macroevolution (![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png)
macroevolution) wrote2015-01-11 02:41 pm
macroevolution) wrote2015-01-11 02:41 pm
Посоветуйте язык программирования
Я всю жизнь программировал только на бейсике, на разных его версиях. Так получилось. Когда писал кандидатскую, набралось очень много таблиц с данными (это были морфологические признаки морских ежей), и я задолбался обсчитывать их на калькуляторе. Поэтому быстренько освоил бейсик (тогда персональные компьютеры IBM только начали появляться, и к ним прилагался язык GW-Basic). Освоил - и сразу почувствовал себя человеком. С тех пор не переучивался, сейчас пишу все свои программки на VBA в MS Access. То есть в программировании я дилетант, но опытный. Программированием пользуюсь сейчас для имитационного моделирования эволюционных процессов в популяциях. Подумываю об одной новой модели, но понимаю, что на VBA она будет работать невыносимо медленно. Насколько я понимаю, программа, написанная почти на любом другом языке, компилируемом, будет работать в разы быстрее. Вопрос такой: какой из этих языков мне будет быстрее и проще всего освоить? Времени, сил и желания преодолевать трудности и вникать в программистские проблемы - не имеется. Мне бы этот язык просто скачать (можно купить, если не слишком дорого), освоить за пару-тройку дней - и вперед. Т.е. главное, чтобы он был максимально простым в освоении для того, кто знает бейсик, без всяких интеллектуальных "понтов", но работал хотя бы раз в 10 быстрее.
no subject
1) high level language: быстро и легко выучить
2) близок к бейсику
3) high performance: можно использовать low level libraries (java, C ++ и др.).
4) легко выучить и быстро работать в нем (быстрые результаты)
5) GPL - free software
6) Особенно хорошая библиотека: scipy (scientific python) и ее части (pandas: for table operations, numpy: matrix/array operations, matplotlib: graphic plotting http://www.scipy.org/ + там есть библиотеки специально для биологии).
Вы программируете в пайтоне, но, на самом деле, Fortran и С++, что сильно ускоряет расчеты.
Посредством interactive python notebooks многие исследователи делятся не только результатами и базами данных, но также кодами (experiment process), с помощью которых они достигли результатов: “ipython notebooks”: http://nbviewer.ipython.org/ - collaborative science/mutual aid :)
Прошу прощения за английский, писала со слов специалиста)
no subject
no subject
no subject
no subject