在生物信息学领域，python和perl谁更强大、易用、代表着未来的发展方向？

回复内容：

1. 首先我个人的主张是：python !
   
2. 3年的生物信息应用开发和数据分析实践经历表明，我选择Python并在期间推荐周围的同事和朋友也尝试和选择python，是非常有益效率的，至少明显克服了以前perl的部分弊端。
   
3. 空洞的语言之争在程序猿本是一个有违职业操守的行为，但放到某一个特殊场景也许有益新手也引发他人思考。 对生物信息而言，语言其实是一个次要问题，最重要的是建模和求解，而非工具选择；何况有些时候在使用别人的程序时是无法选择语言的。
   
4. 谈点具体的：python代码本身比perl更易学易读易懂，这点基本没太大争议；而对于非一次性程序，尤其是pipeline类的，对“易改”有更高的要求，我们很不希望一个冗长的perl脚本在三个月后就看不懂。。。还有那些怪异符号对人的震慑感 >=< 另一个方面，因为历史原因，以前积累的生物信息学数据库和开源程序/公开程序(因为某些原因，大家只是共享自己的程序，没有任何开源许可)大部分是perl构建，而后人为了学习和重现也继续学习perl；但实际上这不是必要的，不需要为此而让自己也使用perl，可实践中人们精力有限，学一门语言总比学两门轻松。
5. 对于 bioXXX方面，其实大同小异，只是社区活跃度有所不同。至少我所见过和使用过的很多程序以及分析流程中，perl主要用于小脚本，python经常用于pipeline串联和某些分析方法实现等，R主要是统计和结果可视化(有 bioconductor)，至于SVG的输出，则基本是语言无关的，看各自的喜好了。另一些web类的工具，或者workbench等，则基于java构建的也不在少数，比如solid的部分工具，CLC workbench，貌似是SWT ？等等。甚至Broad的IGV浏览器采用了java web start这种技术(较少见)，或许它可以在下个版本考虑javaFX ?!

• http://biostar.stackexchange.com/questions/2742/perl-or-python-for-comparative-genomics
  
• http://network.nature.com/groups/bioinformatics/forum/topics/1611
  
• http://www.quora.com/Bioinformatics/How-did-Perl-start-off-as-the-dominant-language-in-bioinformatics
  

关于生物信息的perl和Python的比较和争论由来已久，这里我仅给出几个链接：

做生物信息学：Python还是Perl？
功能强大而又简单易学的编程语言Python_有个博客
请高手指点：生物信息学应用，学perl还是学python更好？
为学生物信息的推荐Python

2013年我在China Unix 论坛的PERL和Python版，做了个对这个问题的调查，现在还有很多人参与，到2014底约200+150人参加，大家也可以参考一下：

Perl对Python 使用调查-Python-ChinaUnix.net Python版

Perl对Python 使用调查-Perl-ChinaUnix.net Perl版

• labmda里只能有一个语句。对于稍微麻烦一点（但却没有那么麻烦）的排序、映射，就得单开函数，而不能直接放在此处。


• 正则表达式不如Perl易用。比如Perl可以简单地写成：
  

$foo =~ /Some(Reg)Exp/ or die "failed to parse foo for XXX";
my $wanted_part = $1;