最近有几位老师在微信里面分享了学习Python的一些资料。与R相比，Python是一门真正意义上的编程语言，除了编写脚本，用于数值计算之外，还可以编写命令行程序，编写带用户界面的应用程序，编写网站，绘图，调用C，C++以及Fortran等语言的函数库等等。Python比R的应用领域更广阔，除了为黑客提供各种黑科技外，还广泛应用在化学、物理、天文、生物信息等领域，当然也非常好玩儿。这么强大的语言，当然非常值得了解和学习。更难能可贵的是，很多Python的项目是开源的，也就是源代码可以下载，供好事者仔细研究。Python的另外一个好处就是可以在不同的平台上使用，也可以编译为独立的程序运行。Python脚本也可以用来驱动MySQL,sqlite, ArcGIS, Adobe Indesign等软件，进行二次开发，用途极广。 Python资源极为丰富，有数以万计的程序包， 其中不乏生物信息学软件包。Biopython就是其中之一。BioPython程序包的一些函数可以对DNA序列进行复杂操作，实现对GenBank的访问和查询等。Python的语法简洁，通俗易懂， 很容易上手。 Python用户不需要捣腾层次复杂的花括号，只需要留意缩进。Python还有pip程序包管理系统，编写程序包也极为方便。掌握了Python，就掌握了这些资源。看了上面的介绍， 还没有学Python的朋友，是不是动心了呢？

 然而还有一个选择，那就是R语言，也叫R软件，R语言是驱动R软件工作的命令。其实R语言的本质是S语言，S语言诞生于美国贝尔实验室。不过实现S语言的软件Splus售价太高，新西兰奥克兰大学的两个老师在教学过程中山寨了一下SPlus，他们用C语言和Fortran编写了一个软件，用来实现S语言，于是R软件就诞生了。自从这两个老师开放了R的源代码之后，R受到了学术界的关注。因为S语言语法简单，接近于很多人熟悉的C语言，在进行统计分析以及绘图上有出色的表现。不仅如此，R秉承了UNIX的传统，所有的命令， 包括程序包中的函数，都有非常详细的帮助文件，这是很多语言和软件所望尘莫及的。Python的很多程序包都没有做到这一点。近几年来，R语言成为生态学研究最流行的软件，特别是在森林样地数据处理、地理信息和空间处理、统计绘图以及在系统发育比较分析，经济学，贝叶斯统计等很多领域，都有一流的学者坚持使用R，一些新的统计方法也用R开发。从Springer以及Wiley，O'Reilly等著名出版商R相关图书的出版情况，就可以了解到R的热度。Tiobe编程语言热度排名，R蹿升到第8位，对于一门应用领域狭窄的脚本语言实属不易。还有很多研究论文直接在附录中给出了R代码。英国生态学会的Methodsin Ecology and Evolution 杂志更是开设专栏介绍生态学与进化分析的软件包，其中R程序包占绝大多数。在过去，研究人员可能提供MatLab代码或者SAS程序，然而最近几年， 这种情况逐渐减少了。相比之下，提供Python代码的生态学研究还不是很多。

 对于生态研究来说，R与Python都是非常好的语言，R则更胜一筹。任何一门编程语言， 从入门到精通都需要很长时间练习，普通人即使花费很多时间， 也未必能够掌握一门计算机语言的精髓，更别提能使用得出神入化。Python的语言的覆盖面很广，几乎是我们能想到的脚本语言能做的事情，Python都是可以做到的。

 但是，一门计算机语言， 能够在一个学科中占据绝对优势，其实主要是看运气，更重要的是取决于在这门脚本语言的发展过程中，有没有足够牛的牛人， 能够做出一些开创性的工作，奠定良好的发展基础。 例如， 之所以R软件在系统发育比较分析（PhylogeneticComparative Methods）能占绝对优势，根本原因在于法国进化生物学家E.Paradis编写的APE程序包，因为这个程序包定义了phylo这种数据类型，设计了进化树在R中储存的格式以及基本的操作。这样一来， 你想提取物种名， 就可以用 $tip.label提取；想为进化树重新排序，就用ladderize(); 想绘图，就用plot.phylo()；Paradis创造了APE，在Analysisof Phylogenetics and Evolution一书中介绍了相应的操作。APE对进化树的操作简单易行，因此很快吸引了大量用户，其中不乏一流学者，很多人在APE的基础上开发了程序包，如laser,phytools, picante等等,引入了众多新的分析方法，从此用R进行进化分析一发而不可收拾。对于群落生态来讲，类似的例子是vegan程序包。这个程序包主要用来进行多元统计，对于群落生态学数据分析有举足轻重的作用，例如计算alpha和beta多样性，CCA，DCA排序以及方差分解，物种多度曲线等等只需要一个函数就完成了。 生成的结果，可以直接绘图或者进行其他分析，极为方便。vegan也是众多一流生态学者合作完成的。进行生物多样性分析， vegan是绕不开的，而且越来越多的人开始使用vegan做群落数据分析，这也是很多人学习R的驱动力。在此之前，群落生态学家主要是用CANOCO或者TWINSPAN或者其他一些多元统计分析软件进行数据处理，数据格式千差万别，甚至每个软件都有自己的数据格式。那时候， 就连Numerical Ecology的作者，大名鼎鼎的Pierre Legendre都也只能自己用Fortran写程序。

 R语言目前在中科院以及国内大学的生态和进化研究中已经非常重要。植物研究所赖江山博士的R语言培训班和课程进行的如火如荼，次次爆满。很多人学习R，不但是为了掌握一门技术， 更是为了了解资源。学习了一门语言，就打开了一门看世界的窗户，其实编程语言也是如此，至少可以看看用这门编程语言能做什么以及现有的资源有哪些。不过，学习的诀窍，就在于不要一下子学很多东西，而是要学得深入。虽然R语言或者Python已经入门，但是学的不够精，即使代码和程序包在就在那里，自己也不清楚怎么用。 ggplot2的作者Wickham在《Rfor Data Science》一书里面说，作者建议读者先学好一门语言，学到很熟很深的程度，然后自然就容易融会贯通，这种说法我十分赞同。

 对于学过R语言的学生，什么学到比较熟练了呢？ 这里说说自己编写R程序包的感受。

 其实学习R语言，并不一定非要求编写什么程序包。编写程序包还涉及到一些Latex语言文档，有时候涉及到调用C语言或者C++或者Fortran代码，涉及到其他程序包的依赖以及编写Description文件的格式以及UTF-8编码等许许多多问题，需要一段时间去认真学习。而且随着R的升级，R程序包编写的要求也经常改变，原来能够正常工作的程序包因为不符合要求就从CRAN下架了。还有不同操作平台编译的限制，数据大小的限制等等。例如在检查R程序包过程中有几十项内容，不能有一条出错，否则就不能提交到CRAN。对程序包的质量严格控制，并不是R管理团队太苛刻了。最近昆明植物所一位老师就抱怨说，安装一个R程序包，要依赖十个其他的包， 然后其中有些包又要依赖若干程序包，不过有一个二次依赖的程序包，因为不合格已经从CRAN移除了，这就导致程序包不能正常安装。程序包没有人好好维护的情况之下， 如果出现错误，就难免影响用户的心情， 影响CRAN以及R的声誉。当然， 你可以说， CRAN上的程序包都是作者负责的，出错也是难免的，R核心团队对此没有任何责任。道理是如此，可是谁也不希望不靠谱的程序包太多。

 2017年年底，我忽然收到维也纳大学KurtHornik教授发来的email，让我修改phylotools，原因是该程序包一些函数的例子里读取用户工作路径之外的路径，这违反了CRAN的规定。phylotools程序包主要是用来构建DNA序列的超级矩阵supermatrix的。2009年年底，我到华南植物园葛学军研究员的实验室补充浙江古田山大样地DNA条形码的数据，做了一些实验之后，要把140多个种，每个种的rbcLa, matK,trnH-psbA基因分别比对，然后再拼成supermatrix。在计算机程序里，这是很容易实现的，但是如果用手工，就非常麻烦。当时还不熟悉R的我，编写了一些R脚本，用来创建supermatrix，这些函数后来就成了phylotools的主体。2015年，重新检查这个程序包后，我觉得很多函数写得不够好，于是将函数重新写了一遍， 放到github托管了。这次收到email通知，让我修改phylotools，我干脆就把github上的新版本改了改，然后提交到CRAN。新版本很快就就在CRAN接收了，不过代价也是有的： 因为重写了一些函数， 参数和旧版本不同，基于旧版本的R脚本其实已经不能用了。虽然如此，作为软件包的作者，我还是觉得新版本的代码优雅一些，函数设计更合理一些。相比之下，虽然对HK80以及spaa这两个程序包都不太满意，但是精力有限，就一直没有修改。另外两个R包，查询植物科属的plantlist以及打印植物标签的herblabel一直都托管在r-forge以及github上，没有在CRAN上那么费心。

 能够编写R程序包，是否代表具有很高的R编程水平？答案是否定的。 因为编写程序包这件事， 只要是能编写R函数的用户，学习一点儿编写程序包的技巧，都是可以弄出来的。能够写程序包，确实说明相当熟悉R语言了，至少是能编写R函数了。能编写函数是区分入门水平和较为熟悉一门语言的分水岭。学习编程，入门阶段熟悉的是语法，如赋值、调用函数、写循环，如何查询帮助；之后是数据操作，字符串操作与正则表达式，编写函数，再之后就是各种算法。有人说，算法是函数的灵魂，很多情况下确实如此。因为函数就是为了实现一些功能，算法告诉你应该怎样实现这些功能。对算法的理解不够深入，函数就很难解决更深层次的问题，比如，要编写一个用于CCA排序的函数或者进行方差分解的函数，没有对相应理论很好掌握是不可能做到的。这些是真正考验基础理论和水平的地方，国内数量生态学家与国际同行核心竞争力的差距也就是在这里。

 学习计算机语言，无论是Python还是R，都是有助于培养好的思维习惯与严谨的态度。在编程过程中，错一个标点符号都是不行的。与此同时， 学习编程还要理解很多抽象的概念，比如S3、S4方法，面向对象、继承、多态性，也需要理解一些数学和统计学的内容，最小二乘法、极大似然、贝叶斯统计、非参数统计以及线性和混合模型等等。

 将一个问题分解为能用程序解决的问题，需要化整为零，一步一步思考，然后步步为营，这样从技术上问题也许就解决了。然而真正解决生态学与进化上的问题，发现新知识，提出新观点，已经不是技术问题，是编程所不能回答的。这时候就需要将各种信息进行整合，深刻把握问题的本质，进行深入思考。编程的能力再强，如果没有纵深的思考，没有对问题的全局性把握，没有从具体的学术问题出发，就很容易停留在技术层面，难有深刻的见解。无论是学习Python还是R，这个问题都需要仔细考虑的。

2018年1月9日 于 香港大埔