Python不适合researcher用么

[freeznet]

昨天交了一门课的final project，主要是对一个算法A的研究和implementation，然后为了起对比效果，所以用python实现了算法a，同时和实现了一个类似的算法b
然后昨天做简短的presentation的结束后，老师说他觉得python是不适合用来做research的，推荐今后的coding都使用c/c++
由于我用python的时候也考虑了一些问题，就选用了pypy来跑，不过还是不明白为什么一定推荐用c/c++

[acheng]

@wodemyworld 今年在MIT学习了一周 他们py matlab 用得较多，我还是坚持用C++搞定了小组的项目。 py 的缩进 不习惯。。。 我想学习py主要用来搞定网络方面的程序。至于计算方面，还是调用lapack靠谱，不知py读取文件的效率如何呢

看来这里牛逼人挺多啊 我以后再也不装了

[est]

C/C++ python 都靠边站。做算法的，VC++6才是主流。Turbo Pascal 都能爆你们三条街。

[ispinfx]

@Ricepig 嗯。我俩针对的回复的句子有所不同。谢指教。

[ling0322]

可以参照一下 http://radimrehurek.com/2013/10/parallelizing-word2vec-in-python/ 用Python+C实现的word2vec比谷歌纯C实现快了2.8倍

感觉Python速度快，喜欢先用Python测试效果，最后再用C++实现（

[luikore]

靠谱老师都会跟你说: 用你喜欢的语言.
语言的性能差异在使用者的资质差异面前就是个无穷小量.

[Ricepig]

@wodemyworld 我其实没有怎么提到效率问题，我强调的是C/C++在“当前”业界的普及状态，作为一种大家都懂大家都用的公共语言。这点是python无法做到的。以后的事情以后再说。i

你得考虑大家（同行、评审、同事）懂不懂，和现有的一些资源能不能对接

就这几点来说，python劣势是很明显的。

再重复一遍：python提供的语法便利性，在你需要从底层实现一个高效的算法的时候，并没有它作为“粘合剂”时那么大。有的时候，科学研究，一般偏向于“核心”，“底层”，而不是那么偏向“粘合剂”

[wodemyworld]

@Ricepig 不在企业供职，不知道researcher算是哪个业界的，我狭义的理解为在做科学研究的人员。。。。。

你说的可能是企业吧，在企业老板说了算，让你用哪个就用哪个

[Ricepig]

@wodemyworld 我说的就是研究人员，你看一下paper里的代码，除了伪代码，基本都是类C代码（当然要去除语言方面的paper）。

企业是另一回事情，但是在科研的时候，和大家用差不多的语言、环境，能够更容易获得认同吧。

除非真的牛到藐视众生的程度，否则还是需要用大家都熟悉的东西吧。

最后，无论是R还是Matlab，c和c++对接都很方便，但是其他语言就不一定了。

[wodemyworld]

@Ricepig 在国内这种大环境下，你只能”哎“，重数量不重质量的paper，好像回到了高考，必须得用判卷老师熟悉的解题方法

科研这条路只有极少数人走到最后，自己”学“东西最重要；paper里用的什么语言真心没人关心，能看懂就行，谁也不会把整个代码往上贴，除非你是做“工程”的

[Ricepig]

@wodemyworld 国外不是也一样么，你用评审不熟悉的语言，评审会质疑你。

科研这条路，不是“学”东西最重要，而是自己有新东西最重要。

Paper里语言还是比较重要的，论文是不是能被评审理解。

不会把整个代码向上贴不代表不会贴代码，这点区别我想应该区分清楚。

[Hualin]

不要在意用什么工具，重要的是用这个工具做了什么。这话题吵着吵着就开骂了，敢问都发了几篇有意义的论文，看我能搜着你的宏图巨作不 呵呵呵

[cadmuxe]

看应用场景啦。听起来楼主是学cs的，研究算法什么的？ 老师那么说是有道理的。毕竟用c能接触更底层。但是直接扩展到researchers 那就不好说了，什么自然语言处理，生物学，等等专业的研究人员，很多都用python。简单易用么。

[maxiaojun]

有些C/C++使用者讓人無力吐槽，你們告訴我C++怎麼split一個std::string好嗎？

另外，在從前的從前，有人寫了1萬行C++的代碼，結果處理第100個數據的時候就segmentation fault了⋯⋯

[maxiaojun]

認真點回答，除了系統底層的research，我覺得一般來說用high level languages肯定更容易抓住問題的重點啊。畢竟C/C++暴露的細節對程序的性能，安全性等可能很重要，但是和算法沒啥關係啊。舉個膚淺的例子，有幾個算法會關心整數是int還是long long？

有些算法研究者乾脆只管證明，連實現也懶得搞。反過來說明語言不是什麼太大的問題。

當然社區也是很重要的因素，從全球來看，Python的社區并不差啊，用的人有的是，工具有的是。C/C++雖然使用人數很多，但似乎各自為政、不成社區，當然工具也不少。當然MATLAB是另一種以商業軟件為中心的社區。

[gundamlh]

@acheng 你在美国什么学校？

[acheng]

@gundamlh 垃圾学校 不提也罢

[wangyongbo]

搞研究的都好 牛逼啊。膜拜啊，五体投地。

[chenzhao]

哪个老师？

[freeznet]

@chenzhao 额~raymond啦~

[chenzhao]

@freeznet 估计是因为他们比算法的时候用py容易出现很大波动，倒可以理解。