Язык программирования после Python?

Question

[lPolar]

Всем привет!
Вопрос явно уже задавался и разжевывался тысячу раз, но как всегда хочется получить что-нибудь свежее и наболее актуальное в ответ.
Суть - я data scientist с python + R скиллами. Однако в ходе решения практических задач приходит понимание того, что Python+R слабы для реального production применения, в силу своей медленности, корни которой растут из того что оба языка интерпретируемые. Исходя из этого, приходит на ум простое решение - писать части приложения на более быстром языке, а потом использовать эти библиотеки внутри Python или R.
И вот вопрос в том, какой из более быстрых языков стоит взять для изучения.
Если я правильно понимаю, то по скорости выполнения программ порядок приблизительно такой C++ -> Java -> Scala.
Если обратиться к сложности языков, то порядок соответственно обратный (впрочем, это мое личное мнение по первому впечатлению от языка, возможно оно неверно) - Scala -> Java -> C++.

Comments

[German Jet]

отметьте в заголовке, что для data science

Answer 1

[sim3x]

приходит понимание того, что Python+R слабы для реального production применения, в силу своей медленности

пока не пришло понимание, что все ЯП адски медленные - рано переходить на другие ЯП

Большая часть датасаенся под питон просто обертка над сишными либами - проблема в том, как писать код, так чтоб не замедлять С

Answer 2

[un1t]

Однако в ходе решения практических задач приходит понимание того, что Python+R слабы для реального production применения, в силу своей медленности, корни которой растут из того что оба языка интерпретируемые.

Очень странный вывод. Для каких задачь питона не хватает?

C++ быстрее чем Java, у Java и Scala скорость одинаковая.
Ява вроде как быстрее питона но зачастую приложения написанные на яве тормозят, там есть определенные проблемы.
Посмотрите в сторону Go.

На плюсах можно писать модули для питона и много модулей на нем и написано. Если вы и так их используете сишные модули, то переход на Яву вам точно скорость не увеличит. Можно не откзываться от питона, а переписывать узкие места на плюсах.

Answer 3

[lega]

Я для простых расчетов (для проекта на питоне) пробовал go и С, последний оказался удобней и быстрее в ~2 раза (и в 70х быстрее чем питон).

Answer 4

[Владимир Мартьянов]

Включение Python в программу на C делается буквально в три строки. Но выполняться во встроенном питоне скрипт будет с той же скоростью, что и через "обычный" питон :-) Если вы хотите переписать наиболее критичные части с Питона на C и сделать их доступными из встроенного в приложение питона - да, это вариант. Но все равно надо пробовать, смотреть на быстродействие.

Comments

[dordzhiev]

Лол, он наоборот хочет.

>>Исходя из этого, приходит на ум простое решение - писать части приложения на более быстром языке, а потом использовать эти библиотеки внутри Python или R.

Что собственно говоря логично.

[Владимир Мартьянов]

dordzhiev: embedded python с добавленным в него самописным модулем - написание части приложения на сях и использование этого более быстрого кода на питоне :-) Вот, кстати, интересный вопрос что будет быстрее: обычный python + сишные библиотеки или embedded...

[dordzhiev]

vilgeforce: Я про ваш ответ
>>Включение Python в программу на C делается буквально в три строки. Но выполняться во встроенном питоне скрипт будет с той же скоростью, что и через "обычный" питон :-)