Python & Lips (lush)

[Chema Cortés]

El Miércoles, 19 de Enero de 2005 04:01, Rolando Espinoza La Fuente escribió:
> Hola, hace tiempo leo la lista pero este es mi primer mensaje. Bueno,
> tengo planeado aprender python y lisp para aplicaciones númericas de
> cálculo intenso.
>
> Mi pregunta es si aprendiendo python primero será más fácil luego lisp
> (específicamente lush http://lush.sourceforge.net). Espero sus
> comentarios.

La respuesta depende bastante de los conocimientos de programación que ya 
tengas.

Python es, sin duda, el lenguaje ideal para iniciarse en la programación. En 
su evolución ha ido "asimilando" características y paradigmas de otros 
lenguajes, haciéndolo idóneo para luego dar el salto a otros lenguajes de 
programación como puede ser el lisp. El problema es que con python te 
acostumbras enseguida a tener total libertad para hacer las cosas, por lo que 
puede que luego el lisp te resulte demasiado "encorsetado". Si no conoces 
absolutamente nada de lisp, es bastante probable que cueste muchísimo empezar 
con él, por mucha experiencia que tengas en otros lenguajes.

Comparando python y lush, la velocidad de lush se debe a que genera código C 
que luego se compila normalmente. Ésto hace muy fácil enlazar código lush con 
otras librerías de cálculo numérico hechas en C; pero al final corres el 
riesgo de acabar programando más en C que en lisp.

En cuanto a cálculo numérico, python cuenta con buenas herramientas para 
cálculo que lo hacen único (NumPy/Numarray[1], SciPy[2], etc.), además de ser 
un lenguaje de script que se integra bastante bien con muchos sistemas de 
cálculo matemático (pe: pymat[4] para MatLab, RPy[5] para R). Si realmente 
necesitas velocidad de cálculo, puedes crear extensiones en Pyrex[6] o 
directamente en C, sin renunciar ni a la interactividad del intérprete (pe: 
IPython[3]) ni a la funcionalidad del resto de la amaplia librería estándar 
de python.


[1] http://www.python.org/moin/NumericAndScientific

[2] http://www.scipy.org
[3] http://ipython.scipy.org
[4] http://claymore.engineer.gvsu.edu/~steriana/Python/pymat.html
[5] http://rpy.sourceforge.net/

[6] http://nz.cosc.canterbury.ac.nz/~greg/python/Pyrex/
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