Py4science - Revision history

Ranjelin: Reverted edits by Yjoqakyky (Talk); changed back to last version by Ranjelin

2010-11-24T04:29:21Z

Reverted edits by Yjoqakyky (Talk); changed back to last version by Ranjelin

(Difference between revisions)

Anonymous at 03:57, 24 November 2010

2010-11-24T03:57:20Z

(Difference between revisions)

Ranjelin: Protected "Py4science" [edit=autoconfirmed:move=autoconfirmed]

2010-02-17T12:19:58Z

Protected "Py4science" [edit=autoconfirmed:move=autoconfirmed]

←Older revision

Revision as of 12:19, 17 February 2010

Ranjelin: Reverted edits by 194.158.198.3 (Talk); changed back to last version by Dattorro

2010-02-17T12:19:43Z

Reverted edits by 194.158.198.3 (Talk); changed back to last version by Dattorro

(Difference between revisions)

194.158.198.3: 2007

2010-02-17T10:31:30Z

2007

(Difference between revisions)

Dattorro at 03:10, 11 January 2010

2010-01-11T03:10:45Z

←Older revision		Revision as of 03:10, 11 January 2010
Line 74:		Line 74:

	<big>'''Основные научные библиотеки Python.'''</big><br>		<big>'''Основные научные библиотеки Python.'''</big><br>
-	Прежде всего, следует отметить numpy (numeric python, numpy.scipy.org) и scipy (scientific python, scipy.org)~~, см также их страницы на wikipedia.org : NumPy, SciPy~~. Они (и их списки почтовых рассылок – numpy-user, scipy-user, scipy-dev, см http://scipy.org/Mailing_Lists) являются “точками сбора” всех пользователей Python в научно-технических целях (впрочем, стоит отметить также SAGE google groups).	+	Прежде всего, следует отметить numpy (numeric python, numpy.scipy.org) и scipy (scientific python, scipy.org). Они (и их списки почтовых рассылок – numpy-user, scipy-user, scipy-dev, см http://scipy.org/Mailing_Lists) являются “точками сбора” всех пользователей Python в научно-технических целях (впрочем, стоит отметить также SAGE google groups).
	* NumPy – это низкоуровневая библиотека, написанная в основном на С и Фортран (в основном матричные операции), опирается на код BLAS+ATLAS, LAPACK. См также “NumPy для пользователей MATLAB”: http://www.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users. Тем, у кого проблемы с английским, могу порекомендовать вставить этот html-адрес в translate.google.com или аналогичный сервис.		* NumPy – это низкоуровневая библиотека, написанная в основном на С и Фортран (в основном матричные операции), опирается на код BLAS+ATLAS, LAPACK. См также “NumPy для пользователей MATLAB”: http://www.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users. Тем, у кого проблемы с английским, могу порекомендовать вставить этот html-адрес в translate.google.com или аналогичный сервис.
	* SciPy – численное интегрирование, сплайны, оптимизация, решения систем диф. уравнений и т.п. Впрочем, иногда отдельные специализированные пакеты обладают бОльшим удобством, функциональностью и т.п (например, OpenOpt vs scipy.optimize).		* SciPy – численное интегрирование, сплайны, оптимизация, решения систем диф. уравнений и т.п. Впрочем, иногда отдельные специализированные пакеты обладают бОльшим удобством, функциональностью и т.п (например, OpenOpt vs scipy.optimize).

Dattorro at 03:07, 11 January 2010

2010-01-11T03:07:54Z

←Older revision		Revision as of 03:07, 11 January 2010
Line 1:		Line 1:
	<center><big><b>Использование языка Python для разработки научно-технического программного обеспечения</b></big></center>		<center><big><b>Использование языка Python для разработки научно-технического программного обеспечения</b></big></center>

-	<center>([http://~~forum.~~openopt.org/~~viewtopic.php?id=39~~ English])</center>	+	<center>([http://openopt.org/Python_For_Scientific_Engineering English])</center>

Dattorro at 03:04, 11 January 2010

2010-01-11T03:04:14Z

←Older revision		Revision as of 03:04, 11 January 2010
Line 41:		Line 41:
	Что касается Octave и особенно SciLab, стоит также упомянуть проблемы с лицензией. Для Octave это GPL, содержащая copyleft (который запрещает использовать в лицензии своего продукта более сильные ограничения, чем ограничения используемых в нем библиотек с copyleft), для SciLab она вообще не является OSI-approved. Это очень сильно сдерживает их распространение и развитие, т.к. ряд организаций, выпускающих коммерческое ПО, не использует их, предпочитая продукты без copyleft (т.е. c такими лицензиями как BSD, MIT, Apache).		Что касается Octave и особенно SciLab, стоит также упомянуть проблемы с лицензией. Для Octave это GPL, содержащая copyleft (который запрещает использовать в лицензии своего продукта более сильные ограничения, чем ограничения используемых в нем библиотек с copyleft), для SciLab она вообще не является OSI-approved. Это очень сильно сдерживает их распространение и развитие, т.к. ряд организаций, выпускающих коммерческое ПО, не использует их, предпочитая продукты без copyleft (т.е. c такими лицензиями как BSD, MIT, Apache).

-	Вообще, по наблюдениям автора, общая тенденция в развитии программного обеспечения (в т.ч. научного) такая: свободное ПО постепенно вытесняет коммерческое, тогда как свободное ПО без copyleft постепенно вытесняет содержащее copyleft (за счет того, что более охотно получает финансовую поддержку от софтверных организаций). Типичный пример – широко библиотеки ~~[http://en.wikipedia.org/wiki/~~BLAS ~~BLAS]~~ и ~~[http://en.wikipedia.org/wiki/LAPACK~~ LAPACK]. Для ряда другого, более сложного научного ПО, например численная оптимизация, коммерческое ПО пока еще сохраняет свои позиции, но все же на мой взгляд это только вопрос времени - уже сейчас такие бесплатные решатели как IPOPT или DSDP показывают результаты на уровне коммерческого ПО стоимостью в тысячи долларов. Стоит отметить, что основной финансовой основой для развития научного СПО являются гранты от научных фондов, университетов, ряда организаций (IBM, Sun Microsystems и т.п.).	+	Вообще, по наблюдениям автора, общая тенденция в развитии программного обеспечения (в т.ч. научного) такая: свободное ПО постепенно вытесняет коммерческое, тогда как свободное ПО без copyleft постепенно вытесняет содержащее copyleft (за счет того, что более охотно получает финансовую поддержку от софтверных организаций). Типичный пример – широко библиотеки BLAS и LAPACK. Для ряда другого, более сложного научного ПО, например численная оптимизация, коммерческое ПО пока еще сохраняет свои позиции, но все же на мой взгляд это только вопрос времени - уже сейчас такие бесплатные решатели как IPOPT или DSDP показывают результаты на уровне коммерческого ПО стоимостью в тысячи долларов. Стоит отметить, что основной финансовой основой для развития научного СПО являются гранты от научных фондов, университетов, ряда организаций (IBM, Sun Microsystems и т.п.).

	Что касается использования других высокоуровневых языков в научно-технических целях, то недостатки у них следующие:		Что касается использования других высокоуровневых языков в научно-технических целях, то недостатки у них следующие:
Line 69:		Line 69:
	*[http://www.jython.org/ Jython] – имплементация Python на Java. Изначально на нее полагались большие ожидания, но ничего особенного она так и не показала, во многом из-за не очень большой скорости и несовместимостью со многими библиотеками, написанными под CPython.		*[http://www.jython.org/ Jython] – имплементация Python на Java. Изначально на нее полагались большие ожидания, но ничего особенного она так и не показала, во многом из-за не очень большой скорости и несовместимостью со многими библиотеками, написанными под CPython.
	*[http://www.codeplex.com/Wiki/View.aspx?ProjectName=IronPython IronPython] – имплементация Python под Microsoft .NET. Имеет свой контингент пользователей, но в первую очередь Microsoft занята продвижением конкурирующегос Python языка С#.		*[http://www.codeplex.com/Wiki/View.aspx?ProjectName=IronPython IronPython] – имплементация Python под Microsoft .NET. Имеет свой контингент пользователей, но в первую очередь Microsoft занята продвижением конкурирующегос Python языка С#.
-	*~~[http://en.wikipedia.org/wiki/~~PyPy ~~PyPy]~~ (PythonPython) – эксперементальная имплементация, выполнявшаяся несколько лет коллективом, спонсированным одним из грантов FP7. Вряд ли у него есть будущее (из-за несовместимости с библиотеками CPython), но его наработки (динамическая трансляция некоторых участков кода в С и их компиляция “на лету”) возможно, в будущем будут использованы в CPython.	+	*PyPy (PythonPython) – эксперементальная имплементация, выполнявшаяся несколько лет коллективом, спонсированным одним из грантов FP7. Вряд ли у него есть будущее (из-за несовместимости с библиотеками CPython), но его наработки (динамическая трансляция некоторых участков кода в С и их компиляция “на лету”) возможно, в будущем будут использованы в CPython.
	*[http://pymite.python-hosting.com/ PyMite] – имплементация Python для ряда микропроцессоров (в первую очередь Atmel).		*[http://pymite.python-hosting.com/ PyMite] – имплементация Python для ряда микропроцессоров (в первую очередь Atmel).


	<big>'''Основные научные библиотеки Python.'''</big><br>		<big>'''Основные научные библиотеки Python.'''</big><br>
-	Прежде всего, следует отметить numpy (numeric python, numpy.scipy.org) и scipy (scientific python, scipy.org), см также их страницы на wikipedia.org : ~~[http://en.wikipedia.org/wiki/Numpy~~ NumPy], ~~[http://en.wikipedia.org/wiki/Scipy~~ SciPy]. Они (и их списки почтовых рассылок – numpy-user, scipy-user, scipy-dev, см http://scipy.org/Mailing_Lists) являются “точками сбора” всех пользователей Python в научно-технических целях (впрочем, стоит отметить также SAGE google groups).	+	Прежде всего, следует отметить numpy (numeric python, numpy.scipy.org) и scipy (scientific python, scipy.org), см также их страницы на wikipedia.org : NumPy, SciPy. Они (и их списки почтовых рассылок – numpy-user, scipy-user, scipy-dev, см http://scipy.org/Mailing_Lists) являются “точками сбора” всех пользователей Python в научно-технических целях (впрочем, стоит отметить также SAGE google groups).
	* NumPy – это низкоуровневая библиотека, написанная в основном на С и Фортран (в основном матричные операции), опирается на код BLAS+ATLAS, LAPACK. См также “NumPy для пользователей MATLAB”: http://www.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users. Тем, у кого проблемы с английским, могу порекомендовать вставить этот html-адрес в translate.google.com или аналогичный сервис.		* NumPy – это низкоуровневая библиотека, написанная в основном на С и Фортран (в основном матричные операции), опирается на код BLAS+ATLAS, LAPACK. См также “NumPy для пользователей MATLAB”: http://www.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users. Тем, у кого проблемы с английским, могу порекомендовать вставить этот html-адрес в translate.google.com или аналогичный сервис.
	* SciPy – численное интегрирование, сплайны, оптимизация, решения систем диф. уравнений и т.п. Впрочем, иногда отдельные специализированные пакеты обладают бОльшим удобством, функциональностью и т.п (например, OpenOpt vs scipy.optimize).		* SciPy – численное интегрирование, сплайны, оптимизация, решения систем диф. уравнений и т.п. Впрочем, иногда отдельные специализированные пакеты обладают бОльшим удобством, функциональностью и т.п (например, OpenOpt vs scipy.optimize).

Cslaw at 21:47, 16 February 2009

2009-02-16T21:47:02Z

←Older revision		Revision as of 21:47, 16 February 2009
Line 1:		Line 1:
	<center><big><b>Использование языка Python для разработки научно-технического программного обеспечения</b></big></center>		<center><big><b>Использование языка Python для разработки научно-технического программного обеспечения</b></big></center>
		+
		+	<center>([http://forum.openopt.org/viewtopic.php?id=39 English])</center>

Ranjelin: Undo revision 946 by 193.239.178.220 (Talk)

2009-02-15T22:48:53Z

Undo revision 946 by 193.239.178.220 (Talk)

(Difference between revisions)