对于涉及使用自然语言处理的数据密集型算法的应用程序来说，Java或Python是更好的选择吗？

Question

我是一个专业的java开发人员，有9年的经验。我从未使用过Python，但是，我没有学习它的任何限制。

不过，我需要澄清几个方面。我希望如果有人能帮忙的话，我的脑海里就会清除蜘蛛网。我想开发一个机器学习项目：

• 有一个网页界面来呈现交互式的分析图表和视图。
• 使用web爬虫收集数据，包括结构化和非结构化。
• 利用机器学习、人工智能和自然语言处理算法对采集的数据进行后端处理。

在探索可用的选项时，我发现Python和Java都有广泛的支持，框架/库/模块可以用来利用机器学习实现。

然而，与Java一起工作给我一种强类型编程的感觉，它可以通过其健壮的多线程API来利用底层的CPU内核。另一方面，Python是脚本语言，在处理复杂逻辑、处理涉及自然语言处理的大量数据时，表面值看起来效率较低。

我可能完全错了，因为我对Python生态系统不太熟悉。

如果我牢记执行速度、可维护性和社区支持的目标是开发一个大型、可伸缩和健壮的机器学习/人工智能应用程序，那么谁能帮助我理解Java和Python之间的选择吗？

Answer 1

我每天都在大数据环境下使用python和java。

在研究、实验和拟合模型时，python绝对是我选择的语言。python有大量非常有用的库，如spacy、nltk和sklearn，它们使探索变得非常容易，特别是在jupyter notebook中。

当在生产中运行代码时，如果考虑性能，我们只在java中实现预测阶段。

java更适合生产，对打包、测试、部署有很好的支持。

Answer 2

数据强度是一个关键因素，但仅凭该因素并不足以选择一种编程语言。请从用例的角度看一看本文，您可以更容易地使用Java：https://togglebrains.wordpress.com/2017/11/05/select-programming-language-for-machine-learning/评估Python。