挑战Python的四个语言：Swift、Go、Julia、R

　　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

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