In den letzten Jahren hat R, eine starke und weit verbreitete Sprache für statistische Berechnungen und Datenanalysen, erhebliche Fortschritte in der Compilertechnologie erlebt.
Diese Compiler spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Leistung und Effizienz von R-Code und machen es zu einem unverzichtbaren Thema für jeden R-Fan oder Datenwissenschaftler.
In diesem Artikel werden die zehn besten R-Sprachcompiler vorgestellt, die die Art und Weise, wie wir R-Code ausführen und optimieren, verändert haben.
Lernen wir zunächst die Sprache R kennen.
R ist eine bekannte Programmiersprache und -umgebung, die hauptsächlich für statistische Berechnungen und Grafiken verwendet wird.
R, ein statistisches und grafisches Toolkit, das Anfang der 1990er Jahre von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt wurde, erfreut sich in der Welt großer Beliebtheit Datenwissenschaft und Forschungsfelder.
Sein Open-Source-Charakter und die aktive Community haben die Entwicklung unzähliger Pakete inspiriert und es zu einem effektiven Werkzeug für erweiterte statistische Analysen, Datenverarbeitung und Visualisierung gemacht.
R ist nach wie vor ein wichtiges Werkzeug für Datenexperten auf der ganzen Welt akademische Forschung bis hin zu kommerziellen Anwendungen.
Sehen wir uns nun an, welche die besten Sprachcompiler sind.
1. renjin
Die Leistungsfähigkeit von R wird mit Renjin, einem JVM-basierten Interpreter für die R-Sprache, in das Java-Ökosystem eingeführt. Es bietet eine nahtlose Verbindung zwischen R und Java für eine verbesserte Produktivität.
Entwickler können die statistischen Rechenfunktionen von R nutzen und vom Datenaustausch ohne Overhead profitieren, indem sie Renjin als Bibliothek direkt in Java-Projekte integrieren.
Renjin macht die R-Code-Bereitstellung schneller und einfacher, indem es die Multithread-Ausführung ermöglicht.
Renjin ermöglicht es Entwicklern, die analytischen Fähigkeiten von R in Java-Projekten zu nutzen, indem es ein auf dem Prognosepaket basierendes R-Sprachmodell in eine Java-Webanwendung integriert, was es zu einem wertvollen Werkzeug sowohl für Softwareentwickler als auch für Datenwissenschaftler macht.
Die Nutzung ist für jeden, der Renjin nutzen möchte, kostenlos!
2. meinCompiler
myCompiler ist eine Online-IDE, mit der Sie Ihren R-Code einfach kompilieren können, ohne etwas herunterladen oder installieren zu müssen. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, über die Sie R-Code sofort von jedem Gerät aus schreiben und ausführen können.
Die Plattform unterstützt gängige R-Bibliotheken wie ggplot2, dplyr, Tidyr und data.table und erleichtert so die direkte Visualisierung von Plots im Ausgabebereich. Mit Funktionen zur automatischen Vervollständigung und Syntaxhervorhebung bietet der Code-Editor ein nahtloses Codierungserlebnis.
myCompiler ist nicht nur auf R beschränkt, sondern unterstützt auch 27 Sprachen, sodass Sie Ihre Lieblingssprache erkunden und programmieren oder versuchen können, eine neue zu lernen. Sie können Ihre Programme auch mit Tags organisieren und die Suchleiste verwenden, um sie später mühelos zu finden. Es ist ein praktisches und funktionsreiches Tool für Programmierer aller Niveaus.
Sie können den Compiler kostenlos auf der verwenden Website .
3. RStudio
Die bevorzugte Plattform für Open-Source-Data Science ist RStudio, eine bekannte integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die sowohl R- als auch Python-Programmierer unterstützt.
Ein Terminal-Editor mit hervorgehobener Syntax und Funktionen zur direkten Codeausführung, Tools für die grafische Darstellung, Verlaufsverfolgung, Debugging und Arbeitsbereichsverwaltung sind nur einige der erstaunlichen Funktionen, die RStudio bietet.
Es funktioniert einwandfrei auf Windows-, Mac- und Linux-Plattformen und ist als Open-Source- und kommerzielle Edition verfügbar. Mit Posit Professional Drivers, die direkt aus der IDE installiert werden können, können Benutzer mit RStudio Desktop Pro auf Unternehmensdatenbanken zugreifen und SQL- oder NoSQL-Datenbanken studieren.
RStudio bietet vorrangige Supportoptionen für Unternehmen, die kommerziellen Support und eine Lizenz benötigen, und ist damit eine vollständige und zuverlässige Alternative für Datenwissenschaftler und Unternehmen, die auf Daten angewiesen sind.
Preise von RStudio
Für 1,045 US-Dollar pro Jahr bietet RStudio Desktop Pro eine kommerzielle Lizenz, Remote-Meetings und Posit-Support.
Posit Workbench Standard kostet 5,245 US-Dollar pro Jahr und umfasst 5 benannte Benutzer, zahlreiche R-Versionen und Sitzungen, die Editoren Jupyter und VS Code sowie Tools für die Zusammenarbeit. Posit Workbench Enterprise, das für größere Teams konzipiert ist, kostet 12,550 US-Dollar pro Jahr für 10 benannte Benutzer.
Dieser Preis beinhaltet alle regulären Funktionen und die uneingeschränkte Serveraktivierung. Benutzer können für 105 $ pro Monat und Benutzer hinzugefügt werden.
4. Sublime Text
Leistungsstarker Texteditor Sublime Text ist ideal für R-Sprachprogrammierer. Dank der benutzerfreundlichen Oberfläche können Sie die neue Tab-Mehrfachauswahlfunktion nutzen, um Fenster zu teilen und zwischen Codes zu wechseln.
Genießen Sie außerdem selbst bei hohen Auflösungen eine flüssige Leistung mit GPU-Rendering unter Linux, Mac und Windows.
Es ist kompatibel mit Linux ARM64 und Apple Silicon-Hardware. Entdecken Sie ein modernes JavaScript-Ökosystem mit integrierter Unterstützung für TypeScript, JSX und TSX sowie schnellerer automatischer Vervollständigung und neuen UI-Themen.
Das Codieren mit R ist dank der ein Kinderspiel Python API und bessere Syntaxhervorhebung. Für Liebhaber der R-Sprache, die ein reibungsloses und effektives Programmiererlebnis suchen, kann Sublime Text 4 eine gute Wahl sein.
5. Ein Compiler
Der R-Sprach-Online-Compiler von OneCompiler bietet eine effektive und funktionsreiche Umgebung zum einfachen Verfassen, Ausführen und Teilen von R-Code.
Es bietet einen schnellen und einfachen Einstieg in die R-Programmierung und ist mit der neuesten Version 3.4 kompatibel. Der Editor stellt sogar Mustercodebeispiele zur Verfügung, um Ihnen den Einstieg in die Codierung zu erleichtern.
R wird von namhaften Unternehmen wie Google, Facebook und Airbnb häufig für die Datenanalyse eingesetzt. Es wird sowohl von Statistikern und Data-Minern als auch von Softwareentwicklern bevorzugt.
R ist eine gute Option für den erfolgreichen Umgang mit Daten, da es sich um eine interpretierte Sprache handelt, die eine Kompilierung überflüssig macht, und aufgrund seiner breiten grafischen Fähigkeiten und starken Community-Unterstützung.
Das Beste daran ist, dass R Open Source und kostenlos ist und somit für jedermann verfügbar ist.
6. PyCharm
Durch sein R-Plugin bietet PyCharm, die flexible IDE von JetBrains, hervorragende Unterstützung sowohl für Python- als auch für R-Programmierung.
PyCharm verfügt über eine breite Palette an R-Funktionen, einschließlich eines interaktiven Terminals zum Ausführen von Code innerhalb der IDE, ist aber größtenteils für Python gedacht. Es bietet eine umfangreiche Sammlung von Refactoring-Tools, die das Verfahren für R-Programmierer rationalisieren.
Mithilfe robuster Tools wie „Verwendungen finden“ und „Zur Definition gehen“ können Programmierer mühelos durch ihre Codebasis navigieren. Dank der Unterstützung von PyCharm für Unit-Tests in R können Sie Tests innerhalb der IDE erstellen und ausführen. Das umfangreiche Dokumentationssystem hilft Entwicklern von R-Projekten, sauberen, wartbaren Code zu schreiben.
7. RK Ward
Durch sein R-Plugin bietet PyCharm, die flexible IDE von JetBrains, hervorragende Unterstützung sowohl für Python- als auch für R-Programmierung. PyCharm verfügt über eine breite Palette an R-Funktionen, einschließlich eines interaktiven Terminals zum Ausführen von Code innerhalb der IDE, ist aber größtenteils für Python gedacht.
Es bietet eine umfangreiche Sammlung von Refactoring-Tools, die das Verfahren für R-Programmierer rationalisieren.
Mithilfe robuster Tools wie „Verwendungen finden“ und „Zur Definition gehen“ können Programmierer mühelos durch ihre Codebasis navigieren. Dank der Unterstützung von PyCharm für Unit-Tests in R können Sie Tests innerhalb der IDE erstellen und ausführen. Das umfangreiche Dokumentationssystem hilft Entwicklern von R-Projekten, sauberen, wartbaren Code zu schreiben.
8. paizo.IO
Mit dem effektiven Online-Editor und Compiler paiza.IO können Sie schnell Code schreiben und ausführen. Der leichte Container-basierte Code-Runner der paiza.IO-Engine, der über 20 bekannte Compiler- und Skriptsprachen unterstützt, bietet zuverlässige Laufzeiten, extrem niedrige Latenzzeiten und eine skalierbare Infrastruktur.
Obwohl paiza.IO eine API für die Anwendungsintegration bietet, weist diese mehrere Nachteile auf, weshalb Unternehmensanwender dringend aufgefordert werden, nach einer zuverlässigeren Lösung zu suchen.
Darüber hinaus nutzt paiza.jp die Code-Runner-Engine von paiza.IO für einen Service, der codierungsbasierte Ingenieure mit IT-Unternehmen zusammenbringt. Paiza.IO ist eine nützliche Plattform für Programmierer und Unternehmen gleichermaßen, da es auf Anfrage maßgeschneiderte Dienste zur Überprüfung der Programmierkenntnisse anbietet.
9. Domsignal
R-Code kann dank der Plattform des R Online Compilers von Domsignal schnell ausgeführt werden. Die 1993 entwickelte universelle Programmiersprache R verfügt über mehrere nützliche Funktionen, darunter Algorithmen für maschinelles Lernen, statistische Inferenz und lineare Regression.
R wird in vielen Branchen, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und soziale Medien, in großem Umfang für Datenanalysen und statistische Berechnungen verwendet und verfügt über mehr als 10,000 Pakete.
Die leistungsstarken Funktionen von R werden von Unternehmen wie Airbnb, Microsoft und Google zur Datenmanipulation und quantitativen Analyse genutzt. R ist trotz einer steilen Lernkurve ein wertvolles Werkzeug für Datenanalysten und Akademiker, die nach robusten statistischen Berechnungen und Designs suchen.
10 Replizieren
Sie können R und andere programmieren, erstellen, ausführen und teilen Programmiersprachen direkt aus ihren Browsern mithilfe der kollaborativen und leistungsstarken Online-IDE von Replit. Der benutzerfreundliche Code-Editor von Replit macht Downloads, Installationen oder Konfigurationen überflüssig, sodass sich Entwickler ohne Schwierigkeiten auf die Produktion konzentrieren können.
Seine hochmodernen KI-Funktionen und die nahtlose Multiplayer-Unterstützung machen es zur perfekten Plattform für teambasierte Entwicklung und Echtzeit-Lernen. Replit bietet einen funktionsreichen Arbeitsbereich für Codierung und Softwareentwicklung, egal ob Sie ein erfahrener Entwickler oder ein Neuling sind, der mit dem Codieren beginnt.
Preise für Replit
Der „Personal“-Plan ist kostenlos und bietet unbegrenzte öffentliche Repls, wodurch er für Neueinsteiger und Studenten geeignet ist. Die „Hacker“-Option, die 7 US-Dollar pro Monat kostet, beinhaltet unbegrenzte private Repls und die Möglichkeit, per SSH auf Ihre Repls zuzugreifen, was sie ideal für diejenigen macht, die an privaten Projekten arbeiten.
Für erfahrenere Entwickler bietet das „Pro“-Abonnement (20 $/Monat) KI-Unterstützung mit Ghostwriter, einen blitzschnellen Arbeitsbereich und die meisten Ressourcenbeschränkungen.
Replit bietet auch App-Entwicklungspläne an, einschließlich der Option „On Demand“, die bei 0 $/Monat pro App beginnt und es Kunden ermöglicht, für genutzte Ressourcen zu bezahlen und automatisch nach oben oder unten zu skalieren.
Der „Dedicated VM“-Plan, der dedizierte virtuelle Maschinen mit verbesserter Betriebszeit und aktualisierbarer Leistung bietet, beginnt bei 6.40 $/Monat pro App.
Zusammenfassung
Schließlich hat die Untersuchung der vielen R-Sprachcompiler und Online-IDEs Licht auf die enormen Tools geworfen, die sowohl Programmierern als auch Datenwissenschaftlern zur Verfügung stehen.
Jede Plattform verfügt über unterschiedliche Funktionen und Vorteile, die sie für eine Vielzahl von Anwendungsfällen geeignet machen.
Unter den beschriebenen Lösungen sticht RKWard als benutzerfreundliche und leicht erweiterbare R-IDE/GUI hervor, die die Leistungsfähigkeit von R mit dem Komfort kommerzieller Statistikprodukte kombiniert.
Schließlich wird der ideale R-Sprachcompiler durch individuelle Anforderungen bestimmt, die von umfangreichen statistischen Analysen bis hin zu schnellen Online-Codierungserfahrungen reichen können.
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