Pythonに挑戦する4つの言語：Swift、Go、Julia、R

プログラミング言語も含めて、永遠に続くものはありません。将来的には素晴らしく見えるものの多くは忘れ去られるかもしれません。それが抗えない理由によるものなのか、それとも自分自身の成長によるものなのか。

Python は現在「最も人気のあるプログラミング言語リスト」に載っており、不滅の言語になると思われます。しかし現在、他の多くの言語でも、便利なプログラミング、数学的および科学的計算のための強力な処理能力、巨大なサードパーティ ライブラリなど、Python の利点の一部が徐々に示されています。

ここでは、Python に対する潜在的な挑戦者をいくつか紹介し、Python がどのようにしてナンバーワンの座を維持しているのかについて説明します。

スウィフト

これは何ですか: Apple のプログラミング言語で、主にネイティブ iOS 開発に使用されますが、現在はオープンソースであり、サーバー側で開発される傾向があります。

その利点: Swift を使用したプログラミングは手間のかからない経験です。これは、コンパイル言語 (間接的な前身である Objective-C など) というよりは、スクリプト言語 (Python など) に近いように感じられます。 Swift の決定的な利点はその速度です。LLVM コンパイル フレームワークによってマシン コードにコンパイルされるため、真のマルチスレッドになります。 Python はこの分野では依然として苦戦しています。

実行速度よりも開発速度が重要な場合、この点では Python が有利です。ただし、Swift には XCode IDE の「Playground」モードがあります。

Python の利点: 一方で、Python と比較すると、Python は新しいプログラミング言語であり、大規模なユーザー ベース、多数のライブラリ、成熟したマルチプラットフォームのサポートなど、成熟した言語の利点を備えています。 Swift はまだ Windows さえサポートしていませんが (サードパーティのライブラリを考慮しない場合)、これは将来的に確実に実装される機能です。 Swift は Apple のツール チェーン (Xcode など) にも依存していますが、Python の依存関係は非常に小さいです。

行きましょう

**概要:** Google の「表現力があり、簡潔で、クリーンで効率的な」言語、Docker とその関連プロジェクトから InfluxDB データベース、イーサリアムのバッド チェーン システム、Canonical の Snappy パッケージ管理ツールに至るまで、すべて Go of で書かれています。

その利点: Swift と同様に、Go 言語もプラットフォーム固有のマシン コードにコンパイルされるため、マルチタスク処理において Python よりもはるかに高速であるだけでなく、Python のように実行時に追加のターゲットを生成することもできません。 Go コードは非常に迅速にコンパイルされ、非常に迅速に開発されるため、インタプリタ型言語に似ています。

Python の利点: Go は 2009 年にリリースされた Swift ほど新しくはありませんが、ユーザーとライブラリの数の点では依然として Python が有利です。さらに、Go の構文とエラー処理は Python とは大きく異なります。したがって、Python ユーザーが Go に移行することは現在困難ですが、新規ユーザーがそのような言語を選択することを妨げるものではありません。現段階では、Python のインストーラーを使用すると、Python アプリケーションの使用と構築が非常に簡単になります。もちろん、Python が標準となっている Linux などのシステムでも同様です。

ジュリア

概要: 2012 年にリリースされた、データ分析や線形代数などの技術アプリケーション用のプログラミング言語です。

その利点: Numpy やインタラクティブな IPython エディターのようなライブラリーのおかげで、Python は数学的および科学的アプリケーションで大きく使用されます。 Julia のターゲット ユーザーも Go や Swift と同じグループであり、Python よりも高速です。また、科学および数学コンピューティング アプリケーションだけでなく、クラウド プロバイダーからのデータの取得など、多くの Python 機能を含むパッケージも成長しています。

Python の利点: Julia には Python に似たライブラリがありますが、Python は現状に満足せず、言語の中核と開発環境を常に最適化しています。さまざまなタスクに適切なライブラリを選択している限り、Python の速度は必ずしも Julia (または他の Python 競合他社) よりも劣っているわけではありません。

Julia 言語自体にはまだいくつかの論争があります。たとえば、Julia の配列の添字は 0 ではなく 1 から始まります。これは、Python と比較しただけでなく、他の多くの言語と比較した場合にも欠点です。 (多くのサードパーティパッケージのインデックスも 1 から始まりますが、それでも非常に不快です。)

R

概要: これは、開発環境と言語自体の両方の点で、非常に古い言語です。これは統計用に特別に設計されています。

その利点: R には、豊富なサードパーティ ライブラリなど、Python の多くの利点があります。しかし、R は統計に特化して誕生したものであり、その後の開発でも引き続き統計に重点を置きます。 Python も数学的および統計的な計算を行うことができますが、この点では R 言語に完全に圧倒されます。

R 言語は、多くの大企業の注目も集めています。マイクロソフトは、クラウド データを提供するために R 言語の標準実装の開発者を買収しました。 Hewlett-Packard は、複数のノードで同時に実行できる分散 R 言語コンピューティング製品を開発しました。この製品により、将来的にはこの分野から Python が完全に排除される可能性があります。

Python の利点: 汎用言語であることにも利点がある場合があります。 R言語の機能は統計計算に限定されています。開発環境の制限により、R 言語アプリケーションの構築も面倒です。Python を使用したアプリケーションの作成は非常に簡単です。また、R と Python は、RPy2 などのパッケージを通じて簡単に組み合わせることができます。

Microsoft は R 言語に多大な投資を行っていますが、同時に Python にも多くのサポートを提供しているため、両方の言語が Azure 上で非常にうまく動作します。

原文: 4 言語の準備が整った - Python Python

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