如何选择适合编程语言,如何选择适合编程语言的类型
cysgjj时间2024-12-15 08:56:07分类编程语言浏览20
如何选择大数据的编程语言？
选择大数据项目编程语言的最重要因素是目究竟项目偏向于什么。如果是更加侧重于分析数据，构建分析并测试机器学习模型，那么更偏向于数据科学语言。如果是希望构建大数据或物联网（IoT）应用程序，那么选择又需要考虑其他因素.
在数据科学探索和开发阶段，今天最流行的语言无疑是python。Python流行的一个重要原因是可用于帮助数据科学家探索大数据集的大量工具和库。另外Python本身就是一门通用语言，实用型强.
另一种流行的数据科学语言是R，长期以来一直是数学家，统计学家和科学家的最爱。MATLAB也广泛用于大数据的探索和发现阶段。另外如果不了解SQL，也无法在数据科学方面走得太远，这仍然是一种非常有用的语言。
在开发生产分析和物联网应用程序时，通常会选择不同的语言集。虽然可能在项目的实验阶段选择Python或R，但实施通常会重写应用程序并使用完全不同的语言重新实现机器学习算法。
Java仍然是一个非常受欢迎的选择，因为世界上有大量的J***a开发人员，以及一些流行的框架，如Apache Hadoop，是用J***a开发的。Scala在J***a虚拟机（JVM）中运行，也广泛用于数据科学; Apache Spark是用Scala编写的，Apache Flink是用J***a和Scala编写的。但是，对于某些生产应用程序，开发人员仍然倾向于低级语言。当速度和延迟很重要时，许多开发人员转向使用C和C ++来获得他们想要的东西。
使用C / C ++这样的低级语言可以比使用自动内存管理的语言更严格地控制应用程序的内存和性能.一个编写良好的C ++程序，对内存访问模式和机器的体系结构有深入的了解，可以比依赖于垃圾收集的J***a程序快几倍。出于这些原因，许多具有巨大可伸缩性和性能要求的企业开发人员倾向于在其服务器应用程序中使用C / C ++而不是J***a。
总之,究竟选择何种大数据相关编程语言，还是要根据具体目标选择.对于性能有着苛刻的要求，就偏向于低级语言.如果偏向于数据分析和探索Python和R比较适合。J***a以其强大的生态和不错的性能，也是一个可能的选择.
最适合做科学计算的编程语言分别有哪些？
做科学计算，可维护性？不重要！健硕性？不重要！可扩展性？不重要！可重用性？不重要！做软件编程，可维护性？很重要！健硕行？很重要！可扩展性？很重要！可重用性？很重要！
在软件工程编程领域，尤其是企业级开发领域，通常要求代码是方便维护的，代码健壮性要好，可重用性要高，可扩展性要好，而且迭代起来要方便。毕竟工业级的系统必须考虑到需求变动的问题，在传统软件开发领域还不算突出，但是尤其是到了互联网领域，互联网需求变化快，C端用户永远是最难搞定的，需求变动极大，那么上述条件就显得非常重要。
做科学计算的程序是给自己人用的，但是软件编程的基本上都是给用户用的，不一样这一点上，用户群体完全不同。
做科学计算基本上没有所谓的全新的项目，甚至可以说都没必要强调项目，做科学计算基本上很少有所谓的生命周期的概念，你基本上不用考虑所谓的版本迭代的问题。项目[_a***_]完成就没了，下个项目可能是完全不想干的，但是解决问题的方法都差不多，但是软件编程就不一样，业务变化多端，迭代非常常见。
科学计算编程，往往你一个人或者极少数人玩，但是软件编程不一样，可能很多人要协作，以后还要不同的人来迭代，很多人会重构、重写你的代码，很多人会review你的代码，很多时候效率什么的都忽略了，毕竟硬件***丰富，牺牲掉效率怕什么！关键是别人要好用你的代码。但是科学计算无所谓了，基本上不会有人会review你的代码。软件编程文档、测试、UI等等都还是蛮重要的。
做科学计算编程，最重要的是准确性、执行效率。为了方便数学编程，能不能方便的构造数组，有没有好的设计决策就比较重要了。
FORTRAN语言是Formula Translation的缩写，中文意为“公式翻译”，几乎是专门为那些能够用数学公式表达的问题而设计的，其数值计算的功能非常强。Fortran的语法规则极其严格，这用在科学计算领域最适合不过了。
Fortran可以直接用数组、复数进行运算，而用其他语言比如C/c++，你则要至少进行两次循环，或者要调用的函数形式参数有好几个。C++在处理很多矩阵类问题的时候也比较痛苦，而这也是Fortran的强项。相对于Mathematica、python和Matlab这样的高级语言，Fortran效率更高，并且在并行计算领域，Fortran还是绝对的王者。
因此目前在科学计算变成领域，Fortran是目前使用最多的编程语言。
ORTRAN 是最好的科学计算语言。专门为科学计算设计的。Fortran 90 内置的操作数组的命令可以让你简单直接的完成别的语言需要多次循环判断的任务。 Fortran + IMSL数学库+ Unix服务器，效率最高，计算速度最快。
谢谢邀请，
就科学计算而言fortran使用的领域最广泛，科学计算主要考虑两个因素准确性和执行效率，这点和企业级的编程的侧重点不太一样，企业级讲究的功能体验以及系统程序的稳定性，企业级对于算法的追求没有科学计算那么强烈，毕竟不是每个功能需求都用得上算法，而且在实际应用过程中C语言已经是公认的效率比较高的编程语言了，但相对科学计算而言就专业性而言还是fortran相对更加高效，简单的矩阵操作直接在底层就封装i起来了，但是C语言需要调用多次的函数才能搞定。
在科学计算领域现在编程语言里面的python也开始涉足这块，但是应用范围比较有限，只是做数据报表统计方面有些优势，在性能还是差距不少，术业有专攻，在效率上差异不是一点两点，在快速制作报表以及粗略的数据统计方面还是有着独特的优势。
现在的科学计算慢慢向大型化发展，已经在某些地方向c++方向迁移了，毕竟现在的硬件配置以及工程量越来越巨大，之前简单的单片机编程1，2个人就能搞定一件事，转向嵌入式编程很多都需要团队作战，企业级的编程语言对于模块化分工更加专业，现在都在各自融合各自的优点，互相选择优势点进行消化吸收。
当然在科学计算的编程语言还有MATLAB等等都有各自适合场所，没有最好的，合适的就是最好的。
希望能帮到你。
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