Vier Sprachen, die Python herausfordern: Swift, Go, Julia, R

Nichts hält ewig – auch Programmiersprachen nicht. Viele Dinge, die so aussehen, als wären sie in der Zukunft großartig, geraten möglicherweise in Vergessenheit. Sei es aus unwiderstehlichen Gründen oder aufgrund der eigenen Entwicklung.

Python steht derzeit auf der Liste der „beliebtesten Programmiersprachen“ und dürfte eine unsterbliche Sprache werden. Aber mittlerweile zeigen viele andere Sprachen nach und nach einige der Vorteile von Python: komfortable Programmierung, leistungsstarke Verarbeitungsmöglichkeiten für mathematische und wissenschaftliche Berechnungen und riesige Bibliotheken von Drittanbietern.

Hier sind einige potenzielle Herausforderer von Python und diskutieren, wie Python seinen Spitzenplatz behält.

Schnell

Was ist das: Eine Programmiersprache von Apple, die hauptsächlich für die native iOS-Entwicklung verwendet wird, aber jetzt ist sie Open Source und tendiert dazu, sich auf der Serverseite zu entwickeln.

Seine Vorteile: Das Programmieren mit Swift ist ein stressfreies Erlebnis! Es fühlt sich eher wie eine Skriptsprache (wie Python) als wie eine kompilierte Sprache (wie ihr indirekter Vorgänger Objective-C) an. Der entscheidende Vorteil von Swift ist seine Geschwindigkeit – es wird vom LLVM-Kompilierungsframework in Maschinencode kompiliert, ist also wirklich multithreaded. Python hat in diesem Bereich immer noch Probleme.

Wenn die Entwicklungsgeschwindigkeit wichtiger ist als die Ausführungsgeschwindigkeit, ist Python in dieser Hinsicht im Vorteil. Aber Swift verfügt über den „Playground“-Modus der XCode-IDE.

Vorteile von Python: Einerseits ist Swift im Vergleich zu Python eine neue Programmiersprache und bietet alle Vorteile ausgereifter Sprachen – eine große Benutzerbasis, eine große Anzahl von Bibliotheken und ausgereifte Multiplattform-Unterstützung. Swift unterstützt noch nicht einmal Windows (wenn man Bibliotheken von Drittanbietern nicht mitzählt), obwohl dies eine Funktion ist, die definitiv in Zukunft implementiert wird. Swift verlässt sich auch auf die Toolkette von Apple (z. B. Xcode), während die Abhängigkeiten von Python sehr gering sind.

Los

**Was es ist:** Googles „ausdrucksstarke, prägnante, saubere und effiziente“ Sprache, alles von Docker und seinen zugehörigen Projekten bis hin zur InfluxDB-Datenbank, dem Bad-Chain-System von Ethereum und dem Snappy-Paketverwaltungstool von Canonical ist alles in Go of geschrieben.

Seine Vorteile: Wie Swift wird auch die Go-Sprache in plattformspezifischen Maschinencode kompiliert, kann also nicht nur beim Multitasking deutlich schneller sein als Python, sondern kann auch keine zusätzlichen Ziele zur Laufzeit generieren wie Python. Go-Code lässt sich sehr schnell kompilieren und entwickeln, sodass er eher einer interpretierten Sprache ähnelt.

Der Vorteil von Python: Obwohl Go nicht so neu ist wie Swift – es wurde 2009 veröffentlicht – hat Python dennoch einen Vorteil, was die Anzahl der Benutzer und Bibliotheken betrifft. Darüber hinaus unterscheiden sich Gos Syntax und Fehlerbehandlung stark von Python. Daher ist es für Python-Benutzer jetzt schwierig, auf Go umzusteigen, aber es wird neue Benutzer nicht davon abhalten, sich für eine solche Sprache zu entscheiden. In diesem Stadium erleichtert das Python-Installationsprogramm die Verwendung und Erstellung von Python-Anwendungen – ganz zu schweigen von Systemen wie Linux, wo Python zum Standard geworden ist.

Julia

Was es ist: Es wurde 2012 veröffentlicht und ist eine Programmiersprache für technische Anwendungen wie Datenanalyse und lineare Algebra.

Seine Vorteile: Ein großer Einsatzbereich für Python liegt in mathematischen und wissenschaftlichen Anwendungen – dank Bibliotheken wie Numpy und dem interaktiven IPython-Editor. Julias Zielbenutzer sind ebenfalls dieselbe Gruppe wie Go und Swift, es ist auch schneller als Python. Darüber hinaus verfügt es über ein wachsendes Paket, das nicht nur wissenschaftliche und mathematische Rechenanwendungen, sondern auch viele Python-Funktionen umfasst, beispielsweise das Abrufen von Daten von Cloud-Anbietern.

Vorteile von Python: Julia verfügt über ähnliche Bibliotheken wie Python, aber Python gibt sich nicht mit dem Status Quo zufrieden und optimiert ständig den Kern der Sprache und die Entwicklungsumgebung. Die Geschwindigkeit von Python ist der von Julia (oder anderen Python-Konkurrenten) nicht unbedingt unterlegen. Solange Sie die richtige Bibliothek für verschiedene Aufgaben auswählen, ist die Geschwindigkeit immer noch objektiv.

Es gibt immer noch einige Kontroversen in der Julia-Sprache selbst. Julias Array-Indizes beginnen beispielsweise bei 1 und nicht bei 0 – das ist nicht nur im Vergleich zu Python, sondern auch im Vergleich zu vielen anderen Sprachen ein Manko. (Viele Paketindizes von Drittanbietern beginnen ebenfalls bei 1, aber das ist immer noch sehr umständlich.)

R

Was es ist: Dies ist eine sehr alte Sprache, sowohl im Hinblick auf die Entwicklungsumgebung als auch auf die Sprache selbst. Es ist speziell für die Statistik konzipiert.

Seine Vorteile: R hat viele Vorteile von Python, wie zum Beispiel umfangreiche Bibliotheken von Drittanbietern. Aber R wurde speziell für die Statistik entwickelt und wird sich auch in der späteren Entwicklung darauf konzentrieren. Python kann zwar auch mathematische und statistische Berechnungen durchführen, ist in dieser Hinsicht jedoch von der Sprache R völlig überfordert.

Die R-Sprache hat auch die Aufmerksamkeit vieler großer Unternehmen auf sich gezogen. Microsoft hat einen Entwickler der R-Sprachstandardimplementierung für die Bereitstellung seiner Cloud-Daten übernommen. Hewlett-Packard hat ein verteiltes R-Sprach-Computing-Produkt entwickelt, das auf mehreren Knoten gleichzeitig ausgeführt werden kann. Dieses Produkt kann Python in Zukunft vollständig aus diesem Bereich verdrängen.

Vorteile von Python: Manchmal hat es auch Vorteile, eine vielseitige Sprache zu sein. Die Funktionen der R-Sprache beschränken sich auf statistische Berechnungen. Aufgrund der Einschränkungen der Entwicklungsumgebung ist das Erstellen von R-Sprachanwendungen auch sehr einfach. Und Pakete wie RPy2 erleichtern die Kombination von R und Python.

Microsoft hat viel in die R-Sprache investiert, gleichzeitig bietet Microsoft aber auch viel Unterstützung für Python, sodass beide Sprachen sehr gut auf Azure funktionieren können.

Originaltext: 4 Sprachen sind bereit, Python zu übertreffen Python

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