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Python的历史与优缺点整理

1989年圣诞节:Guido von Rossum开始写Python语言的编译器。1991年2月:第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生,它是用C语言实现的(后面又出现了Java和C#实现的版本Jython和IronPython,以及PyPy、Brython、Pyston等其他实现),可以调用C语言的库函数。在最早的版本中,Python已经提供了对“类”,“函数”,“异常处理”等构造块的支持,同时提供了“列表”和“字典”等核心数据类型,同时支持以模块为基础的拓展系统。1994年1月:Python 1.0正式发布。2000年10月16日:Python 2.0发布,增加了实现完整的垃圾回收,提供了对Unicode的支持。与此同时,Python的整个开发过程更加透明,社区对开发进度的影响逐渐扩大,生态圈开始慢慢形成。2008年12月3日:Python 3.0发布,它并不完全兼容之前的Python代码,不过因为目前还有不少公司在项目和运维中使用Python 2.x版本,所以Python 3.x的很多新特性后来也被移植到Python 2.6/2.7版本中。

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Scala更适合用于大数据处理和机器学习

Scala是一门现代的多范式编程语言,设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala允许用户使用命令和函数范式编写代码。Scala运行在Java虚拟机之上,可以直接调用Java类库。对于新手来说,Scala相对比较复杂,其看起来灵活的语法并不容易掌握,但是对于熟悉Scala的用户来说,Scala是一把利器,它提供了许多独特的语言机制,可以以库的形式轻易无缝添加新的语言结构。近日,Spotify的软件工程师Neville Li发表了一篇题为《数据工程师应该学习Scala的三个理由》的文章,他认为现在的编程语言种类非常多,每种语言都各有优缺点,并且它们的适用的场景也不同,比如Scala就非常适合用于数据处理和机器学习。

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