Python的崛起与繁荣
近年来，python愈发地火热，在今年年中发布的IEEE全球顶级编程语言的最新一期排名中，python以100分高居榜首，力压经典的c++、java等。近年同样非常热门的Go语言，仅排名第9。与此同时，数据科学的经典语言R，则延续小幅下滑态势，在2016年达到其历史最高的第5名后，在2017和2018年分别下跌1位，至第6和第7。R相较python的差距，在逐步扩大。
Figure 1: 2018年IEEE顶级编程语言排名榜
Python的繁荣自有其背景和道理。过去十多年，得益于搜索引擎、爬虫和轻量级web项目的大发展，以胶水语言立足的python，可以快速地用于项目开发，因而得以快速发展。近年来，随着机器学习和深度学习大行其道，胶水语言的优势被进一步放大，使得python迎来了新一轮爆发式增值。特别地，这些年，python社区通过借鉴和扩展R语言等数据科学经典语言的诸多特性，逐步完善了自身的数据分析库，进一步拓展和巩固了其在数据科学界的地位。前述编程语言排名的变化趋势，看起来也很好地印证了这一点。也因此，很多人开始高呼“python将统治数据科学界，R将逐步退出历史舞台”。作为一个不算年轻的知乎er，面对这样的问题，我们自然要秉持基本精神——先问是不是，再谈为什么。
Python与R的相爱相杀
关于python和R的对比，事实上，已经有很多分析，诸多细节已不用赘述。作为一个重度R用户和中度python用户，我想从语言特性本身，以及商业实践应用这两方面来进行一些探讨。
众所周知，R本身是一门数据分析语言或者说统计分析语言。其核心之处在于：快速、便利的统计建模。特别地，大量前沿的统计方法，会很快出现R实现，这些实现经常还是由作者本人写的。对于统计学者和建模专家而言，这是无可替代的优势。
当然，对于其他方面，可能或多或少没有那么重视，至少相对通常的编程语言而言。例如，R使用者经常发现，R的很多语法并不规范，甚至显得很混乱。同时，R的效率看起来比其他语言慢很多，包括python，以及专长矩阵计算的matlab。尤其是，R默认只使用单核，在这个多核早已是标配的时代，对计算机性能是巨大的浪费。此外，R特别耗内存，这可能与其糟糕的内存管理有关。
哦，当然，吐槽R时，我们不能忘了很重要的一点，R不擅长写循环。而且，R也没有好的面向对象的机制，作为一门经典的面向过程的语言，R里的S3方法，太笨拙。或者用四川重庆人的话来说，是“歪”(wai,念三声)的面向对象。
相较之下，python看起来要顺眼很多。Python的语法要规范很多。对于计算机出身的人，python语言很容易理解。而即便对于新手，python也更接近英语口语表达，且没有R那么多奇奇怪怪的符号。换言之，python更容易上手。Python也有更好的性能，尤其是利用numpy时，纯粹的numpy已经有还不错的性能，如果再加上cython或者numba的加持，性能更是至少可以提升一个量级，而需要做出的改动很小。此外，在python里，加入并行计算也很容易，且python天生就有很好的面向对象的机制。当然，进一步考虑到python的pandas是开发者充分借鉴R的data.frame这一基本数据格式的思想并做了大量拓展而来，以及sklearn库里逐步加入了大量机器学习相关的库，以及python在tenserflow和pytorch等深度学习框架方面有着最为完善的API，数据科学家似乎真的可以抛弃R了。
唔，让我们等等。看起来好像是这样。但这一点成立的前提是，R在近几年保持原状，毫无进步。要是R也在快速发展呢？
事实上，R这些年确实也在快速进步。这一点，也需真的要感谢RStudio，尤其是近年Hadley Wickham和Yihui Xie两位大神先后加入后。这不，这篇文章的底稿，正是用RStudio写作的(手动笑脸)。
具体而言，R在这些年的重大发展至少有以下几点。
首先，强化了数据处理和数据分析框架，大幅提升了便利性和效率。具体来说，有两套已经非常成熟的框架，一套是Hadley Wickham发展起来的tidyverse系列。另一套则是由多位作者共同开发和维护的data.table。前者对标准的语法做了拓展，并通过引入管道工具，使得语法清晰，可读性极强(这一点其实很重要，毕竟代码是写给人看的，这也是哪怕相对data.table，大多数情况下，我仍偏向使用tidyverse系列的原因)，同时效率也不错。后者则更加编程语言化，语法更类似python等编程语言，与经典的R语言语法有不小的差异，同时性能上非常棒，可以处理10G以上的数据，且效率非常可观(读写数据以及查询筛选等看起来比python pandas更高效)。特别地，在tidyverse的基础上，有人进一步整合了一系列时间序列和金融分析相关的packages并做了拓展，构建了tidyquant，帮助金融从业人员更好地利用R进行投资组合评估。
其次，进一步拓展了可视化相关工具库，强化了其在可视化方面的优势。众所周知，R的可视化一直都是非常漂亮的，但与此同时，也有着让人很不舒服的一面，R语言生成的图，通常不能动态缩放和查看坐标值。这一点，通过第三方绘图库plotly的API，得以很好地解决。尤其出色的是，plotly的R API，还支持将经典的ggplot2对象转化为plotly风格的动态图，据此可以同时享有ggplot2的美观和plotly的动态特征这双重优势。此外，经典的ggplot2 package有着大量自定义参数，要用好，对于数据分析师也是不小的挑战。近年陆续出了不少拓展包，可以很便利地生成多种类型和风格的图，包括经典的Economist风格的图也支持，amazing!与此同时，R还通过shiny package及其拓展，很好地支持了以R为后台语言的动态网页开发。这一点使得数据科学家可以很便利地利用R做算法研究并绘制动态的产品原型，便利和开发人员的沟通。同时也使得内部的数据业务分析和沟通更加的便利。
再者，近年来，R大幅度提升了对于动态报告(文学化编程)的支持，这一点可能相当程度上要归功于Yihui Xie。所谓动态报告，就是将代码嵌入报告文档中，在编译最终的报告时，自动执行代码，在相应位置展示分析结果。这样，可以将很多常规性的数据分析报告，以及包含市政研究的论文写作等工作自动化。Yihui Xie制作的knitr包，大大简化了早期的Sweave的操作。在此基础上，伴随rmarkdown、bookdown、blogdown等一系列package的推出，利用Rmarkdown文档，已经可以便利地进行文章写作、书籍撰写和博客维护(作为忠实粉丝，llanglli君已经用bookdown完成了两本电子书小册子的撰写，体验是很棒的)。当然，对于论文等对排版要求极高的文章，可能还是需要先转化为latex，再进行编辑修订。但无论如何，这一流程已大大简化。
此外，R也在完善对并行计算的支持。这方面，有不少人已经大量应用于实践。我个人由于这方面的需求不是很大，加上客观条件限制，对此探索不多。对此感兴趣的朋友，可以自行google搜索相关文章。在面向对象编程方面，R也逐步加入了真正的相关机制。此外，通过Rcpp package，在对性能有着很高要求时，可以将相关部分用c++实现，再通过API调取。毕竟，R也是很好的胶水语言，只是比python确实略逊一筹而已。
当然，也并不是说在这些方面，python做得就不好，但相当程度上，确实不如R用得舒服。
相爱相杀后，携手奔前程
事实上，早有人指出，最好的出路，并非在python和R里择其一，而是两者都使用，依据具体场景选择最适合的语言，在整个流程中搭配使用。这一点，llanglli君是很认同的，尤其对于数据科学从业者而言。
在大部分领域，尤其是数据分析领域，二者的重合度越来越高，这是客观事实，但二者仍有一些显著的差异。
统计模型的易用性和新模型的及时度，R仍遥遥领先。在常见的数据处理任务上，R和python难分伯仲，依据个人习惯，选择用得顺手的语言就好。而当数据有较多脏数据和错误数据时，数据清洗工作，python通常完成得更好。在数据可视化和动态报告领域，虽然python也在快速进化，但总体上，R仍然领先。
在计算效率方面，python总体仍然领先。特别地，若是不需要涉及pandas库的任务，尤其是纯循环(典型如量化策略的回测)，python相比R有巨大的性能优势，此时python自然是不二选择。在并行计算方面，R在完善，但总体仍不及python。
另一点python占据巨大优势的是工程化部署和实践。作为经典的编程语言，python有着稳定的性能，在商业化产品中可以较为放心地部署，而R由于各种原因，并不是非常稳定，可能影响系统稳定性。这一点，RStudio Server Pro和Microsoft R Server等商业化方案可能能提供更好的解决方案，但价格也不便宜。相较之下，python始终是免费的。
此外，同为有着多种用途的开源动态语言，R和python都有一个共同的特征：入门相对容易，但要用得非常好，却不是那么容易。因为二者都有着非常多的拓展库，而这些库由不同的作者贡献，有着不同的编码效率和编码习惯。由此会使得使用者可能需要花费大量的搜寻成本，以找到最高效的库，并且需要花不少学习时间来适应其风格。当然，对于Hadley Wickham这样的geek来说，这一点远非问题。毕竟，没有好用的package，自己写一个就是了。
因此，我们大概可以说，R并不会在这场数据科学的浪潮中被淘汰，而是会更加专业化。特别地，在实践中，充分利用R、python(乃至matlab等其他语言)各自的所长，进行组合使用，可能是最好的出路。这一点，R大神Hadley Wickham和python大神Wes McKinney(pandas开发者，前AQR量化研究员)看起来已经达成共识，二者正在为一个旨在打通R和python的新项目而努力。