python-rpa,rpa python 哪个有前景好

　　很多人没有编程经验，但是对于学术研究，需要一些辅助工具进行数据分析和绘图。网上很多人说学R还有人说学Python。

　　Python在很多人嘴里是无所不能的，比如写一些自动化的程序，黑别人的网站，做游戏插件等等。那么，Python真的有那么神奇吗？

　　首先，毫无疑问，两种语言都可以作为胶水语言。嘿嘿：边肖是python开发工程师，在这里我自己整理了一套最新的python系统学习教程。

　　包括基本的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想加Q裙：895817687

　　描述：Python实际上应用更广泛，而R语言在一定程度上局限于数据处理、数据分析和数据挖掘领域。我认为可能有以下原因：

　　首先，作为一门想要继承S语言遗产的语言，R也要在一定程度上继承S语言的语法(虽然我真的不懂S语言)，这就导致了R的很多表述对于熟悉C/C /Java这种系统语言的程序员来说是不舒服的。比如赋值符号会是“-”(虽然通常用“=”)；和“.”，本来应该是通过属性访问的，实际上可以作为变量名的一部分使用，类似的函数应该用" "(相对于P y t h o n中的d a t a [s a l a r y]或者R中的d a t a. s a l a r y，会是d a t a "(比如Python中的data[salary])或者R中的data.salary(比如Python中的data[salary]或者R中的data.salary会是datasalary)，比如数组表示虽然不是语言设计的问题，但是我真的不喜欢这种不适。

　　语法方面，另一个因素是各种函数名缩写的一致性。嗯，R也可能是历史包袱的原因。它非常混乱，总是像MATLAB一样给人各种夸张无限的感觉。比如有的是把单词的几个辅音和单词的声母缩写起来(比如nnls缩写成非负最小二乘法)，从可读性和函数名猜测上来说基本上是非常困难的(可能是懒研究者的通病，失误)。在这方面，Python作为为有洁癖的人设计的语言，会好很多。

　　这也取决于车轮的状况。有Python pip(Python包索引)等几个仓库，R语言有它可怕的CRAN(综合R存档网)(显然CRAN这个名字更吓人，另外只有Perl的CPAN和TeX的CTAN可以自称综合存档网，都是怪物)，但是轮子的方向其实很明显。Python的轮子有更多样的方向，而R语言的轮子会更侧重于数据统计分析。

　　那么，就数据模型本身而言，Python将是传统意义上的“list”和“dict”的编程模型。受过经典编程训练的人用起来会更舒服，而作为回应，R可能会强调“dataframe”数据帧(或者有时候是“datatable”，我记不太清楚了)，这样统计学家用起来更舒服。

　　随着过去十几年互联网的疯狂发展，Python得到了多家互联网公司的推广。但近年来R一直乘着数据挖掘的东风，总给人一种卷土重来的感觉。这几年的开发者大会我没看到微软提到过R的东西。

　　感觉个人R jqdxs更类似于Perl。做某些事情是很好的，但前者是以牺牲某些事情为代价来推动统计领域的，而后者更通用。另一方面，Python仔细权衡了这个成本，清理了Perl。

　　R ggplot2和其他画图包能做的事情，大部分都可以用Python或者numpy，scipy，matplotlib来做，但是很难说是否优雅。个人比较喜欢Python，因为整体上更熟悉。所以怎么选就看你自己了！

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