Linguaggi di programmazione per ingegneria, scienza e ricerca – Confronto completo
Nell'ingegneria, nella scienza e nella ricerca, la scelta di linguaggio di programmazione can significantly impact project outcomes and efficiencies. With over 8 million developers leveraging Python for tasks ranging from data analysis to machine learning, its popularity underscores a critical trend in software selection (Stack Overflow, 2023). This article presents a full list and comparison of programming languages suited for engineering and scientific applications, utilizing criteria such as performance, ease of use, available libraries, community support, and cost. We will also offer an overview of key programming languages like C++, MATLAB, and Fortran, while dissecting their strengths and weaknesses for specific engineering tasks.
Punti Chiave
- Concentrarsi sulle prestazioni per le attività ad alta intensità di calcolo.
- programmazione Le biblioteche migliorano la funzionalità; valutare la loro disponibilità.
- Considerate la facilità d'uso per velocizzare le iterazioni del progetto.
- Il supporto della comunità influenza le risorse per la risoluzione dei problemi.
- Valutare i costi degli strumenti e delle librerie utilizzate.
- Osservare i linguaggi emergenti per le funzionalità future.
Criteri di confronto
I linguaggi di programmazione devono essere valutati in base a diversi criteri, tra cui la leggibilità, la facilità d'uso e il supporto della comunità.
- Leggibilità: garantisce che gli ingegneri possano comprendere e modificare facilmente il codice. Per esempio, Python è famoso per la sua sintassi chiara, che permette anche ai principianti di ingaggiare rapidamente con compiti complessi. Inoltre, un'ampia documentazione e i forum della comunità rafforzano esperienza utenterendendo più efficace la risoluzione dei problemi e la collaborazione.
- Prestazioni ed efficienza computazionale: 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 elemento finito analysis.
- Disponibilità di librerie e toolkit per il compito specifico: it dramatically influences a language’s utility in scientific computing. A language rich in domain-specific libraries can facilitate rapid development. For instance, R has numerous packages for statistical analysis, while MATLAB provides extensive functions for linear algebra, enabling engineers to focus on problem-solving rather than coding essentials.
- Grande comunità online: per un linguaggio di programmazione complesso, un vasto bacino di conoscenze collettive, rende più facile trovare soluzioni a problemi oscuri e ottenere aiuto per concetti difficili. Questa comunità attiva spesso si traduce in risorse di apprendimento più facilmente disponibili, come tutorial, documentazione e codice di esempio, che possono ridurre significativamente la curva di apprendimento. Inoltre, una comunità vivace di solito significa un ecosistema più ricco di librerie e strumenti di terze parti, oltre a correzioni di bug e aggiornamenti più rapidi sia per il linguaggio che per i suoi pacchetti.
Mancia: controllare gli ultimi aggiornamenti delle librerie che possono migliorare la funzionalità o l'ottimizzazione, in quanto possono modificare in modo significativo l'utilità del linguaggio di programmazione.
Mancia: nella scelta, considerare le tempistiche del progetto e i requisiti di prestazione per ogni fase. Una soluzione mista può essere vantaggiosa, ad esempio prototipare in Python e passare al C++ se necessario per la produzione.
Benchmark delle prestazioni per i calcoli tipici dell'ingegneria e della scienza
When assessing programming languages for engineering and scientific computations, key performance metrics include execution speed, memory usage, and parallel processing. C and C++ excel in execution speed due to efficient memory access, making them ideal for real-time simulations, while Python, though versatile, generally performs slower in numerical tasks unless optimized with libraries like NumPy. For example, optimized C can outperform Python in matrix multiplication by nearly 10x. Emerging languages like Julia and Rust offer strong performance in numerical computing and memory safety, respectively.
Poiché le prestazioni dipendono principalmente da applicazioni specifiche e librerie specifiche possono cambiare le prestazioni in modo significativo, abbiamo scelto di valutare solo da * a *** questo parametro.
Linguaggi di programmazione emergenti e tendenze future
I linguaggi di programmazione emergenti come Julia o Rust stanno influenzando in modo significativo la tecnologia e l'ingegneria. Julia eccelle nel calcolo numerico con prestazioni elevate e sintassi facile da usare, registrando una crescita di 50% nelle comunità scientifiche dal 2020. Rust migliora la sicurezza e le prestazioni nell'ingegneria dei sistemi, attirando aziende come Boeing e Ford per ridurre gli errori di runtime. Swift, in particolare Swift for TensorFlow, offre una manipolazione efficiente dei dati per l'apprendimento automatico, riducendo i tempi di addestramento fino a 30% rispetto alle librerie Python tradizionali.
Mancia: considerare la possibilità di esplorare soluzioni ibride che combinino i punti di forza di più linguaggi, come l'uso di Python per l'analisi dei dati e Julia per il calcolo numerico, per ottimizzare i risultati del progetto, javascript/D3 per la sintesi grafica.
| Lingua | Usi primari | Professionisti | Contro | Totale stimato di biblioteche aggiuntive | Stima delle biblioteche scientifiche | Comunità e professionisti | Velocità stimata per matematica complessa su dati di grandi dimensioni | Specificità |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pitone | Scienza dei dati, apprendimento automatico, informatica scientifica, sviluppo web | Facile da imparare e da usare, vasto numero di librerie (ad esempio, NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib), comunità ampia e attiva, funzionalità generiche, ottimo per lo scripting e l'automazione. | Velocità inferiore per i compiti ad alta intensità di CPU rispetto ai linguaggi compilati (anche se le integrazioni con il C aiutano), il blocco globale dell'interprete (GIL) può limitare il vero parallelismo per i compiti legati alla CPU, maggiore consumo di memoria. | 500.000+ (da PyPI) | 20.000+ (stack scientifico di base come SciPy, Pandas, scikit-learn, più strumenti specializzati) | *** | ** (*** con librerie ottimizzate come NumPy/Cython) | Interpretato, tipizzato dinamicamente, orientato agli oggetti, forte per l'integrazione di sistemi diversi, ampia documentazione. |
| R | Statistical computing, Data analysis, Data visualization | Specificamente progettato per la statistica, vasta gamma di pacchetti per la modellazione e la visualizzazione statistica (CRAN), potenti capacità grafiche, forte comunità nel mondo accademico e della ricerca. | Curva di apprendimento più ripida per chi non ha una formazione statistica, può essere più lento per la programmazione generale e per alcuni calcoli su larga scala, la gestione della memoria può essere un problema con insiemi di dati molto grandi. | 20,000+ (from CRAN, Bioconductor adds thousands more for bioinformatica) | 18.000+ (la maggior parte di CRAN è specifica del dominio) | *** | ** (ottimizzato per le operazioni statistiche, può essere più lento per la matematica generale rispetto ad altri). | Funzionalità di programmazione funzionale interpretata e orientata agli array, progettata su oggetti di dati come vettori, matrici e data frame. |
| Giulia | Calcolo scientifico, analisi numerica ad alte prestazioni, apprendimento automatico | Prestazioni elevate (simili a quelle di C/Fortran), progettato per il calcolo scientifico, sintassi semplice (simile a Python/MATLAB), forte interoperabilità con altri linguaggi, parallelismo integrato, dispatch multiplo. | Comunità ed ecosistema più piccoli rispetto a Python o R (anche se in rapida crescita), problema del "time-to-first-plot" (ritardo iniziale nella compilazione di funzioni/pacchetti), ancora in fase di maturazione in alcune aree. | 10.000+ (pacchetti registrati) | 5.000+ (forte attenzione ai settori scientifici) | ** | *** | Dynamically typed with optional type annotations, JIT (Just-In-Time) compiled, designed for parallelism and distributed computing, multiple dispatch. |
| MATLAB | Calcolo numerico, Simulazioni ingegneristiche, Sviluppo di algoritmi, Visualizzazione dei dati | Ampie funzioni matematiche e toolbox integrati per vari ambiti ingegneristici e scientifici, ambiente di sviluppo integrato (IDE) adatto al lavoro numerico, capacità di plottaggio di alta qualità, ottime operazioni matriciali. | Proprietario e costoso (licenze per la base e i toolbox), può essere più lento dei linguaggi compilati per operazioni non vettoriali o per compiti generici, richiede molte risorse. | 5.000+ (combinando i toolbox ufficiali, spesso con decine di funzioni ciascuno, e i contributi della comunità di File Exchange) | 4.500+ (la maggior parte dei toolbox e gran parte di File Exchange sono specifici per il dominio) | *** (soprattutto in ingegneria e in campi accademici specifici) | *** (altamente ottimizzato per le operazioni matriciali). | Matrix-based language, interpreted with JIT compilation for some operations, extensive toolboxes, graphical environment (Simulink). |
| C++ | Calcolo scientifico ad alte prestazioni, Sviluppo di giochi (motori fisici), Programmazione di sistemi, Sistemi embedded | Prestazioni e velocità eccellenti (vicine all'hardware), controllo della memoria a grana fine, gran numero di librerie (Boost, Eigen, GSL), linguaggio maturo, programmazione orientata agli oggetti, procedurale e generica. | Curva di apprendimento ripida, gestione manuale della memoria (può essere soggetta a errori), tempi di sviluppo più lunghi rispetto ai linguaggi di livello superiore, sintassi più complessa, tempi di compilazione lunghi. | 10.000+ (considerando le librerie più importanti come Boost, Qt, e numerose altre più piccole disponibili attraverso i gestori di pacchetti come Conan, vcpkg, o direttamente) | 500+ (librerie chiave e di grande impatto come Eigen, GSL, Boost.Math, ROOT, Armadillo, deal.II, Trilinos, PETSc) | *** | *** | Linguaggio compilato, tipizzato staticamente, supporta la gestione manuale della memoria, elevato controllo sull'hardware di sistema, multiparadigma. |
| Java | Applicazioni aziendali su larga scala, sistemi di big data (ad esempio, ecosistema Hadoop), sviluppo di applicazioni Android | Indipendente dalla piattaforma ("Write Once, Run Anywhere" - WORA) grazie alla JVM, forte gestione della memoria (garbage collection automatica), ampia libreria standard ed ecosistema (Maven Central), ottimo per la costruzione di sistemi robusti e di grandi dimensioni, supporta il multithreading. | Può essere più prolisso di Python, prestazioni più lente per compiti puramente numerici rispetto a C++/Fortran (anche se la compilazione JIT aiuta in modo significativo), consumo di memoria più elevato rispetto a C++. | 500.000+ (librerie/artifatti unici su Maven Central) | 2.000+ (ad esempio, Apache Commons Math, Weka, Deeplearning4j, ND4J, Smile, vari strumenti scientifici specializzati) | *** | ** | Orientato agli oggetti, tipizzato staticamente, eseguito su JVM, garbage collection automatica, portatile, bytecode interpretato con compilazione JIT. |
| SAS | Advanced statistical analysis, Business intelligence, Sperimentazione clinica data analysis, Data mining | Procedure statistiche complete e convalidate, forte capacità di gestione dei dati per grandi insiemi di dati, ampiamente utilizzato e accettato nei settori regolamentati (ad esempio, farmaceutico, finanziario), ottimo per la creazione di rapporti e la gestione dei dati. | Proprietario e molto costoso, meno flessibile dei linguaggi generici, curva di apprendimento più ripida per gli aspetti della programmazione che vanno oltre le procedure di base, GUI può essere complesso. | 200+ (si riferisce a procedure e moduli distinti offerti da SAS Institute) | 200+ (praticamente tutti i moduli SAS sono per attività statistiche, analitiche o di gestione dei dati) | ** | ** (ottimizzato per le sue procedure statistiche specifiche e per la gestione di grandi insiemi di dati su disco). | Principalmente un 4GL con fasi di manipolazione dei dati e fasi di analisi del processo, con particolare attenzione alla gestione dei dati e al reporting. |
| Scala | Elaborazione di big data (in particolare con Apache Spark), sistemi distribuiti, programmazione concorrente, applicazioni di programmazione funzionale | Combina la programmazione funzionale e quella orientata agli oggetti, gira su JVM (interoperabile con le librerie Java), è eccellente per la concorrenza e il parallelismo, è tipizzato staticamente con l'inferenza dei tipi (codice conciso), è ottimo per costruire sistemi scalabili. | Può avere una curva di apprendimento più ripida a causa del suo ricco set di funzionalità (concetti di programmazione funzionale), comunità più piccola rispetto a Java o Python (anche se in crescita), i tempi di realizzazione possono essere talvolta più lenti. | 50.000+ (sfruttando l'ecosistema Java tramite JVM e il proprio su Scaladex/Scala Index) | 500+ (ad esempio, Breeze per il calcolo numerico, Spark MLlib, Saddle, più Java interop per altri) | ** | ** (Sfrutta le prestazioni della JVM, molto veloce per l'elaborazione dei big data con Spark). | Ibrido funzionale/orientato agli oggetti, tipizzazione statica, esecuzione su JVM, strutture dati immutabili incoraggiate, modello ad attori per la concorrenza (Akka). |
| Fortran | Calcolo numerico ad alte prestazioni, simulazioni scientifiche e ingegneristiche (CFD, modellazione meteorologica, fisica) | Prestazioni eccellenti per i compiti numerici (in particolare per le operazioni con array/matrici), compilatori maturi e altamente ottimizzati, progettati per il lavoro numerico (sintassi vicina alla notazione matematica), lunga storia con grandi quantità di codice e librerie, supporto nativo per il parallelismo (coarray). | Meno versatile per la programmazione generale (ad esempio, sviluppo web, GUI), comunità più ristretta e specializzata, può essere prolisso per compiti non numerici, caratteristiche moderne adottate più lentamente rispetto ad altri linguaggi. | 500+ (librerie significative, pubblicamente conosciute, provenienti da fonti come Netlib, specifiche dei fornitori e dell'ecosistema fpm emergente) | 400+ (la maggior parte delle librerie Fortran consolidate sono per il calcolo scientifico/ingegneristico) | * (complessivamente più piccolo, ma molto forte nell'HPC e in specifici settori scientifici). | *** | Compilato, tipizzato staticamente, forte supporto per le operazioni sugli array, progettato per la precisione numerica e la velocità, coarray per la programmazione parallela. |
| Wolfram Mathematica | Calcolo simbolico, Informatica tecnica, Visualizzazione dei dati, Sviluppo di algoritmi | Potente manipolazione simbolica, calcolo numerico e simbolico integrato, numerose funzioni matematiche integrate e dati curati, interfaccia Notebook, linguaggio di programmazione di alto livello, accesso alla Wolfram Knowledgebase. | Proprietario e molto costoso, può essere più lento per i compiti numerici puri rispetto ai linguaggi compilati se non è scritto con cura, curva di apprendimento più ripida per alcune funzioni avanzate, meno adatto allo sviluppo di applicazioni generiche. | 5.000+ (se si considera la vasta gamma di funzioni integrate, i set di dati curati e i pacchetti dell'Archivio Wolfram Library come equivalenti della biblioteca) | 4.800+ (forza principale; la maggior parte delle funzionalità sono incentrate su matematica/scienza/ingegneria) | ** (Forte nel mondo accademico e in aree di ricerca specifiche) | ** a *** (Eccellente per la simbolica, buono per la numerica se ben scritto, ma sovraccarico per dati numerici grezzi molto grandi rispetto a C/Fortran) | Linguaggio simbolico, riscrittura dei termini, programmazione basata su regole, interfaccia del blocco note, Tutto è un'espressione, costrutti di programmazione funzionale. |
| Acero | Calcolo simbolico, Educazione matematica, Ingegneria risoluzione dei problemi, Sviluppo di algoritmi | Forti capacità di calcolo simbolico, interfaccia facile da usare per l'esplorazione matematica, ampie funzioni matematiche e toolbox, ottimo per la didattica e la risoluzione interattiva dei problemi. | Proprietario e costoso, le prestazioni per i calcoli numerici molto grandi possono essere inferiori a quelle dei linguaggi numerici specializzati, comunità più ristretta rispetto a Mathematica o MATLAB in alcuni campi. | 3.000+ (contando i pacchetti integrati, i toolbox e i contributi della comunità tramite MapleCloud) | 2.800+ (l'obiettivo principale è la matematica e l'ingegneria) | * (Forte nella formazione matematica e nella ricerca specifica) | ** (Buono per la simbolica e la numerica moderata, ma non è il suo progetto principale per il crunching massivo di dati grezzi) | Motore di calcolo simbolico, programmazione procedurale e funzionale, interfaccia basata su fogli di lavoro, forte enfasi sulla notazione matematica. |
| JavaScript | Sviluppo web (front-end e back-end con Node.js), visualizzazioni interattive di dati (ad esempio, D3.js, Plotly.js), applicazioni mobili (tramite framework) | Ubiquitario nei browser web, comunità ampia e attiva, vasto numero di librerie e framework (npm), I/O non bloccante con Node.js, ottimo per le attività legate all'I/O, uso crescente nella scienza dei dati (TensorFlow.js). | La natura dinamicamente tipizzata può portare a errori di runtime, le prestazioni per i compiti scientifici ad alta intensità di CPU possono essere inferiori a quelle dei linguaggi specializzati (anche se migliorano con WebAssembly e gli addon C++ di Node.js), la "Callback hell" o gestione delle promesse può essere complessa se non gestita bene. | 2.000.000+ (pacchetti su npm) | 1.000+ (ad esempio, TensorFlow.js, stdlib-js, math.js, Plotly.js, D3.js, varie utilità specializzate) | *** (Nel complesso, una delle comunità più grandi) | * (Miglioramento, soprattutto con WebAssembly o Node.js lato server che sfrutta le librerie C++, ma JS di base è più lento per questo) | Interpretato o compilato in JIT, orientato agli oggetti basati su prototipi, modello a ciclo di eventi a thread singolo, tipizzato dinamicamente, multiparadigma. |
| Swift | Sviluppo di applicazioni iOS, macOS, watchOS, tvOS, sviluppo lato server (in crescita), interesse per l'informatica scientifica | Sintassi moderna, prestazioni veloci (compilato), forte sicurezza di tipo, gestione automatica della memoria (ARC), buona interoperabilità con Objective-C e C, comunità open-source in crescita. | Principalmente incentrato su Mela ecosistema (anche se ora esistono iniziative open-source e multipiattaforma), ecosistema più piccolo per il calcolo scientifico rispetto a Python/R, linguaggio più giovane con meno librerie scientifiche consolidate. | 20.000+ (Swift Package Index per il monitoraggio dei pacchetti) | 100+ (librerie numeriche emergenti, strumenti di plottaggio, alcune rilegature; non ancora un obiettivo primario) | ** (Forte all'interno dell'ecosistema Apple, in crescita altrove) | ** (linguaggio compilato, può essere molto veloce, ma dipende dalla disponibilità di librerie e dall'ottimizzazione per compiti scientifici) | Compilato, tipizzato staticamente, orientato al protocollo, tipi opzionali, tipi di valore e di riferimento, ARC (Automatic Reference Counting). |
| Go (Golang) | Servizi di rete, Sistemi distribuiti, Infrastruttura cloud, Strumenti a riga di comando, Programmazione di sistemi | Eccellente supporto alla concorrenza (goroutine, canali), compilazione veloce, tipizzazione statica con buone prestazioni, sintassi semplice, solida libreria standard, ottimo per costruire sistemi scalabili e affidabili. | Ecosistema più piccolo per la scienza dei dati e il calcolo numerico rispetto a Python/R, la gestione manuale degli errori può essere prolissa, i generici sono stati aggiunti relativamente di recente, le opzioni dell'interfaccia grafica sono meno ricche. | 50.000+ (moduli scopribili) | 100+ (ad esempio, Gonum per il calcolo numerico, alcune librerie per l'apprendimento automatico, ma non in modo esteso) | ** | ** (Compilato ed efficiente, ottimo per le pipeline di elaborazione dati, ma librerie numeriche meno mature di C++/Fortran) | Compilato, tipizzato staticamente, primitive di concorrenza (goroutines, canali), Garbage collected, semplicità enfatizzata. |
| C# | Applicazioni desktop Windows, sviluppo web (ASP.NET), sviluppo di giochi (Unity), software aziendale, applicazioni multipiattaforma con .NET | Powerful and versatile, Strong support from Microsoft (.NET ecosystem), Good performance (JIT compiled), Type safety, Large standard library (BCL), Good IDE support (Visual Studio), Asynchronous programming features. | Storicamente incentrato su Windows (anche se .NET Core/.NET 5+ sono multipiattaforma), può essere più prolisso di Python per lo scripting, l'ecosistema di calcolo scientifico è meno esteso di Python o R ma in crescita (ad esempio Math.NET Numerics). | 300.000+ (pacchetti unici su NuGet) | 500+ (ad esempio, Math.NET Numerics, Accord.NET, ML.NET, ScottPlot, OxyPlot) | *** | ** (compilato in JIT, buone prestazioni, può interagire con C++/Fortran tramite P/Invoke o C++/CLI) | Orientato agli oggetti, tipizzato staticamente, funziona su .NET CLR (Common Language Runtime), Garbage collected, LINQ per l'interrogazione dei dati, orientato ai componenti. |
| Perl | Elaborazione di testi, amministrazione di sistemi, bioinformatica (storicamente forte), sviluppo web (CGI, vecchi framework, alcuni moderni come Mojolicious) | Potenti capacità di manipolazione del testo (espressioni regolari), linguaggio maturo, CPAN (Comprehensive Perl Archive Network) offre un vasto numero di moduli, ottimo per lo scripting e l'automazione. | La sintassi può essere densa e a volte percepita come "solo scrittura", la popolarità è in calo rispetto a Python per molti compiti, le prestazioni per i calcoli numerici pesanti non sono il suo punto di forza, le caratteristiche orientate agli oggetti possono sembrare un'aggiunta frettolosa da parte di alcuni. | Oltre 200.000 (distribuzioni su CPAN; i singoli moduli sono più numerosi) | 500+ (ad esempio, PDL - Perl Data Language, moduli BioPerl estesi, vari moduli di statistica) | * (Ancora attivo ma più piccolo del suo picco, comunità fedele) | * (Interpretato, PDL può migliorare questo aspetto per gli array numerici, ma in genere non è veloce come i linguaggi compilati per la matematica pesante) | Interpretato, tipizzato dinamicamente, forte motore di espressioni regolari, filosofia "There's More Than One Way To Do It" (TMTOWTDI), sensibile al contesto. |
| LISP | Intelligenza artificiale (storicamente), Calcolo simbolico, Sistemi software estensibili, Ricerca, Linguaggi specifici per il dominio (DSL) | Potente sistema di macro per la metaprogrammazione (codice che scrive codice), sviluppo dinamico e interattivo, omoiconicità (il codice è un dato), ottimo per la manipolazione simbolica complessa e gli algoritmi di intelligenza artificiale. (Clojure aggiunge l'interop JVM/JS e le funzioni di concurrency). | Linguaggio di nicchia con una comunità mainstream più piccola (a parte Clojure, che ne ha una vivace), la sintassi pesante come le parentesi può essere un ostacolo per alcuni, l'ecosistema di librerie scientifiche/numeriche generali è meno esteso di Python/R. | 10.000+ (Quicklisp per Common Lisp ha ~1.500 progetti, Clojars per Clojure ha >30.000 librerie; la stima copre i principali dialetti collettivamente) | 150+ (alcune librerie numeriche/AI specializzate in CL come GSLL; Clojure sfrutta ampiamente le librerie numeriche Java/JS) | * (comunità più piccole e dedicate per ogni dialetto; quella di Clojure è più grande e più attiva nell'industria) | * (Interpretato/compilato a seconda del dialetto e dell'implementazione, può essere veloce se ottimizzato. Clojure ottiene i vantaggi di velocità della JVM/JS) | Famiglia di linguaggi, omoiconici (codice come dati), sistema di macro, enfasi sulla programmazione funzionale (forte in Scheme/Clojure), tipizzazione dinamica (Common Lisp, Scheme) o dinamica con tipizzazione forte (Clojure). |
| Haskell | Academic research, Financial modeling, Building robust and correct software, Compilatore development, DSLs | Linguaggio puramente funzionale, forte tipizzazione statica con inferenza dei tipi, enfasi sulla correttezza e sull'affidabilità (valutazione pigra, purezza), eccellente supporto alla concorrenza e al parallelismo. | Curva di apprendimento ripida (concetti funzionali, monadi), comunità più ristretta rispetto ai linguaggi tradizionali, ecosistema per compiti scientifici generali meno sviluppato, le prestazioni degli algoritmi numerici altamente iterativi possono essere più difficili da ottimizzare rispetto ai linguaggi imperativi se non si presta attenzione. | 15.000+ (pacchetti su Hackage) | 100+ (ad esempio, HMatrix per l'algebra lineare numerica, alcuni pacchetti di statistica, binding con altre librerie, ma meno completo di Python/R) | * | * (compilato, ma la valutazione pigra e lo stile funzionale possono avere implicazioni sulle prestazioni se non gestiti con attenzione per i compiti numerici; può raggiungere prestazioni elevate con uno sforzo) | Puramente funzionale, tipizzato staticamente con forte inferenza di tipo, valutazione pigra, classi di tipi, monadi. |
| Prolog | Artificial intelligence (logic programming, expert systems, elaborazione del linguaggio naturale), Database programming, Symbolic reasoning, Theorem proving | Linguaggio dichiarativo basato sulla logica, meccanismi di ricerca e backtracking integrati, ottimo per problemi che coinvolgono regole e relazioni, ragionamento simbolico. | Linguaggio di nicchia con una comunità ristretta, non adatto al calcolo numerico o allo sviluppo di applicazioni generiche, le prestazioni possono essere un problema per i problemi su larga scala se non sono strutturate con cura, il debug può essere difficile. | 300+ (ad esempio, il sistema di pacchetti SWI-Prolog e le librerie per implementazioni specifiche) | 20+ (pochissimi per la matematica numerica generale; più per la programmazione logica a vincoli su domini finiti o razionali) | * | * (Non è stato progettato per questo; la velocità è data dalle sue capacità di inferenza logica, non dall'elaborazione di numeri grezzi). | Paradigma di programmazione logica, dichiarativo, basato su clausole di Horn, unificazione, backtracking. |
Incartare
Come abbiamo visto nel corso di questa disamina dei linguaggi di programmazione adatti all'ingegneria, alla scienza e alla ricerca, ogni linguaggio presenta una miscela unica di vantaggi e limiti. Il dialogo in corso tra gli ingegneri su quale sia il linguaggio più adatto a soddisfare le esigenze di progetti specifici evidenzia l'importanza del contesto e dell'applicazione. Per esempio, mentre l'uso diffuso di Python mette in evidenza i suoi vantaggi e i suoi limiti. versatilitàIl C++ continua a essere un'opzione solida per le attività ad alta intensità di prestazioni.
In definitiva, la scelta giusta dipende da fattori quali i requisiti del progetto, l'infrastruttura esistente e la familiarità del team con la lingua.
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