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大家好,今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題,就是關(guān)于perl語言值得學嗎(會python有必要學perl嗎)的問題,于是小編就整理了3個相關(guān)介紹為您解答,讓我們一起看看吧。

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perl、shell、python三種腳本語言那種好學、易用?
學東西最好不要挑三揀四,在有時間的情況下這三個都學一下。
shell是操作linux的基本,是必須學的。學shell就是學linux命令。perl有強大的正則表達式支持,對于文本處理非常強悍,玩linux不得不學。
python作用一種面向?qū)ο蟮模茏鳛閘inux腳本的語言,學好之后能幫你很好地完成工作。
我建議的學習順序是shell-----perl------python。這是因為shell學好之后基本上已經(jīng)夠用了,其它兩個算是錦上添花。當你有時間再學一下。
做DBA,到底是學python好,還是學perl好?
同樣是懶散運維表示。
選python。兩種我都曾經(jīng)用過。1。可以肯定使用py的人越來越多,因為入門相當容易,這適合你的腳本被其他人理解,或者共同維護。
2。就功能性來說,其實腳本語言都差不多。但是py有更好的調(diào)試機制,perl語法可以說約束太寬,我是覺得語法太隨意,規(guī)范化的py看起來更簡單易懂,py在面向?qū)ο蟮膶懛ㄉ细菀住?/p>
3。兩個官方文檔我都看過,perl內(nèi)容沒有py完整,perl有些地方很簡單的帶過。當然py2跟3有些差別,但是不大,perl6跟perl5的差別更大呢。
4。py作為很多開發(fā)項目的輔助語言現(xiàn)在來說會更流行一些,不管是github還是其他地方。所以,你能找到的幫助,解決問題的思路也比perl廣。
老話題對SA來說用perl還是python比較好?
從三個角度比較:
數(shù)據(jù)分析:指的是對數(shù)據(jù)過濾、格式轉(zhuǎn)換、關(guān)聯(lián)、統(tǒng)計的能力。處理不規(guī)則的數(shù)據(jù),Perl 正則最強,Python也不若,R 很差;R 和 Python 對矩陣(dataframe)形數(shù)據(jù)支持很強,不過我還是覺得 dplyr 比 pandas 好用一些;R 和 Python 統(tǒng)計能力也都不錯。
可視化:Perl 繪圖弱爆了,R 有 ggplot,Python 有 matplotlib,如今也支持 ggplot。
生信支持:對生信的支持指的是生物信息特有的一些分析,比如計算GC含量、取反向互補序列、富集、生存分析、WGCNA等。BioPerl 處理計算GC含量、取反向互補序列 這種比較擅長;BioPython 較弱,平時我用的只有讀取各種格式序列這個功能;而 Bioconductor 太強大了。
所以,R 無疑是必學的,Python 完全可以取代 Perl,但是看在很多年老的軟件使用 Perl 寫的份上,建議
學會 Python,看懂 Perl
。到此,以上就是小編對于perl語言難學嗎的問題就介紹到這了,希望這3點解答對大家有用。
新聞名稱:perl語言難學嗎(做DBA,到底是學python好,還是學perl好?)
網(wǎng)頁路徑:http://www.fisionsoft.com.cn/article/coohjph.html


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