流行编程语言 R 的下一步是什么？

由于大数据对各个领域的决定性影响，相对于经验和直觉，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件 R 是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。R 本来是由来自新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 开发，现在由 “R 开发核心团队” 负责开发。Dan Kopf 分享了他采访 Wickham 的精彩内容，涉及了 R 的现状与对未来的期许。

Hadley Wickham

就像口语一样，编程语言也在不断变化。随着时间的推移，像 C++、Java 和 Python 这样的流行语言都发生了巨大的变化。随着程序员需求的变化，编程语言会采用新的特性，或者修改现有的特性。这些更改通常是由管理语言的委员会或创建库（使任务变得更简单的插件）的用户进行，这些库是共享的，并成为语言的组成部分。

以广泛流行的统计编程语言 R 为例，它更像是一场革命，而不是进化。这些变化还在继续。

上个月，来自世界各地的 R 用户聚集在法国图卢兹，参加 useR! conference，这是一场 R 语言最重要的国际聚会，讨论 R 的新发展。在我参加的几乎所有演讲中，都会提到 Hadley Wickham 这个名字。Wickham 是这门语言最重要的开发人员。在过去的十年里，Wickham 和他的合作者一起构建了一套流行的数据分析和可视化库（也称为软件包），称为“tidyverse”，这几乎成为了它自己的语言。Wickham 的库是 R 语言中最受欢迎的库之一，并已成为新学习者的标准（R 可以免费使用）。

几年前放弃使用 R 语言的人，几乎已经不清楚今天人们通常是怎么使用这门语言的。一些 R 用户对 tidyverse 的主导地位感到不满，部分原因是它现在由 RStudio 公司支持，该公司聘请了 Wickham 和他的大多数合作者。RStudio 为该语言提供了一个免费的用户界面，但却向企业收取企业支持费用。

在图卢兹，我与 Wickham 谈论了 R 语言的现状，以及他对 R 语言未来的看法。我将这段对话重新整理并提炼，于是便有了本文。

Quartz：与十年前相比，你会如何描述当今 R 语言和社区的现状？

Wickham：十年前，R 语言不过是统计学家门中流行的一种语言，它有点古怪。对我来说，过去十年的经历，就是这样不可思议的增长。

与此同时，社区也发生了翻天覆地的剧变。十年前，询问 R 语言相关问题的主要场所是 R Help 邮件列表。如果你提了一个愚蠢的问题，有人会因此对你火冒三丈。那种环境啊，让人望而生畏。现在，人们告诉我，他们之所以热爱 R，是因为社区非常热情。我认为这很大程度上是因为它变得更加多样化。以前用户主要是统计学家，而现在，使用 R 语言的这些人，学术背景要广泛得多。

Quartz：最近让你真正感到兴奋的发展是什么？

Wickham：我认为，R Markdown 对 R 来说，是一个惊人的贡献。无论你是撰写论文，还是为公司撰写 PPT 幻灯片，用 R 语言制作可复制的文档都变得非常容易。

我也对“tidyevaluation”的想法感到兴奋。这是一个让你可以很自然地用 R 语言编程的想法。R 语言既是一种编程语言，又是一种用于数据分析的交互式环境，因此具有这种张力。在进行数据分析时，输入速度实际上是一个瓶颈。作为开发人员，“tidyevaluation”可以帮助我们确保用户尽可能少地输入，并且能够表达非常丰富的想法用于分析。这就是 ggplot2 和其他一些库的基础（编注：ggplot2 是一个流行的数据可视化库），它的想法是尽快把你脑子里的东西，转移到电脑上。

此外，在社区中，R-Ladies 在改善性别多样性方面做得非常出色。（编注：R-Ladies 是世界各地的女性和其他性别少数群体讨论 R 的聚会团体）我对此感到非常兴奋。看到他们超越了数据分析，制作软件包，并成为贡献者和回馈者，这真的是一件很酷的事。

Quartz：你认为 R 面临的一些问题是什么？

Wickham：一般来说，很多人一谈到 R 和 Python，就像是一场要么 R 要么 Python 会赢的战争一样。我认为这一点用都没有，因为，这压根不是一场战斗好吗？这些东西都是独立存在的，而且都是以不同的方式，它们真的都很棒。

我看到的是这样的一个模式，公司中的数据科学团队使用 R，而数据工程团队则使用 Python。使用 Python 的用户往往具有软件工程背景，对自己的编程技能非常自信。由于 R 看起来很奇怪，他们就很肯定地下了结论：关于 R 的事实（没有那么好）。

R 用户通常对自己的编程技能并没有那么自信。他们真的很喜欢 R，但就是不能跟工程团队争论，因为他们争论时总是找不到相应的词语。使用 R 的用户往往具有生物学或市场营销方面的背景，他们经常理屈词穷。R 是一种古怪的语言，但它的古怪确实有充分理由的，而且它非常适合数据科学。它不是一种通用的编程语言，但它做的很多事情，都有很好的理由。

对于很多使用 Python 的人来说，Python 是他们使用过的唯一一种编程语言，他们认为 Python 非常棒。他们是对的。Python 很伟大。但是，解决同一个问题有多种方法，有时候，R 是很好用的。所以我有点担心。当然，这并不是所有 Python 或 R 用户的特征。

我真的不相信这是一个分裂。使用任何让你感到快乐的东西。如果你不用 tidyverse，那也不会让我感到伤心。

Quartz：在接下来的一年左右时间里，你所期待的发展是什么样的？

Wickham：我一直在做一个叫做 “dtplyr” 的东西，它可以让人们使用 dplyr 代码进行编码，然后将它转换成 data.table 代码。（编注：dplyr 和 data.dable 是 R 语言中用户数据分析的流行库）

我对 R 的未来设想是，你可以将对数据执行的操作的描述从实际计算分离开来。这是 R 社区趋势的一部分。你可以编写工具转换为高性能计算环境。你可以编写相同的代码，但是后端可以做到不同。

在这种情况下，你可以使用 dplyr 来表示你想对数据做什么，但是 dtlyr 允许你获得 data.table 的速度。此外，如果你想学习 data.table，这会有所帮助。你可以用它来看代码是如何转换的。

Quartz：让我们谈谈接下来的五年。在那个时候，你会有什么样的希望和梦想呢？

Wickham：我希望，R 和 Python 之间的集成能够继续发展，使 R 更加无缝地融入数据科学工作流程。有些事情，它永远不会像 Python 那样擅长，我们希望确保 R 的开发者可以与 Python 的开发者一起协作。但我们也想提供 R 的基础知识，所以有这么一个选择。如果你想要更前沿的技术，你可以使用任何你想要的工具，但 R 应该足够好，如果你愿意的话，R 应该能够满足几乎所有的要求。

在可视化方面，我想回到 R 中为图形带来更多的交互性。我们的愿景是，你将能够像 ggplot2 那样创建图形，（使用代码）还描述了如何与它们进行交互。对于不能同时显示所有数据的大型数据集来说，这一点非常重要，因为在这些数据集中，你能够以交互的方式深入挖掘并思考正在发生的事情。这是一个相当困难的技术问题。多亏了 RStudio，我们现在才有在这些领域投入的资源。一两年后，我们有望有足够的资金来全职做这件事。这就是我认为解决这一问题所需的工程水平。

我一直在思考的一件事就是多样性。在性别多样性方面，我们已经取得了巨大的进步，而且似乎是朝着积极的方向发展。我看到，在美国存在严重的种族不平等现象。我个人要比非裔美国人更了解非洲的 R 用户的情况。我还有一种担心，其他社区是不是也需要我们去联系呢？我们可以采取 R-Ladies 模式，来帮助目前服务不足的其他团体吗？

我正试图找到这个杠杆点：可以帮助 R 进入新的社区，并帮助新社区了解 R。我正在 Spellman College 举办为期两天的研讨班，该学院是一所历史悠久的非裔女性学院。我的感觉是，你需要建立一个彼此了解并能够互相联系和支持的人的核心。我想尽我所能做到这一点。

还有一个更广泛的问题，就是关于我们如何开发可持续的开源软件。公司从中获得了巨大的经济利益，而且他们不需要回馈。要依靠慈善事业是很困难的，那么我们如何提取开源产生的一些经济价值，并将其再投资到社区中呢？

作者介绍：

Dan Kopf 是 Quartz 驻旧金山的记者。他为 Quartz 报道经济和统计学方面的新闻。

原文链接：

What’s next for the popular programming language R?