Dans les domaines de l'ingénierie, de la science et de la recherche, le choix d'une méthode d'évaluation de l'impact sur l'environnement est essentiel. langage de programmation peut avoir un impact significatif sur les résultats et l'efficacité des projets. Avec plus de 8 millions de développeurs utilisant Python Pour des tâches allant de l'analyse de données à l'apprentissage automatique, sa popularité souligne une tendance critique dans la sélection des logiciels (Stack Overflow, 2023). Cet article présente une liste complète et une comparaison des langages de programmation adaptés aux applications techniques et scientifiques, en utilisant des critères tels que la performance, la facilité d'utilisation, les bibliothèques disponibles, le soutien de la communauté et le coût. Nous proposons également une vue d'ensemble des principaux langages de programmation tels que C++, MATLAB et Fortran, tout en disséquant leurs forces et leurs faiblesses pour des tâches d'ingénierie spécifiques.
A Retenir

- L'accent est mis sur les performances pour les tâches à forte intensité de calcul.
- Programmation Les bibliothèques améliorent leur fonctionnalité ; elles évaluent leur disponibilité.
- Tenez compte de la facilité d'utilisation pour accélérer les itérations du projet.
- Le soutien de la communauté influe sur les ressources de résolution des problèmes.
- Évaluer les coûts des outils et des bibliothèques utilisés.
- Surveiller les langues émergentes pour en connaître les capacités futures.
Critères de comparaison
Les langages de programmation doivent être évalués sur la base de plusieurs critères, dont la lisibilité, la facilité d'utilisation et le soutien de la communauté.
- Lisibilité : it ensures that engineers can easily understand and modify code. For example, Python is celebrated for its clear syntax, allowing even novices to s'engager rapidly with complex tasks. Furthermore, extensive documentation and community forums bolster expérience utilisateurLes données de la base de données de la Commission européenne sur l'état de l'environnement et des ressources naturelles, qui rendent plus efficaces le dépannage et la résolution concertée des problèmes.
- Performance et efficacité de calcul : languages such as C and C++ provide supreme speed and efficiency, making them ideal for time-sensitive engineering applications. In contrast, interpreted languages like Python may lag in raw performance but offer superior ease for prototyping and experimenting. A performance comparison can be seen in simulations where C++ might execute 10x faster than Python in certain contexts, as per benchmarks in finite element analysis.
- Disponibilité de bibliothèques et de boîtes à outils pour la tâche spécifiqueLes bibliothèques spécifiques à un domaine : elles influencent considérablement l'utilité d'un langage dans le domaine du calcul scientifique. Un langage riche en bibliothèques spécifiques à un domaine peut faciliter un développement rapide. Par exemple, R dispose de nombreux paquets pour l'analyse statistique, tandis que MATLAB fournit des fonctions étendues pour l'algèbre linéaire, ce qui permet aux ingénieurs de se concentrer sur la résolution de problèmes plutôt que sur le codage.
- Grande communauté en ligne : Pour un langage de programmation complexe, une vaste réserve de connaissances collectives permet de trouver plus facilement des solutions à des problèmes obscurs et d'obtenir de l'aide pour des concepts difficiles. Cette communauté active se traduit souvent par des ressources d'apprentissage plus facilement accessibles, telles que des tutoriels, de la documentation et des exemples de code, ce qui peut considérablement raccourcir la courbe d'apprentissage. En outre, une communauté dynamique est généralement synonyme d'un écosystème plus riche de bibliothèques et d'outils tiers, ainsi que de corrections de bogues et de mises à jour plus rapides, tant pour le langage que pour ses paquets.
Conseil: vérifier les dernières mises à jour de la bibliothèque susceptibles d'améliorer les fonctionnalités ou l'optimisation, car elles peuvent modifier de manière significative l'utilité du langage de programmation.
Conseil: lors du choix, tenez compte des délais du projet et des exigences de performance pour chaque étape. Une solution mixte peut être bénéfique, par exemple un prototype en Python et une transition vers C++ si nécessaire pour la production.
Critères de performance pour les calculs techniques et scientifiques typiques

Lors de l'évaluation des langages de programmation pour l'ingénierie et les calculs scientifiques, les principales mesures de performance comprennent la vitesse d'exécution, l'utilisation de la mémoire et le traitement parallèle. C et C++ exceller En revanche, Python, bien que polyvalent, est généralement plus lent dans les tâches numériques, à moins d'être optimisé par des bibliothèques telles que NumPy. Par exemple, un langage C optimisé peut multiplier par près de 10 les performances de Python en matière de multiplication matricielle. Les langages émergents tels que Julia et Rust offrent de bonnes performances en matière de calcul numérique et de sécurité de la mémoire, respectivement.
Étant donné que les performances dépendent principalement des applications spécifiques et que des bibliothèques spécifiques peuvent modifier les performances de manière significative, nous avons choisi de ne noter ce paramètre que de * à ***.
Langages de programmation émergents et tendances futures

Les langages de programmation émergents tels que Julia ou Rust influencent considérablement la technologie et l'ingénierie. Julia excelle dans le calcul numérique grâce à ses performances élevées et à sa syntaxe conviviale, et connaît une croissance de 50% dans les communautés scientifiques depuis 2020. Rust améliore la sécurité et la performance dans l'ingénierie des systèmes, attirant des entreprises comme Boeing et Ford pour réduire les erreurs d'exécution. Swift, en particulier Swift for TensorFlow, offre une manipulation efficace des données pour l'apprentissage automatique, réduisant le temps d'apprentissage de 30% par rapport aux bibliothèques Python traditionnelles.
Conseil: envisager d'explorer des solutions hybrides qui combinent les forces de plusieurs langages, comme l'utilisation de Python pour l'analyse des données et de Julia pour le calcul numérique, afin d'optimiser les résultats du projet, et de javascript/D3 pour le résumé graphique.
Langue | Utilisations principales | Avantages | Inconvénients | Estimation du nombre total de bibliothèques supplémentaires | Estimation des bibliothèques scientifiques | Communauté et praticiens | Vitesse estimée pour des calculs complexes sur des données volumineuses | Spécificités |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Python | Science des données, Apprentissage automatique, Calcul scientifique, Développement web | Facile à apprendre et à utiliser, grand nombre de bibliothèques (par exemple NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib), communauté importante et active, capacités générales, bonnes pour l'écriture de scripts et l'automatisation. | Vitesse plus lente pour les tâches très gourmandes en ressources humaines par rapport aux langages compilés (bien que les intégrations C aident), le verrouillage global de l'interpréteur (GIL) peut limiter le véritable parallélisme pour les tâches liées au processeur, consommation de mémoire plus élevée. | 500 000+ (d'après PyPI) | 20 000+ (pile scientifique de base comme SciPy, Pandas, scikit-learn, plus des outils spécialisés) | *** | ** (*** avec des bibliothèques optimisées comme NumPy/Cython) | Interprétée, typée dynamiquement, orientée objet, forte capacité d'intégration de différents systèmes, documentation complète. |
R | Calcul statistique, Analyse des données, Visualisation des données | Conçu spécifiquement pour les statistiques, vaste gamme de progiciels pour la modélisation et la visualisation statistiques (CRAN), puissantes capacités graphiques, forte communauté dans le monde universitaire et de la recherche. | Courbe d'apprentissage plus raide pour ceux qui n'ont pas de formation en statistique, peut être plus lent pour la programmation générale et certains calculs à grande échelle, la gestion de la mémoire peut être un problème avec de très grands ensembles de données. | 20 000+ (à partir du CRAN, Bioconductor en ajoute des milliers pour la bioinformatique) | 18 000+ (la plupart des CRAN sont spécifiques à un domaine) | *** | ** (optimisé pour les opérations statistiques, peut être plus lent que d'autres pour les mathématiques générales). | Interprétation, orientation tableau, caractéristiques de programmation fonctionnelle, conçues autour d'objets de données tels que les vecteurs, les matrices, les cadres de données. |
Julia | Calcul scientifique, Analyse numérique à haute performance, Apprentissage automatique | Haute performance (proche de C/Fortran), conçu pour le calcul scientifique, syntaxe simple (similaire à Python/MATLAB), forte interopérabilité avec d'autres langages, parallélisme intégré, répartition multiple. | Communauté et écosystème plus restreints que ceux de Python ou R (bien qu'en croissance rapide), problème du "délai pour le premier tracé" (délai de compilation initial pour les fonctions/packages), maturation encore en cours dans certains domaines. | 10 000+ (paquets enregistrés) | 5 000+ (forte concentration sur les domaines scientifiques) | ** | *** | Typage dynamique avec annotations de type optionnelles, compilation JIT (Just-In-Time), conçu pour le parallélisme et l'informatique distribuée, répartition multiple. |
MATLAB | Calcul numérique, Simulations d'ingénierie, Développement d'algorithmes, Visualisation des données | Nombreuses fonctions mathématiques intégrées et boîtes à outils pour divers domaines techniques et scientifiques, environnement de développement intégré (IDE) adapté au travail numérique, capacités de traçage de haute qualité, bonnes performances pour les opérations matricielles. | Propriétaires et coûteux (licences pour la base et les boîtes à outils), peuvent être plus lents que les langages compilés pour les opérations non vectorisées ou les tâches à usage général, gourmands en ressources. | 5,000+ (combining official toolboxes, often dozens of... |
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