在科学环境中进行编程实践？ [关闭]

背景

去年，我在一所大学的物理研究小组实习。在这个组中，我们主要使用的是LabVIEW http://en.wikipedia.org/wiki/LabVIEW编写程序来控制我们的设置、进行数据采集和分析我们的数据。对于前两个目的来说，这相当不错，但对于数据分析来说，这确实很痛苦。最重要的是，每个人大多都是自学成才，因此编写的代码通常相当混乱（难怪每个博士都很快决定从头开始重写所有内容）。由于 IT 部门严格的软件和网络法规，版本控制是未知的，并且无法建立。

现在，事情实际上出人意料地顺利，但是自然科学领域的人们如何进行软件开发呢？

问题

一些具体问题：

• 您使用哪些语言/环境来开发科学软件，尤其是数据分析？什么图书馆？ （例如，你用什么来绘图？）
• 是否有针对没有任何编程背景的人的培训？
• 你们有版本控制和错误跟踪之类的东西吗？
• 您将如何尝试创建一个体面的编程环境，而又不会过多妨碍个别科学家（尤其是物理学家都是顽固的人！）

迄今为止的答案摘要

到目前为止的答案（或我对它们的解释）：（2008-10-11）

• Languages/packages that seem to be the most widely used:
  • LabVIEW
  • Python http://en.wikipedia.org/wiki/Python_%28programming_language%29
    • with SciPy http://en.wikipedia.org/wiki/SciPy, NumPy http://en.wikipedia.org/wiki/NumPy, PyLab http://www.scipy.org/PyLab等（另请参阅布兰登的回复以获取下载和链接）
  • C/C++
  • MATLAB http://en.wikipedia.org/wiki/MATLAB
• 几乎所有受访者都使用版本控制；错误跟踪和其他流程不太常见。
• Software Carpentry 课程是向科学家教授编程和开发技术的好方法。
• How to improve things?
  • 不要强迫人们遵守严格的协议。
  • 自己创造一个环境，并将其好处展示给别人。帮助他们开始自己进行版本控制、错误跟踪等工作。
  • 审查其他人的代码可能会有所帮助，但请注意，并非每个人都会欣赏这一点。

您使用什么语言/环境来开发科学软件，尤其是。数据分析？什么图书馆？ （例如，你用什么来绘图？）

我曾经工作过设想 http://www.enthought.com，主要企业赞助商SciPy http://www.scipy.org。我们与与 Enthought 签订定制软件开发合同的公司的科学家合作。 Python/SciPy 对于科学家来说似乎是一个舒适的环境。如果您是一位没有软件背景的科学家，那么上手比 C++ 或 Java 更容易上手。

The Enthought Python 发行版 http://www.enthought.com/products/epd.php附带所有科学计算库，包括分析、绘图、3D 可视化等。

是否有针对没有任何编程背景的人的培训？

Enthought确实提供SciPy 培训 http://www.enthought.com/training/SciPy 社区非常擅长回答邮件列表上的问题。

你们有版本控制、错误跟踪之类的东西吗？

是的，是的（Subversion 和 Trac）。由于我们与科学家合作（通常与他们远程合作），因此版本控制和错误跟踪至关重要。一些科学家需要一些指导才能内化版本控制的好处。

您将如何尝试创建一个体面的编程环境，而又不会过多妨碍个别科学家（尤其是物理学家都是顽固的人！）

确保他们熟悉工具链。这需要预先投资，但这会让他们不太愿意拒绝它，而转而选择更熟悉的东西（Excel）。当工具让他们失败时（他们确实会失败），请确保他们有一个可以寻求帮助的地方——邮件列表、用户组、组织中的其他科学家和软件开发人员。让他们重新从事物理研究的帮助越多越好。