新代码的时间只占20%。由于其简单性,Go在语言维护方面表现出色。如今,Go在业务应用程序中大量使用。
流行度:
Go一问世就受到了软件开发社区热烈的欢迎。2009年-2018年,Go一直在TIOBE编程语言排行榜上徘徊。Go的成功为Rust等新一代编程语言铺平了道路。
如今,Go已是主流编程语言。最近,Go团队宣布了有关“Go 2”的消息,这门编程语言的发展会更加稳固。
几乎在所有的流行编程语言排行榜中,Go的排名都很高,已超过许多现有的语言。自2019年12月以来,在TIOBE指数排名中,Go名列第15位:
根据StackOverFlow的调查,十大最受喜爱的编程语言中,Go也位列其中:
此外,根据GitHub的数据,Go也是十大发展最迅速的语言之一:
Google趋势显示,在过去的5年中,Go的热度每年都在增加。
主要用途:
系统编程
Serverless 计算
商业应用
云原生开发
主要竞争对手:
C
C++
Rust
Python
Java
Kotlin
Java 是企业软件开发领域无可争议的王者。近年来,Java受到了一些负面评论:过于冗长,大量样板代码,容易出现意外的复杂性。但是,关于Java虚拟机(JVM)的争论却很少。JVM是软件工程的杰作,经过了时间的考验,提供了硬核的runtime。
多年来,Scala等JVM语言一直在努力克服Java的缺点,想成为更好的Java,但他们都失败了。最终,这场提升Java的探索以Kotlin的诞生结束。Jet Brains(流行的IDE IntelliJ背后的公司)开发了Kotlin,它可以在JVM上运行,克服了Java的很多缺点,提供许多现代功能。
与Scala不同的是,Kotlin比Java更简单,还可在JVM中提供与Go或Python开发人员同等的生产力。
Google宣布Kotlin是一流的Android应用开发语言,因此Kotlin在社区中的接受度得到了大幅提高。自2017年以来,同样受欢迎的Java Enterprise框架Spring也开始支持Kotlin。我曾尝试结合Kotlin与Reactive Spring使用,体验非常棒。
主要特征:
Kotlin的主要卖点在于其语言设计。我总是将Kotlin视为JVM上的Go/Python,因为它简洁明了的代码。因此,Kotlin的生产力很高。
与许多其他现代语言一样,Kotlin提供了Null指针、安全性、类型推断等功能。
由于Kotlin也运行在JVM中,因此现有Java库庞大的生态系统都可供使用。
Kotlin是一流的Android应用开发语言,并且已经超过Java,成为开发Android应用的首选。
Kotlin得到了JetBrains和Open Source的支持,因此具有出色的工具支持。
Kotlin有两个有趣的项目:Kotlin Native(将Kotlin编译为原生代码)和kotlinjs(Kotlin到JavaScript)。如果成功,则可以在JVM外部使用Kotlin。
Kotlin还提供了一种简单的方式来编写DSL(域特定语言)。
流行度:
自2015年首次发布以来,Kotlin的知名度不断飙升。根据Stack Overflow,Kotlin是2019年第四大最受欢迎的编程语言:
Kotlin还是增长最快的编程语言之一,排名第四:
在流行编程语言排名网站PyPl的排名中,Kotlin名列第十二名,并具有较高的上升趋势:
自从Google宣布Kotlin是一流的Android应用开发语言以来,Kotlin的流行趋势出现了大幅上涨,如下所示:
主要用途:
企业应用程序
主要竞争对手:
TypeScript
JavaScript是一门优秀的编程语言,在2015年之前,JavaScript有很多缺点。著名的软件工程师Douglas Crockford写了一本书名为《JavaScript: The Good Parts》,暗示了JavaScript有很糟的部分。无模块化,还有“回调地狱”,因此开发人员都不喜欢维护特别大的JavaScript项目。
Google甚至还开发了一个平台,可将Java代码反编译为JavaScript代码(GWT)。许多公司和个人都曾尝试开发更好的JavaScript,例如CoffeeScript、Flow、ClojureScript。最终,微软的TypeScript取得了成功。
微软的一队工程师在著名的Anders Hejlsberg的带领下,创建了JavaScript的静态类型、模块化超集——TypeScript。
TypeScript可以编译为JavaScript。于2014年首次发布后,TypeScript很快引起了社区的关注。Google当时还计划开发JavaScript的静态类型超集。Google对TypeScript青睐有加,以至于他们没有开发新的语言,而是选择与微软合作改进TypeScript。
Google选择TypeScript作为其SPA框架Angular 2+的主要编程语言。此外,流行的SPA框架React也提供对TypeScript的支持。另一个流行的JavaScript框架Vuejs也宣布将使用TypeScript开发新的Vuejs 3:
另外,nodejs的创建者Ryan Dahl已决定使用TypeScript来开发安全的Nodejs替代品Deno。
主要特征:
流行度:
开发人员喜欢TypeScript的优雅语言设计。在StackOverFlow最受欢迎的语言类别的调查中,TypeScript与Python并列第二名:
根据GitHub的排名,TypeScript是增长最快的编程语言之一,排名第五:
从GitHub的贡献度来看,TypeScript排名第七,打进了前十:
Google的趋势表明,在过去的几年中,TypeScript的热度越来越高:
主要用途:
主要竞争对手:
Swift
当初乔布斯拒绝在iOS中支持Java(和JVM),他认为Java不再是主流编程语言。如今我们发现乔布斯当初的估计是错的,虽然iOS仍然不支持Java。苹果选择了Objective-C作为iOS中的首选编程语言。Objective-C是一门很难掌握的语言,它不支持现代编程语言所要求的高生产力。
后来,苹果的Chris Lattner和其他人开发了一种多范例、通用的、编译编程语言——Swift,来替代Objective-C。Swift的第一个稳定版本于2014年发布。Swift还支持LLVM编译器工具链(也由Chris Lattner开发)。Swift与Objective-C代码库具有出色的互 *** 作性,并且已确立为iOS应用开发中的主要编程语言。
主要特征:
流行度:
开发人员对Swift的喜爱不亚于许多其他现代编程语言。根据StackOverflow的调查,Swift在最受欢迎的编程语言中排名第六:
2019年,在TIOBE的编程语言排名中,Swift的排名上升到了第10名。鉴于这种编程语言只有5年的历史,可以说是成绩斐然:
Google的趋势表明,在过去的几年中,Swift的热度出现了激增:
主要用途:
主要竞争对手:
Dart
Dart是Google出品的第二大编程语言。Google是Web和Android领域的巨头,因此Google在Web和应用领域开发自己的编程语言也不足为奇。在丹麦软件工程师Lars Bak(领导Chrome的 JavaScript V8引擎开发)的带领下,Google于2013年发布了Dart。
Dart是一种通用编程语言,支持“强类型”和“面向对象”编程。Dart也可以转编译为JavaScript,凡是JavaScript可以运行的任何地方(例如Web、移动、服务器)几乎都可以运行 Dart。
主要特征:
流行度:
根据GitHub Octoverse数据显示,Dart是2019年增长最快的编程语言,去年它的流行度增长了五倍:
根据TIOBE指数显示,Dart排名第23,仅用了4年时间就超过了很多其他的现代编程语言:
根据StackOverflow的调查,Dart在最受欢迎的编程语言中排名第12:
受Flutter的影响,Google的趋势表明,在过去的两年中,Dart的热度急剧上升:
主要用途:
主要竞争对手:
Julia
本文提及的大多数编程语言都是由大型公司开发的,但Julia是个例外。科技计算领域通常都会使用动态语言,例如Python、Matlab。虽然这些语言提供易于使用的语法,但不适用于大规模的科技计算。他们需要使用C/C ++库执行CPU密集型任务,因此这就产生了著名的“两种语言”的问题,因为他们需要粘合代码来绑定两种语言。由于编写的代码需要在两种语言之间来回切换,因此总是会损失部分性能。
为了解决这个问题,麻省理工学院的一队研究人员计划从头开始创建一种新的语言,这种语言既可以利用现代硬件的优势,而且还结合其他语言的优势。于是,Julia诞生了。
Julia是一种动态的高级编程语言,提供一流的并发、并行和分布式计算支持。Julia的第一个稳定版本于2018年发布,并很快受到社区和行业的关注。Julia可用于科学计算、人工智能和许多其他领域,而且还可以解决“两种语言”的问题。
主要特征:
流行度:
Julia在许多领域主要与Python竞争。由于Python是最流行的编程语言之一,因此Julia想晋升主流还需要几年的时间。
虽然Julia非常新(只有一岁),但仍在TIOBE指数中排到第43名:
Google趋势显示,在过去的一年中,Julia的热度在稳步增长:
但是考虑到Julia的功能集,以及NSF、DARPA、NASA、因特尔等公司的推动,相信Julia取得突破的进展只是时间的问题。
主要用途:
主要竞争对手:
原文链接:>
本文为 CSDN 翻译,转载请注明来源出处。
End
Python
Matlab
科学计算
高性能计算
数据科学
可视化
与Rust一样,Julia的主要特征在于语言的设计。这种语言在不牺牲性能的情况下,将高性能和科学计算中现有编程语言的一些功能结合在一起。就目前的情况来看,Julia出色地完成了这项任务。
Julia是一种动态编程语言,支持类型系统但类型不是必须的。因此,Julia这种编程语言很容易学习,生产力很高。
Julia的核心是多调度编程范例。
Julia内部支持并发、并行和分布式计算。
Julia为I/O密集型任务提供异步I/O。
Julia的运行速度非常快,可用于需要数百万个线程的科学计算。
JavaScript
TypeScript
应用开发
UI开发
与Go一样,Dart也非常注重开发人员的工作效率。由于Dart简洁的语法,以及高效的生产力,受到开发人员的喜爱。
Dart还提供“强类型”和“面向对象”编程。
Dart是少数同时支持JIT编译(运行时编译)和AOT编译(创建时编译)的编程语言之一。因此,Dart可以针对JavaScript运行时(V8引擎),并且Dart可以编译为快速的原生代码(AOT编译)。
跨平台原生应用程序开发平台Flutter选择了Dart作为开发iOS和Android应用的编程语言。从那以后,Dart的流行度越来越高。
与Goog的Go编程语言一样,Dart也具有出色的工具支持和庞大的Flutter生态系统。Flutter的日益普及也会推动Dart的采用率升高。
Objective-C
Rust
Go
iOS应用开发
系统编程
客户端开发(通过WebAssembly)
Swift的杀手级功能之一是其语言设计。语言本身很简单,语法简洁,比Objective-C更高效。
Swift还提供了现代程序语言的功能:null安全。此外,它还提供了语法糖来避免“厄运金字塔”。
作为一种编译语言,Swift和C++一样快。
Swift支持LLVM编译器工具链。因此,我们可以在服务器端编程,甚至浏览器编程(使用WebAssembly)中使用Swift。
Swift提供了自动引用计数(ARC)支持,可抑制内存管理的不善。
JavaScript
Dart
Web UI开发
服务器端开发
与Go或Kotlin同样,TypeScript的主要特征也是语言设计。TypeScript凭借其简洁明快的代码,成为了目前最优雅的编程语言之一。就开发人员的生产力而言,它与JVM或Go/Python上的Kotlin并驾齐驱。TypeScript是生产力最高的JavaScript超集。
TypeScript是JavaScript的强类型超集,特别适合大型项目,而且可以称为“可扩展的JavaScript”。
单页应用程序框架的“三巨头”(Angular、React、Vuejs)为TypeScript提供了出色的支持。在Angular中,TypeScript是首选的编程语言。在React和Vuejs中,TypeScript越来越受欢迎。
最大的两家技术巨头:微软和Google正在合作开发由活跃的开源社区支持的TypeScript。因此,TypeScript拥有最好的工具支持。
由于TypeScript是JavaScript的超集,因此凡是可以运行JavaScript的任何地方都可以运行TypeScript,包括浏览器、服务器、移动设备、物联网设备和云。
Java
Scala
Python
Go
大数据处理需要用到的九种编程语言
随着大数据的热潮不断升温,几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来,面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据,如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些 *** 作软件来分析,而不怎么如何用逻辑数据来分析的话,那也只是简单的数据处理。
替代性很高的工作,而无法深入规划策略的核心。
当然,基本功是最不可忽略的环节,想要成为数据科学家,对于这几个程序你应该要有一定的认识:
R若要列出所有程序语言,你能忘记其他的没关系,但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现,最大的优势就是它免费,为昂贵的统计软件像是Matlab或SAS的另一种选择。
但是在过去几年来,它的身价大翻转,变成了资料科学界眼中的宝。不只是木讷的统计学家熟知它,包括WallStreet交易员、生物学家,以及硅谷开发者,他们都相当熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美国银行以及NewYorkTimes通通都使用R,它的商业效用持续提高。
R的好处在于它简单易上手,透过R,你可以从复杂的数据集中筛选你要的数据,从复杂的模型函数中 *** 作数据,建立井然有序的图表来呈现数字,这些都只需要几行程序代码就可以了,打个比方,它就像是好动版本的Excel。
R最棒的资产就是活跃的动态系统,R社群持续地增加新的软件包,还有以内建丰富的功能集为特点。目前估计已有超过200万人使用R,最近的调查显示,R在数据科学界里,到目前为止最受欢迎的语言,占了回复者的61%(紧追在后的是39%的Python)。
它也吸引了WallStreet的注目。传统而言,证券分析师在Excel档从白天看到晚上,但现在R在财务建模的使用率逐渐增加,特别是可视化工具,美国银行的副总裁NiallO’Conno说,「R让我们俗气的表格变得突出」。
在数据建模上,它正在往逐渐成熟的专业语言迈进,虽然R仍受限于当公司需要制造大规模的产品时,而有的人说他被其他语言篡夺地位了。
“R更有用的是在画图,而不是建模。”顶尖数据分析公司Metamarkets的CEO,MichaelDriscoll表示,
“你不会在Google的网页排名核心或是Facebook的朋友们推荐算法时看到R的踪影,工程师会在R里建立一个原型,然后再到Java或Python里写模型语法”。
举一个使用R很有名的例子,在2010年时,PaulButler用R来建立Facebook的世界地图,证明了这个语言有多丰富多强大的可视化数据能力,虽然他现在比以前更少使用R了。
“R已经逐渐过时了,在庞大的数据集底下它跑的慢又笨重”Butler说。
所以接下来他用什么呢
Python如果说R是神经质又令人喜爱的Geek,那Python就是随和又好相处的女生。
Python结合了R的快速、处理复杂数据采矿的能力以及更务实的语言等各个特质,迅速地成为主流,Python比起R,学起来更加简单也更直观,而且它的生态系统近几年来不可思议地快速成长,在统计分析上比起R功能更强。
Butler说,“过去两年间,从R到Python地显著改变,就像是一个巨人不断地推动向前进”。
在数据处理范畴内,通常在规模与复杂之间要有个取舍,而Python以折衷的姿态出现。IPythonNotebook(记事本软件)和NumPy被用来暂时存取较低负担的工作量,然而Python对于中等规模的数据处理是相当好的工具;Python拥有丰富的资料族,提供大量的工具包和统计特征。
美国银行用Python来建立新产品和在银行的基础建设接口,同时也处理财务数据,“Python是更广泛又相当有d性,所以大家会对它趋之若鹜。”O’Donnell如是说。
然而,虽然它的优点能够弥补R的缺点,它仍然不是最高效能的语言,偶尔才能处理庞大规模、核心的基础建设。Driscoll是这么认为的。
Julia今日大多数的数据科学都是透过R、Python、Java、Matlab及SAS为主,但仍然存在着鸿沟要去弥补,而这个时候,新进者Julia看到了这个痛点。
Julia仍太过于神秘而尚未被业界广泛的采用,但是当谈到它的潜力足以抢夺R和Python的宝座时,数据黑客也难以解释。原因在于Julia是个高阶、不可思议的快速和善于表达的语言,比起R要快的许多,比起Python又有潜力处理更具规模的数据,也很容易上手。
“Julia会变的日渐重要,最终,在R和Python可以做的事情在Julia也可以”。Butler是这么认为的。
就现在而言,若要说Julia发展会倒退的原因,大概就是它太年轻了。Julia的数据小区还在初始阶段,在它要能够和R或Python竞争前,它还需要更多的工具包和软件包。
Driscoll说,它就是因为它年轻,才会有可能变成主流又有前景。
JavaDriscoll说,Java和以Java为基础的架构,是由硅谷里最大的几家科技公司的核心所建立的,如果你从Twitter、Linkedin或是Facebook里观察,你会发现Java对于所有数据工程基础架构而言,是非常基础的语言。
Java没有和R和Python一样好的可视化功能,它也不是统计建模的最佳工具,但是如果你需要建立一个庞大的系统、使用过去的原型,那Java通常会是你最基的选择。
Hadoop and Hive
为了迎合大量数据处理的需求,以Java为基础的工具群兴起。Hadoop为处理一批批数据处理,发展以Java为基础的架构关键;相较于其他处理工具,Hadoop慢许多,但是无比的准确和可被后端数据库分析广泛使用。和Hive搭配的很好,Hive是基于查询的架构下,运作的相当好。
Scala又是另一个以Java为基础的语言,和Java很像,对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法,Scala会是逐渐兴起的工具。它是善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。
“Java像是用钢铁建造的;Scala则是让你能够把它拿进窑烤然后变成钢的黏土”Driscoll说。
Kafka andStorm说到当你需要快速的、实时的分析时,你会想到什么Kafka将会是你的最佳伙伴。其实它已经出现五年有了,只是因为最近串流处理兴起才变的越来越流行。
Kafka是从Linkedin内诞生的,是一个特别快速的查询讯息系统。Kafka的缺点呢就是它太快了,因此在实时 *** 作时它会犯错,有时候会漏掉东西。
鱼与熊掌不可兼得,「必须要在准确度跟速度之间做一个选择」,Driscoll说。所以全部在硅谷的科技大公司都利用两个管道:用Kafka或Storm处理实时数据,接下来打开Hadoop处理一批批处理数据系统,这样听起来有点麻烦又会有些慢,但好处是,它非常非常精准。
Storm是另一个从Scala写出来的架构,在硅谷逐渐大幅增加它在串流处理的受欢迎程度,被Twitter并购,这并不意外,因为Twitter对快速事件处理有极大的兴趣。
MatlabMatlab可以说是历久不衰,即使它标价很高;在非常特定的利基市场它使用的相当广泛,包括密集的研究机器学习、信号处理、图像辨识等等。
OctaveOctave和Matlab很像,除了它是免费的之外。然而,在学术信号处理的圈子,几乎都会提到它。
GOGO是另一个逐渐兴起的新进者,从Google开发出来的,放宽点说,它是从C语言来的,并且在建立强大的基础架构上,渐渐地成为Java和Python的竞争者。
这么多的软件可以使用,但我认为不见得每个都一定要会才行,知道你的目标和方向是什么,就选定一个最适合的工具使用吧!可以帮助你提升效率又达到精准的结果。
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Matlab主要优势在于快速建立模型。我曾经用 C 写过二维浅水方程求解器,计算效率确实高,但是测试起来就很痛苦了。有时候计算解产生了振荡,你不知道到底是模型的问题,还是程序的问题。这个时候Matlab的优势就很明显,交互式编程嘛,可以随时检查计算时中间变量,并且还有方便的绘图工具。在互联网技术中,可以分为前端与后端两部分,所以我想或许数值模拟也可采用类似这种方法。模型的一部分主要负责计算,这部分采用 C、C++、Fortran 等静态语言编写,而建立模型与前后处理等部分则采用Matlab、Python、Julia 等交互式语言编写,这样既能提高模型的计算效率,又能提高模型的建立与测试速度。这只是我的一些设想,其实openFOAM、Nektar++、dell II、还有hpGEM都是类似这种模式构建的(基本运算库+求解器),但是除了openFOAM其他的模型似乎应用很少,我觉得还是不够方便的原因。假如这些模型能够和Matlab这种交互式语言结合,相信也会有更多的用户愿意采用。MATLAB的code一般是作为教学使用,主要演示CFD算法,计算规模比较小,方程也比较简单。实用的CFD求解器写起来很麻烦的,题主目前的情况,想从头写MATLAB代码模拟项目估计不大现实。做项目的话最好还是使用开源或商用的软件,例如Fluent、CFX以及OpenFOAM等,这些软件功能完善、上手也快,适合入门。既然Fluent安装不上,如果会用Linux的话可以试一下OpenFOAM。OpenFOAM是开源软件,有适合各类问题的solver,算例也很多,应该能找到跟项目有关的。工程任务,一般是三维问题,雷诺数也不会低。用matlab编程,不管求解RANS或者直接求解这强非线性的N-S方程,执行效率不高,计算量大,debug还是比较费事费时的;
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