scala语言转j***a,scala 类型转换

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于scala语言转java的问题，于是小编就整理了5个相关介绍scala语言转Java的解答，让我们一起看看吧。

1. scala语言值得学习吗？
2. 如何看待Android用Swift替代Java作为系统开发语言的行为？
3. 我听很多人说JAVA已经过时了，下一个要淘汰的语言就是JAVA，真的是这样吗？
4. java是大数据基础吗，是不是学了大数据就可以做java？
5. 为什么说“scala结合了fp和oop”？有什么依据？

scala语言值得学习吗？

Scala是一门值得花时间去学习的语言。

因为它自身的设计（以及其相关的生态）希望把过去20年来一些计算机科学技术发展的成果，以一种尽可能友好（或者实用）的方式呈现在软件工程师面前，让开发人员更好地武装自己。

你可以想象你在学习这门语言的路途上，能和全球的技术研发人员一起坐而论道。无论是如日中天的spark，还是提供高效能框架的Actor, Kafka，为什么Scala能在JAVA雄霸JVM平台多年的情景下帮助这些新突围而出被研发广泛使用？产生足够大的影响让J***a产生一些改变？

以上这些，是一个让你去了解和学习Scala的一个很好的动力。

如何看待Android用Swift替代J***a作为系统开发语言的行为？

这真的是想多了，使用swift开发Android app只是一个玩笑。现在Android开发社区中除了J***a以外，最常使用的开发语言是Scala, Groovy 以及 Kotlin。

我听很多人说J***A已经过时了，下一个要淘汰的语言就是J***A，真的是这样吗？

J***a 是一种非常流行的编程语言，它在企业和开发者社区中都有很高的普及率，并且被广泛应用于各种领域。从这个意义上说，它确实没有被“淘汰”。

然而，随着新的编程语言和技术的不断出现，J***a 也面临着挑战。新的语言和技术，如 python、Scala、Kotlin、Rust、Golang 等语言，正在吸引着越来越多的开发人员。同时，随着数据科学和机器学习领域的发展，Python 等语言也逐渐成为了主流。

不过,J***a作为历史悠久的编程语言，仍然具有很强的生命力，在很多领域仍然有着广泛的应用。例如，企业应用程序、移动应用程序、游戏开发、云计算、大数据等领域中都有J***a的存在，还有就是J***a最为稳固的生态，这也就保证了J***a在未来也将继续保持其重要地位。

另外, J***a的企业版本 J***aEE 以及 Spring 框架在微服务领域有着不错的表现，在新兴的微服务架构中,J***a也保持着重要的地位。

总的来说，想要取代J***a也并非一朝一夕之事，J***a 不会因为新的语言和技术的出现而迅速淘汰，它仍然是一种非常重要的编程语言，未来也将继续保持其重要地位。

哪门语言被淘汰都不稀奇，淘汰j***a那就省省吧，看看j***a的生态，懂的自然全都懂。黑j***a的喷j***a的唱衰j***a的，十几年来数不胜数，别的语言可没这个实力。j***a是过时了，但j***a生态一直在与时俱进呀，且越来越不可取代了。j***a就算被取代，别的语言也没啥好高兴的，因为大概率是被其他jvm语言取代了

先说结论：J***a正在过时，并且可能会被淘汰。

每次有人唱衰J***a的时候，都会有一群J***a程序员愤怒地出来反驳，我也曾是其中的一员。但是现在我更喜欢尊重事实，拿数据说话。

TIOBE编程语言社区指数

从TIOBE网站每月提供的编程社区指数，我们可以清晰地看到，J***a的占比从2001年6月的26.49%逐渐减少到今年（2021）6月的11.54%，20年间下降了15%。这个排行榜是根据互联网上有经验的程序员、课程和第三方厂商的数量，并根据各大搜索引擎的搜索热度以及Wikipedia、Amazon、YouTube统计出的排名数据，可以说能够客观反应出各编程语言的热门程度。因此，我们可以得出结论：J***a正在逐渐走向衰落。

下面我将试着分析J***a市场份额逐渐减少的原因，以及J***a语言的优缺点，希望能对你有所帮助。

J***a占比减少的原因：

1. 各种新语言的崛起。J***a鼎盛的时候，市场的竞争对手很少。而这些年，随着计算机硬件的发展以及互联网的普及，各种编程语言也随之井喷式地出现。每种相对热门语言出现和发展都会吸走一部分热度，并带起新的一波唱衰J***a的节奏。这些语言的代表早期有C#，最近有Go。
2. JVM体系中一些“Better J***a”的出现。由于J***a语言本身的一些弊病（下文会详细说），JVM上出现了一些语言，如Scala、Groovy、Kotlin，它们打着“Better J***a”的旗号，***用和J***a互通的形式发展。一些对J***a体验不满的团队，可能会选择转向这些语言。
3. 互联网热点的切换。前些年服务器端编程可能是互联网领域的主流，近年来由于机器学习、大数据等概念的兴起，对这些概念支持更好的语言得以兴起，如python、R、Scala等。
4. J***a语言自身的缺陷。

J***a语言的缺陷：

1. 语言特性不够丰富。J***a具有跨平台和向下兼容这两大卖点，但它们同时也是J***a语言沉重的包袱。带着这些包袱，J***a只能缓慢保守地增加语言特性。一些其他成熟语言具备的特性，J***a只能选择不支持或通过替代的方式支持。如J***a中没有函数的数据类型，使用“类型擦除”的方式实现泛型等。
2. 语法过于啰嗦。J***a的样板代码可能是所有编程语言里最多的。Python程序员100行代码可以搞定的事情，J***a程序员可能要写上500行代码。
3. 应用场景不是刚需。J***a虽然在服务器编程方面找到了统治地位，但是这种统治地位并不牢固。具有服务器编程[_a***_]的语言太多了，如php、python、Go、dart等，甚至js这种浏览器端的语言也来凑个热闹，搞了node.js专门用于服务端编程。
4. 对多线程的支持不友好。J***a对多线程的支持设计得非常不友好，即使经验丰富的程序员，也容易编写出产生致命缺陷的代码。

J***a语言的优势：

1. 上手简单。J***a的语法少，并且非常符合直觉，非常适合作为新人的入门语言。
2. 生态完整，社区活跃。有海量的第三方框架和依赖包，基本上各个领域都能找到成熟的解决方案。
3. 跨平台。对各个平台的支持比较完善，基本可以实现“一次编写，到处运行”。
4. 存量项目多。J***a运行在数以亿计的硬件设备上，这些系统的维护工作足以养活一大批J***a开发的程序员。

J***a程序员何去何从？

1. 首先不要过分焦虑，J***a被淘汰不会是一两天的事情。
2. 其次不要把鸡蛋放在一个篮子里，多掌握一些技术，技多不压身。
3. 最后提高对自己的要求，多修炼内功，从原理上理解编程，这样就可以不受语言的限制，随时能够适应新的领域的工作。

j***a是大数据基础吗，是不是学了大数据就可以做j***a？

j***a是大数据的基础之一，但不是学了大数据就可以做j***a，而是学了j***a就可以进一步的学习大数据技术。前后关系颠倒了。

大数据是一套技术体系，有hadoop、spark、storm、hbase、 flume，flink，Elasticsearch、zookeeper等等大数据组件实现，很多组件都是j***a实现的，比如flume，flink等等，学了j***a之后你才能去掌握这些组件的体系架构源码等。另外还有scala，学习好j***a之后，可以进一步学习scala语言。

总之学无止境啊，加油

J***a是学习大数据的编程基础。大数据主要学习三个平台Hadoop、Storm和Spark，如果是零基础小白，就需要从J***a基础开始学起，可以把J***a语言作为第一个入门语言。一般来说，学会J***ase就可以了，但能掌握J***aee的话会更好。

大数据以J***a技术为基础，在熟练掌握了J***a技术以后，再学习大数据的相关技术会容易很多。目前，J***a也广泛应用于大数据、机器学习等领域，有大量成熟的解决方案是基于J***a实现的，尤其是大型商业网站。

J***a和大数据学习哪个发展更好？

***s://***.toutiao***/i6660367147232920072/

为什么说“scala结合了fp和oop”？有什么依据？

这句话的含义是Scala同时拥有函数式编程和面向对象编程两种编程范式。

面向对象这个特性如果知道J***a的话应该已经很熟悉了，而Scala是一门完全兼容J***a的一门语言，并且面向对象这种思维方式对业务开发也是比较合适的，所以Scala也保留了这一特性。

函数式编程是一门越来越流行的编程范式，除了传统的Haskell等，像J***a，Kotlin等这些都开始支持这一特性了，而Scala诞生之初就将函数式编程作为主要的特性，至于函数式编程的特性和优势这里就不过多阐述了，有兴趣的同学可以自己去了解下。

到此，以上就是小编对于scala语言转j***a的问题就介绍到这了，希望介绍关于scala语言转j***a的5点解答对大家有用。

标签： j***a 语言 数据