大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java 胶水语言的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Java 胶水语言的解答，让我们一起看看吧。
JAVA开发写业务逻辑代码难不难，是自己创造还是根据文档说明书？
谈到开发逻辑，其实每种语言都差不太多。
但每种语言都有适合自己最擅长的领域。比如PHP在开发网页后端方面，开发效率很高。python最初是胶水语言，在开发分析啊，脚本任务方面比较常见。Go在开发高并发应用有天然优势。C语言呢，擅长和硬件打交道，单片机基本用C的比较多。
J***A最初大规模应用于商业开发，所以在多人合作，代码规模较大时，容易保持代码结构清晰，减少软件后期的维护成本。
在做商用开发时，个人建议还是尽量按照规范来写，毕竟J***A的其中一个优势就是规范化。当然，在学习写J***A代码的时候，也可以不按规范写一些实验代码，但要注意，不要让不规范的写法习惯带入到自己的编码习惯里面，否则后期不好改正。
谢谢邀请！
写业务逻辑代码通常是J***a程序员的主要工作内容，大部分业务逻辑代码并没有太大的难度，只要按照业务规则编写就可以了。
J***a代码编写有多个角色参与，不同的角色有不同的任务划分，通常情况下在项目功能设计结束之后，架构师就会开始进行架构设计和顶层的接口设计，具体会包括项目的结构划分，技术选型等具体内容。
大部分软件开发项目都分成两个大的组成部分，一部分是“容器开发”，容器开发是整个系统开发的核心，主要的基础性功能都封装在容器当中，另一部分是“应用开发”，应用开发就是根据业务逻辑规则进行具体的功能编写，通常需要调用容器提供的基础性功能接口来完成。从这个角度来看，业务逻辑代码的编写属于应用型开发，所以并不会有太大的难度。
通常情况下，做容器开发的程序员往往就是所谓的“研发级程序员”，容器开发涉及到的内容包括系统级功能、***管理、并发管理、角色管理等内容，开发内容包括大量的算法设计和实现，同时还要考虑到系统的稳定性和性能，这部分开发内容需要丰富的经验，同时需要程序员具备一定的研发能力和研究方法。
做应用级开发的程序员往往都是调用容器提供的功能进行具体的功能组织，大部分程序员都是从应用级开发开始做起的，这部分程序员的工作虽然难度不大，但是内容却比较多，因为大量的业务逻辑都需要应用级程序员完成，所以工作压力还是比较大的。
当前，随着软件开发流程逐渐规范化，所以大部分应用级程序员都会有对应的开发任务文档，每天的任务都比较清晰，只要按照任务文档进行开发和提交就可以了。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
什么场景用j***a，什么场景用Python？
- 自己和团队的能力。J***a和Python都是非常成熟的语言，所以这方面主要还是看看团队更加熟悉哪个语言，就可以考虑[_a***_]哪个语言。
- 项目背景和使用场景等。例如我们要做一个企业级的后台系统，可能就会选择用J***a；如果要快速出一个项目，讲究灵活变动，那么Python可能就是更好的选择。
- 依赖的类库。现代软件工程不可能所有代码全靠自己写，很多核心功能可能都要依赖第三方代码。打个比方，如果要使用人工领域知名的pytorch框架，那么肯定需要选择python；而如果准备使用J***a界著名的Spring框架，那么肯定只能用J***a了。
不管是J***a还是Python，都是有非常成功的商业实践摆在那里的，也就是说这两个编程语言能力都是很强的，淘宝、天猫、支付宝，阿里系的核心技术栈就是J***a，YouTube的核心技术栈、NASA约翰逊航天中心是Integrated Planning System，这两个系统都是用Python写的。那么J***a和Python在哪些领域应用得比较广泛呢？
在很多场景其实都用J***a，阿里巴巴、京东、拼多多，国内这几家电子商务网站，核心技术栈都是J***a，而且J***a程序员在国内的数量毫无疑问是最大的，在美国可能数量少一点，但是J***a依然是目前全球用户量第一的编程语言。
J***a
事实上除了三大电商网站，基本上国内的主要交易系统都是用J***a写的，去哪儿、美团、饿了么、58同城等，也都是用J***a为核心技术栈来写的。
企业级系统，基本上也都是J***a为主，现在几大银行的内部系统，很多都是J***a编写的，一般都是J***a做后台，然后用C#做客户端。也有的B/S结构的企业级系统，基本上也都是用J***a编写的。
微服务来了之后，J***a的优势就更加明显了，以前PHP等编程语言的优势就是快速开发，这刚好是J***a的劣势，微服务发布之后，J***a的优势就越来越明显了，PHP也很难在威胁到J***a的地位了。J***a在大数据、web后端等领域的优势依然存在。
Python
Python刚出来的时候，大家都只把Python当成一个脚本语言，但是随着Python不断发展，Python能做的事情也越来越多了，Python已经是一个非常强大的编程语言。Python是典型的胶水语言，跟C/C++也能够友好相处，这是Python语言的强大优势。
Google作为Python大厂，自己也是Python的主要支持者，Google旗下的YouTube视频网站，是全球最大的***网站，也是目前全球最成熟的推荐引擎和UGC网站。Google旗下的TensorFlow深度学习框架，也是以Python为主要开发语言。
Golang
J***a和Python都是流行的编程语言，广泛用于各种不同的场景。 J***a通常用于开发企业级应用，例如客户关系管理系统，财务软件等。它也广泛用于开发游戏，特别是桌面和Android游戏。 Python常用于开发网络应用，包括网站，后台服务和API等。它也用于数据分析和机器学习领域。 总之，J***a适用于开发大型企业级应用，而Python适用于开发脚本，小型工具和快速原型。两者都很流行，最终的选择取决于您的项目需求和个人偏好。
python适合写脚本，可用于系统维护。python的pandas库优秀，可用于数据处理。性能方面不如j***a, 可在轻量web上使用python。
但python并不是严谨的面向对象语言，在大一些的项目上就比不上j***a,大项目只能用j***a
python 适合 部署规模小，需要快速开发的应用，比如用于 科学计算的 计算机程序，比如用 程序 进行 化学，物理学，材料科学方面的计算。 而j***a 适合大规模部署的程序，比如搜索引擎后台，各种流量比较大的网站的后台。从功能上说，这两种几乎一样，一种能开发的功能，另一种也能开发。差别在于同样功能的程序， 开发时间 和机器运行时间不同。python 开发速度快，但是程序在 计算机上运行速度慢，j***a 相反。用python 开发，人力成本低，但运行成本高，j***a 相反。所以 选择 程序语言的 目的就是 使总成本 最小化。 可以根据不同应用的特点，选择语言。go 语言，应该是出于 python 和 j***a 的中间位置
python语言的用处有哪些？
本人从事IT行业中大数据人工智能方向，对于Python有一定的认识。随着大数据和人工智能的发展，Python运用越来越广泛。它是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具，从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。Python还有非常多优秀的库广泛运用于很多领域
下面简单的介绍几种
用途一
人工智能方向:Python在人工智能的核心语言，几乎所有的机器学习，深度学习，神经网络等框架都支持Python。还有目前很流行谷歌的TensorFlow大部分代码都是Python！
用途二
大数据分析：在大数据分析方向的主要语言只有Python和R，而Python是主体，再结合科学计算，机器学习等技术对数据进行清洗，去重，最后做出分析
用途三
爬虫：是大数据行业获取数据的核心方法，就是指通过代码来爬去网页的数据。所用的海量的数据需要不分昼夜地爬去！Python就能非常高效的解决这一问题
用途四
web开发：基于Python的web开发框架有很多，比如广泛运用的Django，Tornado，Flask。其中的Python+Django架构应用范围很广，开发速度很快，学习门槛也低，能够帮助我们轻松的开发，搭建和管理复杂的web服务程序！
1. 科学运算、人工智能
对于做科学计算和人工智能的人来说，编程方便快捷很重要。一些需要几十行C语言代码才能实现的功能，如果用python的话，可能几行就搞定了。另外python已经有了很多典型的有用的库，例如pandas，Matplotlib, SciPy, NumPy,这些库完全可以满足科学计算的需要，因此Python可以广泛的在科学计算领域发挥其独特的作用。并且，当你在进行神经网络、矢量分析等方面的计算时，python的许多模块也能帮助你更加高效地完成。
2.网络爬虫
网络爬虫是获取海量数据最核心的工具，因为它可以不分昼夜、智能地从网上爬取海量免费数据。Python作为编写网络爬虫的主流语言，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。
3.金融
在金融工程领域，越来越多的人使用python进行计算与分析，因为python作为一种动态语言，它的结构清晰简单，AI库非常丰富，模块众多，很适合用于计算与预测，效率远超C++、J***a等语言。
4.Web的应用开发
Web开发中经常会用到python。Apache可以通过mod_wsgi模块运行用python开发的Web程序。可以用python中的WSGI标准应用接口来协调用python编写的Web程序与Http服务器之间的通信。程序员们可以用Django, TurboGears, web2py,Zope等框架来运营复杂的Web程序。
Python在许多系统中都是标准的系统组件。例如大部分Linux版本、NetBSD、OpenBSD和Mac OS X中都可以在终端下直接运行python，并且用python编写的系统管理脚本的性能要远远优于普通的shell脚本。Python作为第一个非常厉害的脚本语言，能够满足大部分自动化运维的需求。
你可以用PYTHON写胶水代码，各种小脚本。
但是PYTHON的用处远不仅于此，还能做：桌面GUI开发、网络编程、WEB后端服务、数值计算任务、数据分析、机器学习任务.....甚至更多更多。
现在PYTHON是明星了，这是今年1月份的tiobe编程语言排名：
一、主要用途
1、Web开发
提到web开发，大家脑海中闪现的一定是当前主流的开发语言J***a,但你可能想不到的是python也可以做web开发，他由于开发迅速、部署飞快，变更起容易，代码量小深受开发者的喜爱，并且还有强大的框架来进行web开发。最经典的Django、Flask、Tornado，使程序员快速开发复杂的代码和应用，开发高质量的web程序。我们的金主知乎、豆瓣、Google、YouTube等企业均将python作为主要的开发语言，怎么样强大吧！！！
2、自动化运维
随着公司的发展、业务需求的持续并快速的增长，往往一个运维工程师通常要管理成百上千台服务器，运维工作变的重复、繁杂。那么将运维工作自动化，把运维工程师从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确，这是使用python来做的持续高效的事，那么为什么选择Python呢，一来，大部分的开源运维工具都是由纯Python编写的，如Celery、ansible、Paramiko、airflow等，二来，Python与其他语言相比，更加优雅、明确和简单。
3、数据分析/可视化
作为数据分析的一大利器--Python,除了自身语言简洁高效易上手的优点，还有许多强大的功能。
支持非常多的库用于分析需求：Pandas：一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）；可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据；可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的N维数组对象 ndarray；广播功能函数；整合 C/C++/Fortran 代码的工具；线性代数、傅里叶变换、随机数[_a1***_]等功能。Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。
到此，以上就是小编对于j***a 胶水语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于j***a 胶水语言的3点解答对大家有用。
