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对于程序员来说，掌握不同的编程开发语言能够适应更多的软件开发需求，下面我们就通过案例分析来了解一下，python编程与R语言编程之间的关系。
R和Python有很多相似之处，也有很多不同之处。两种语言的数据结构的大多数基础概念都非常相似，并且现在这两种语言都有许多数据科学包可用。
任何编程项目都运行在一个环境中，它在这个环境里存储和访问自己在执行过程中需要或创建的所有东西。在R中，所有项目都可以使用一个通用的全局环境，在这个环境里可以访问R基础语言和所有已安装的包。从这个意义上说，R中的所有项目通常都运行在相同的公共核心环境中。
换一种方式来看待这个景象，你可以想象你家中所有成员的iPhone都共享同一个充电站;他们必须离开自己的房间给手机充电;如果他们出售自己的iPhone，买家需要自己解决充电问题。
但在Python中，每个项目通常都设置为完全自包含的—也就是说有自己的环境、自己的Python基础副本和它需要执行的所有模块的独立副本。你可以把这种景象想象成每个人在他们的房间里都有自己的iPhone充电器;他们不必走到外面找到统一的充电站来充电;如果他们出售手机，也会附上手机自己的充电器。
Python的这种模式在安装过程和磁盘/内存资源消耗方面开销更大，但它能让开发者以少的配置更轻松地在不同人之间转移项目。不难看出，它是直接从软件开发思维中发展出来的，这就是为什么我认为Python更像是“应用程序驱动的”。
这里我应该提一下，对于这两种语言的大多数日常用户来说，我所描述的是“的”场景。这些模式不是完全不变的，而且如果你知道该怎么做的话，在两种语言中都可以使用两种类型的项目流程。我们还看到R语言近在朝着Python风格的环境管理模型迈进——例如renv包。
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2025-02-07
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