De siste årene har R, et sterkt og mye brukt språk for statistisk beregning og dataanalyse, vært vitne til betydelige fremskritt innen kompilatorteknologi.
Disse kompilatorene spiller en kritisk rolle i å forbedre R-kodeytelsen og effektiviteten, noe som gjør det til et må-kjenne emne for enhver R-fan eller dataforsker.
Denne artikkelen vil se på de ti beste R-språkkompilatorene som har endret måten vi kjører og optimaliserer R-kode på.
Først, la oss bli kjent med R Language.
R er et velkjent programmeringsspråk og miljø som primært brukes til statistisk databehandling og grafikk.
R, et statistisk og grafisk verktøysett laget på begynnelsen av 1990-tallet av Ross Ihaka og Robert Gentleman, har blitt utrolig populært i datavitenskap og forskningsfelt.
Dens åpen kildekode-natur og aktive fellesskap har inspirert utviklingen av utallige pakker, noe som gjør det til et effektivt verktøy for avansert statistisk analyse, databehandling og visualisering.
R fortsetter å være et avgjørende verktøy for datafagfolk over hele verden, fra akademisk forskning til kommersielle applikasjoner.
La oss nå se hva som er de beste språkkompilatorene.
1. renjin
Kraften til R introduseres til Java-økosystemet med Renjin, en JVM-basert tolk for R-språket. Det gir en sømløs forbindelse mellom R og Java for forbedret produktivitet.
Utviklere kan dra nytte av Rs statistiske databehandlingsevner og tjene på datautveksling uten overhead ved direkte å integrere Renjin som et bibliotek i Java-prosjekter.
Renjin gjør distribusjon av R-kode raskere og enklere ved å aktivere flertrådsutførelse.
Renjin gjør det mulig for utviklere å bruke Rs analytiske evne i Java-prosjekter ved å integrere en R-språkmodell bygget på prognosepakken med en Java-nettapplikasjon, noe som gjør det til et verdifullt verktøy for både programvareingeniører og dataforskere.
Det er gratis å bruke for alle som ønsker å bruke Renjin!
2. min kompilator
myCompiler er en online IDE som lar deg kompilere R-koden din enkelt uten å måtte laste ned eller installere noe. Den tilbyr et brukervennlig grensesnitt der du kan skrive og kjøre R-kode umiddelbart fra hvilken som helst enhet.
Plattformen støtter vanlige R-biblioteker som ggplot2, dplyr, tidyr og data.table, noe som gjør det enkelt å visualisere plott direkte i utdatadelen. Med funksjoner for autofullføring og syntaksutheving gir koderedigereren en sømløs kodingsopplevelse.
Ikke bare begrenset til R, myCompiler støtter 27 språk, slik at du kan utforske og kode på favorittspråket ditt eller prøve å lære et nytt. Du kan også organisere programmene dine med tagger og bruke søkefeltet for å finne dem enkelt senere. Det er et praktisk og funksjonsrikt verktøy for programmerere på alle nivåer.
Du kan bruke kompilatoren gratis på nettsted.
3. RStudio
Den foretrukne plattformen for åpen kildekode datavitenskap er RStudio, et velkjent integrert utviklingsmiljø (IDE) som støtter både R- og Python-programmerere.
En terminal, syntaks-uthevet editor med funksjoner for direkte kjøring av kode, verktøy for grafer, historikksporing, feilsøking og arbeidsområdeadministrasjon er bare noen av de fantastiske funksjonene som RStudio tilbyr.
Den fungerer feilfritt på Windows-, Mac- og Linux-plattformer og er tilgjengelig i åpen kildekode og kommersielle utgaver. Posit Professional Drivers, som kan installeres rett fra IDE, lar brukere få tilgang til bedriftsdatabaser og studere SQL- eller NoSQL-databaser ved hjelp av RStudio Desktop Pro.
RStudio tilbyr prioriterte støttevalg for bedrifter som trenger kommersiell støtte og lisens, noe som gjør det til et komplett og pålitelig alternativ for dataforskere og bedrifter som er avhengige av data.
Prissetting av RStudio
For $1,045 XNUMX i året tilbyr RStudio Desktop Pro en kommersiell lisens, eksterne møter og Posit-støtte.
Posit Workbench Standard koster $5,245 5 i året og inkluderer 12,550 navngitte brukere, mange R-versjoner og økter, redaktørene Jupyter og VS Code, og samarbeidsverktøy. Posit Workbench Enterprise, som er designet for større team, koster $10 XNUMX årlig for XNUMX navngitte brukere.
Denne prisen inkluderer alle vanlige funksjoner og ubegrenset serveraktivering. Brukere kan legges til for $105 per måned per bruker.
4. Sublime Text
Kraftig tekstredigerer Sublime Text er ideell for R-språkprogrammerere. Du kan bruke den nye Tab Multi-Select-funksjonen til å dele ruter og gå mellom koder takket være det brukervennlige grensesnittet.
I tillegg, selv ved høye oppløsninger, nyt flytende ytelse med GPU-gjengivelse på Linux, Mac og Windows.
Den er kompatibel med Linux ARM64 og Apple Silicon-maskinvare. Du kan oppdage et moderne JavaScript-økosystem med innebygd støtte for TypeScript, JSX og TSX, samt raskere autofullføring og nye brukergrensesnitttemaer.
Koding med R er et blunk takket være Python API og bedre syntaksutheving. For R-språkelskere som leter etter en jevn og effektiv kodeopplevelse, kan Sublime Text 4 være et godt valg.
5. OneCompiler
R Language online-kompilatoren fra OneCompiler gir et effektivt og funksjonsrikt miljø for å lage, kjøre og dele R-kode med letthet.
Den tilbyr en rask og enkel tilnærming til å komme i gang med R-programmering og er kompatibel med den nyeste versjonen, 3.4. Til og med eksempler på kjelekode er gitt av redaktøren for å hjelpe deg i gang med koding.
R er mye brukt av kjente selskaper som Google, Facebook og Airbnb for dataanalyse. Det er foretrukket av både statistikere og dataminere så vel som programvareutviklere.
R er et godt alternativ for å håndtere data på en vellykket måte fordi det er et tolket språk, som unngår behovet for kompilering, og på grunn av dets brede grafiske muligheter og sterke fellesskapsstøtte.
Det beste er at R er åpen kildekode og gratis, noe som gjør den tilgjengelig for alle.
6. PyCharm
Gjennom sin R-plugin gir PyCharm, den fleksible IDE-en skapt av JetBrains, enestående støtte for både Python- og R-programmering.
PyCharm har et bredt spekter av R-funksjoner, inkludert en interaktiv terminal for å kjøre kode fra innsiden av IDE, mens den i stor grad er ment for Python. Den tilbyr en omfattende samling av refactoring-verktøy, som effektiviserer prosedyren for R-programmerere.
Programmerere kan enkelt navigere i kodebasen ved hjelp av robuste verktøy som "finn bruksområder" og "gå til definisjon." Du kan bygge og utføre tester inne i IDE takket være PyCharms støtte for enhetstesting i R. Dets omfattende dokumentasjonssystem hjelper utviklere av R-prosjekter med å skrive ren, vedlikeholdbar kode.
7. RK avdeling
Gjennom sin R-plugin gir PyCharm, den fleksible IDE-en skapt av JetBrains, enestående støtte for både Python- og R-programmering. PyCharm har et bredt spekter av R-funksjoner, inkludert en interaktiv terminal for å kjøre kode fra innsiden av IDE, mens den i stor grad er ment for Python.
Den tilbyr en omfattende samling av refactoring-verktøy, som effektiviserer prosedyren for R-programmerere.
Programmerere kan enkelt navigere i kodebasen ved hjelp av robuste verktøy som "finn bruksområder" og "gå til definisjon." Du kan bygge og utføre tester inne i IDE takket være PyCharms støtte for enhetstesting i R. Dets omfattende dokumentasjonssystem hjelper utviklere av R-prosjekter med å skrive ren, vedlikeholdbar kode.
8. paizo.IO
Du kan raskt skrive og kjøre kode ved å bruke den effektive online editoren og kompilatoren paiza.IO. Den lette containerbaserte kodeløperen til paiza.IO-motoren, som støtter over 20 velkjente kompilator- og skriptspråk, tilbyr pålitelige kjøretider, ekstremt lav ventetid og skalerbar infrastruktur.
Selv om paiza.IO tilbyr et API for applikasjonsintegrasjon, har det flere ulemper, og derfor oppfordres bedriftsbrukere til å se etter en mer pålitelig løsning.
I tillegg bruker paiza.jp kodeløpermotoren fra paiza.IO for en tjeneste som matcher kodingsbaserte ingeniører med IT-selskaper. Paiza.IO er en nyttig plattform for både programmerere og bedrifter fordi den tilbyr tilpassede programmeringsferdighetssjekktjenester på forespørsel.
9. Domsignal
R-kode kan utføres raskt takket være plattformen levert av Domsignals R Online Compiler. Det universelle programmeringsspråket R, som ble opprettet i 1993, har flere nyttige funksjoner, inkludert maskinlæringsalgoritmer, statistisk inferens og lineær regresjon.
R brukes mye for dataanalyse og statistisk beregning på tvers av mange bransjer, inkludert finansielle tjenester, helsetjenester og sosiale medier, og har over 10,000 XNUMX tilgjengelige pakker.
Rs kraftige funksjoner brukes av bedrifter som Airbnb, Microsoft og Google for datamanipulering og kvantitativ analyse. R er et verdifullt verktøy for dataanalytikere og akademikere som leter etter robust statistisk databehandling og design, til tross for at de har en bratt læringskurve.
10. Gjenta
Du kan kode, bygge, kjøre og dele R og annet programmerings språk direkte fra nettleserne ved hjelp av Replits samarbeidende og potente online IDE. Replits brukervennlige koderedigering eliminerer behovet for nedlastinger, installasjoner eller konfigurasjoner slik at utviklere kan konsentrere seg om å produsere uten problemer.
Dens banebrytende AI-funksjoner og sømløs flerspillerstøtte gjør den til den perfekte plattformen for teambasert utvikling og sanntidslæring. Replit tilbyr et funksjonsrikt arbeidsområde for koding og programvareutvikling, enten du er en ekspertutvikler eller en nybegynner som begynner å kode.
Prissetting av Replit
Den "Personlige" planen er gratis og tilbyr ubegrensede offentlige reps, noe som gjør den egnet for nykommere og studenter. "Hacker"-alternativet, som koster $7 per måned, inkluderer ubegrensede private repls og muligheten til å SSH inn i replsene dine, noe som gjør det ideelt for de som jobber med private prosjekter.
For mer erfarne utviklere gir "Pro"-abonnementet ($20/måned) AI-hjelp med Ghostwriter, et lynrask arbeidsområde og de fleste ressursgrensene.
Replit tilbyr også apputviklingsplaner, inkludert alternativet "On Demand", som starter på $0/måned per app og lar kundene betale for ressursene som brukes og automatisk skalere opp eller ned.
"Dedikert VM"-planen, som tilbyr dedikerte virtuelle maskiner med forbedret oppetid og oppgraderbar ytelse, starter på $6.40/måned per app.
konklusjonen
Til slutt har undersøkelser av de mange R-språkkompilatorene og online IDE-ene kastet lys over de enorme verktøyene som er tilgjengelige for både programmerere og dataforskere.
Hver plattform har distinkte funksjoner og fordeler som gjør den egnet for en rekke brukstilfeller.
Blant løsningene som er beskrevet, skiller RKWard seg ut som en brukervennlig og lett utvidbar R IDE/GUI som kombinerer kraften til R med bekvemmeligheten til kommersielle statistikkprodukter.
Til slutt bestemmes den ideelle R-språkkompilatoren av individuelle krav, som kan variere fra omfattende statistisk analyse til raske online kodingsopplevelser.
Legg igjen en kommentar