物联网用什么语言go 物联网软件开发用什么语言
java,python,go可以同时学吗
每种语言都有自己的侧重点,如果可以的话建议题主还是分开学,循序渐进,如果学习同时学习三种语言,容易记混不说,反而容易导致学习进度停滞不前。
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知了姐就来跟大家详细说说java,python,go三种语言之间的区别,仅供题主参考~
01 Python
难度:★
欢迎度:★★★★☆
创始于:1991年
**学完之后可以干什么:**web开发、应用开发、大数据、数据挖掘、科学计算、机器学习、人工智能、运维、自然语言处理等等等。
Python的优点:
• 易于学习:就像论坛里有些人说的,做了几年Java或者是C++的,几天就可以写Python了。但是这个不是什么坏事,入门来说,从简入难,或者从难入简,都是很好的选择。
• 库:库都是免费的,并且有很多库和函数把编程变得相对容易很多。
• 物联网:Python也许是会成为物联网当中最受欢迎的语言,我们都知道树莓派这样的新平台都是基于Python开发的。
Python的缺点:
速度:开发速度是快,比如java100行代码python20行就搞定了。但是作为解释型的语言来说,比编译型语言的速度慢很多。
• 移动端:Python在移动计算方面是弱的,很少有智能机的应用是Python开发的
• 设计:python是动态型的语言,需要更多的测试以及错误仅仅是在运行的时候展示的。
02 JAVA
难度:★ ★ ★
欢迎度:★ ★ ★ ★ ★
创始于:1995年
Java可以做什么:**安卓和IOS的应用开发、视频游戏开发、桌面GUI、软件开发等等;
Java是老牌语言,但是由于市场上相关开发人才较多,竞争激烈,薪资趋于平稳。
Java的优点:
• Java开发人员需求量大:这个是根据统计得出的。JAVA在很多语言当中,是需求量最大的;
• 进化语言:首先C++是基于C语言优化的,Java是被优化过来的。而且在这人平台是增加了很多的功能,lambda等功能
• 安卓应用开发:谷歌的安卓移动平台是世界第一的移动平台,编写安卓应用开发者使用的主要语言是Java;
Java的缺点:
• 使用大量的内存:Java和C++相比使用更多的内存所以占用的内存就更大
• 学习曲线:这边指的是Java虽然不是最简单的入门语言,但是也不是最难
• 启动时间慢:用java写过安卓的应用的人应该都知道。同样的代码在模拟器中启动是非常缓慢的事情。
03 GO语言
难度:★
欢迎度:★★★★☆
创始于:2007年
go语言的难度,相对来说,GO语言不难的。
可是GO语言的学习资料相对其他的语言来说很少,所以学习起来没有其他的语言那么便利;
很多人说GO语言在国内更火,按照数据来说,是的。因为中国人多,基数大。其实GO在国外更火。对于现在来说,GO实际上也已经站稳脚跟了。不管是Google自带光环也好,实际应用也好。go算是找到了属于自己的空间。
golang相对其他语言来说,招聘职位还是较少。
GO语言的优点:
• 编译时间快:GO语言编写最大的微服务的时间大概需要6秒,相对Java和C++呆滞的编译速度来说,GO语言快速编译是主要的效率优势。
• 并发性和通道:GO语言的logo大家可以了解一下,它就是致力于事情简单化,也就是快。其实并没有引入很多的新的概念。就是打造一门简单的语言,使用起来很快。在goroutine上运行一个函数最小的样板代码,我们只需要使用关键词go添加函数调用:
• 生态系统也是很强大的:面向Redis、RabbitMQ、Template等等很多稳定的库。有很强大的工具支持。
GO语言的缺点:
• 缺少框架:GO是没有一个主要的框架。但是很多人认为不应该从框架的使用开始。也可以从社区的讨论了解一下这个问题。
• 错误处理:在错误处理方式,很容易丢失错误发生范围,所以在编程过程中很难向用户提供出有意义的错误信息。
• 软件包管理:在默认的情况下,没有办法制定特定版本的依赖库,也没有办法创建可以复写的builds。
前期,咱们可以熟练掌握一门语言先找到合适的工作,拿到满意的薪水,稳定之后咱们逐渐就可以学习更多的语言,丰富技能~
哪种物联网编程语言最热门
影响物联网IoT实施的最主要因素之一是人才缺口:现有市场供应无法跟上拥有物联网技术的工程师的需求。根据Canonical的研究,大约68%的公司正在努力为他们的物联网项目雇佣开发人员。但技能短缺的另一面是,职业前景对于具有物联网技术的专业人员来说是非常光明的。在这里,我们重点关注物联网中最常用的编程语言,即Java,C,C ++,Python,JavaScript和Go,然后分析专门从事这些语言的专业人员可以获得多少收入。我们还会考虑资历和地点等因素。
作为一个技术强国,美国在IT 薪资标准方面常常成为世界其他国家的基准。以下是根据Payscale的数据对美国顶级物联网IoT编程语言以及相应的开发者薪资数据的简要统计。
美国最热门的物联网编程语言的平均工资统计
平均而言,Java和C开发人员可以获得比物联网中使用其他语言的开发人员更高的薪水,尽管高级Go编程人员的薪水潜力最高、尽管初级和中级Go开发人员与其他同行相比低调,但Skilled Go的开发人员却是业内薪酬最高的开发人员之一。
从Java开始,我们来看看物联网IoT中最流行的编程语言的平均薪水。
Java:物联网技术最流行的编程语言
Java有多个应用领域,从后端编程到Android的移动应用。根据 Eclipse基金会执行的2017年物联网开发者调查,Java首次提供了用于物联网开发的编程语言列表,专门用于网关和云。
使用Java进行物联网开发的一个主要好处是便携性。Java没有任何硬件限制,这意味着您可以在计算机上编写和调试Java代码,并将其部署到几乎任何运行Java虚拟机的设备上。出于这个原因,许多公司选择聘请Java开发人员进行物联网项目。
根据Payscale的数据,美国Java开发者的平均薪水约为8.8万美元。瑞士的Java开发者的平均收入较高,每年约为96,000美元。与此同时,英国和以色列的Java开发人员的平均薪水则明显较低,分别为4万5千美元和33万美元。
Java开发人员的平均工资
但是,Java开发人员的平均工资可能不具代表性,因为根据相关技术人员的经验和资历,个人薪酬差别很大。例如,从Java初级到高级Java开发人员的薪酬跳跃在美国是6.6万美元到97万美元,在英国是从41,000美元到61,000美元。
Java在美国和英国的平均初级,中级和高级Java开发人员工资
我们对美国Java开发者工资的研究表明,不同州的平均薪水可能远高于全国平均水平。例如,加利福尼亚州的开发人员对美国开发人员的平均薪水最高(13.3万美元)。这一事实在很大程度上是该州IT总体高技能需求的一个功能。
C:嵌入式设备的关键编程语言
C编程语言接下来成为物联网IoT堆栈最喜欢的语言。然而,根据Eclipse基金会的说法,它被认为是受限设备开发的领先技术。
该编程语言提供对低级硬件API的直接访问。由于其与机器语言的相似性,C非常快速且灵活,使其成为处理能力有限的物联网系统的完美选择。
与Java类似,C开发人员的薪酬在世界各地差异很大。在美国,C开发人员每年可赚取约10万美元,而在瑞士,C开发人员的平均年薪为92,000美元。在我们分析的国家中,C专家的最低工资在英国。据Payscale称,英国年平均C开发人员薪水仅略高于4万美元。
C开发人员的平均工资。来源:Payscale
C级初级和高级开发人员的薪酬差异也很大。高级C开发人员的收入几乎是美国和英国入门级员工的两倍。
C在美国和英国的初级,中级和高级C开发人员的平均工资
C ++:Linux的第一语言
与其前身C一样,C ++已广泛用于嵌入式系统开发。但是,C ++的主要优势在于处理能力,在任务更加复杂时使其成为C的有用替代方案。
C ++最适合编写硬件特定的代码。它可与Linux,第一大物联网技术操作系统配合使用。但是,与Java相比,它具有有限的可移植性。
与C开发人员相比,C ++工程师的薪水更低。我们的研究发现,C ++开发人员在以色列和丹麦的预计收入约为82-86,000美元,而在美国,这个数字仅为71,000美元。
平均C ++开发人员工资统计。来源:Payscale
然而,尽管美国的C ++开发人员平均费用较低,但经验丰富的专家在职业生涯后期可以达到六位数。
美国和英国的初级,中级和高级C ++开发人员的平均工资。
Python:面向数据的物联网系统的解决方案
作为最受欢迎的网络编程语言之一,以及科学计算的前沿技术,Python在物联网开发中也获得了巨大的推动力。 对于数据密集型应用程序,Python是一个不错的选择,特别是在管理和组织复杂数据时。
此外,由于语言的清晰语法,用Python编写的源代码非常紧凑且非常易读。这对于计算能力和内存有限的小型设备来说效果特别好,尽管速度不如C / C ++快。
美国的平均Python开发人员薪水约在71k美元左右,而拥有类似技能的开发人员则分别在以色列和瑞士分别可以获得约68-67k的薪水。
Python开发人员的平均工资。来源:Payscale
与其他一样,初级和高级Python开发人员之间的薪酬差距很大。
美国和英国的平均初级,中级和高级Python开发人员薪水
仔细观察数据显示,尽管全国平均水平相对较低,但在美国,Python开发人员的薪水可能会非常高。由于开发商需求迫切,供应量有限,某些州的薪酬可能高达14万美元。传统上,加利福尼亚州是为技术专家提供最高工资的州之一。当地的Python开发人员平均赚取了大约13.5万美元。
JavaScript:事件驱动物联网应用的最佳解决方案
根据年度StackOverflow开发者调查显示,JavaScript是过去五年来最流行的编程语言之一,是现代Web开发中的核心技术。
在许多其他应用领域中,JavaScript是物联网编程语言中最常用的构建事件驱动系统。它可以管理连接设备的大型网络,并且在需要处理多个任务而无需等待其他任务完成时可以胜任。JavaScript对IoT的主要优势之一是非常节约资源。
随着IBM和三星等主要公司在他们的物联网项目中积极采用JavaScript(即Node.js),对具有物联网(IoT)体验的JavaScript开发人员的需求仍然很高。这意味着能够全面的提高薪水。
瑞士的JavaScript开发者平均可以赚取约96k美元。令人惊讶的是,美国JavaScript专家的平均薪水要低得多,开发者可以得到6.9万美元。
全球JavaScript开发人员的平均工资。来源:Payscale
不同州之间的薪资数据差别很大:例如,研究发现,康涅狄格州,马萨诸塞州,加利福尼亚州和纽约州是JavaScript开发者收入最高的美国州,平均薪资介于10万美元至14万美元之间。
同样,根据经验,JavaScript开发人员的工资差别很大:美国的专业JavaScript开发人员平均可赚取10万美元,英国则可赚取6万美元左右。
美国和英国的平均初级,中级和高级JavaScript开发人员工资
Go:坚固的技术堆栈为复杂的物联网网络提供动力
Go是一款开源编程语言,由Google创建。尽管它不能像语言那样拥有同样广泛的用途,但我们之前专注于这一点,它是在您的物联网系统内建立通信层的强大技术。
Go语言关于物联网的主要优势是并发性和同时运行多个进程(数据输入和输出)的能力。这使得构建由多个传感器和设备组成的复杂IoT网络变得更加容易。
虽然它已被评为美国最高收入技术(根据最新的StackOverflow开发者调查),但美国的Go平均薪水相当平稳 - 约为73,000美元,而英国则为43,000美元。
根据最近的调查显示,由于全球Go开发者工资数据不足,我们将重点关注美国和英国这些Go开发者人数最多的国家的薪水。
在美国和英国的平均Go开发者工资。来源:Payscale
高技能的Go开发者在美国可以获得高达14万美元的收入 - 几乎是初级Go程序员的三倍,是英国高级Go开发者的两倍。
在美国和英国的平均初级,中级和高级Go开发人员工资
结论
正如我们所看到的,物联网中最热门编程语言的开发人员的工资差别很大,并且取决于许多关键方面。为了理解这些信息,重要的是要看到更大的空间,并能够识别现有的市场趋势。
以上由物联传媒提供,如有侵权联系删除
物联网时代的数据库如何选型?
物联网时代,大量的数据从不同的设备传感器产生,单机数据库系统肯定无法存储这么大量的数据,在选择数据库方面,肯定要选择具有分布式能力存储的数据库。
在物联网时代,数据之间还有一个非常重要的特性,那就是数据之间的关联性。不同的数据从相互连接的互联网设备传感器中产生,由于不同的传感器相互连接,协同工作和采集数据,如何将大量具有相互关联的数据保存在数据库,这里我推荐使用图数据库来进行存储。
图数据库相对于其他数据库来说,最大的优势就是查询数据之间的关联性会更加快速,消耗的时间会更短。打个比方,在社交网络中,我们想要查询在用户A的粉丝中,粉丝关注了B的用户。如果使用传统关系型数据库来存储用户的关注关系,在上面的数据统计中,要使用两层Join才能算出结果,而关系型数据库Join操作会很慢。使用图型数据库存储数据的话,图中的点为用户,边为用户的关注关系,在查询A的粉丝,同时粉丝也关注B的用户,只需要遍历两层关注关系就能很快查询到结果。
图数据库也属于NoSql数据库的一种,常用的图形数据库有,JanusGraph、Neo4j、Cayley、dgraph。不同的图数据库,底层实现也不尽相同。
JanusGraph是一种分布式图数据库,由Java语言开发,可以使用Hadoop生态存储系统作为数据源,构建出数据大图。是TiTan图数据库的开源版本,支持事务的ACID。
Neo4j是一种单机的图数据库,其优势就是能够快速安装并且使用,便于新同学上手。你的数据量一般不大的话,我推荐使用Neo4j,直接使用Neo4j相关的API就可以将数据模型图构建而出,然后使用Neo4jCypher查询语言,就可以分析数据,Cypher是一种类SQL的语言。
Cayley和Dgraph都是使用Go语言实现的图数据库,Go语言的最大特性就是其编译速度和开发便捷性,Cayley和Dgraph都支持分布式存储,不过都不支持SQL语言查询数据,Dgraph不支持事务,而Cayley支持事务,不过在开源社区,Dgraph比Cayley更加活跃,这里优先建议使用Dgraph作为物联网的存储数据库。
总体来说,在物联网时代,一定要学会使用图数据库,在分析大量数据之间的关联性时,图数据库就能够派上用场,图数据库最大的优势就是分析不同数据之间的关联性。
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