IoT全栈开发链的选择路径

在互联网上,经常有物联网全栈开发编程语言的选择这一议题。这是一个很无聊,而且被反复咀嚼的问题,却总是被各类媒体、包括新媒体、出版社、杂志社用来吸引眼球。工程技术人员被迫站队,把纯技术的争论上升到类似宗教,“面子”的高度,很容易对事不对人,彼此之间党同伐异。

工具链的选择因素

互联网全栈开发来自JavaScript的宣传,特指Web前端和后端。物联网时代则带来了新的概念,加入了终端设备及网关的固件开发,以及后面延展的数据分析、机器学习和人工智能。当然,ML/AI已经单独成为一个门类,我们可以暂时可以不去考虑。

从很多角度看,工程中使用何种工具链取决于:

  1. 组织机构的惯例;
  2. 现有代码;
  3. 工程实现所需的框架成熟度;
  4. 开发者的技术背景;
  5. 效率要求;

如果是嵌入式系统硬件领域开发,那么C/C++作为首选工作语言,那么选择Python可以帮助扩展到全栈开发。详情请看我所著的《从芯片到云端:Python物联网全栈开发》,但是Python在Web前端、可视化领域需要配合JS进行工作。

如果是IT/CS/Web领域的工程人员,使用过C#/Java/JavaScript,选择JS领域,尤其是Node.js的覆盖范围下,也可以实现全栈开发。但是在嵌入式开发所需的芯片仿真、逻辑设计、辅助工具、数据分析方面还需要补强,需要Python的支持。

工程实践中的工具链搭配

本节仅仅从开发效率出发,推荐IoT常用的工具链。

任务 语言 工具或框架
电路逻辑设计 HDL/Python MyHDL
模拟电路仿真 C/Python eispice/PyOPUS
网络仿真 TCL/Python NS
固件开发 C++/Python/Js MicroPython
网关开发 C++/Python/Js MicroPython/Python/Node.js/Node-RED
设备连接服务 Python/Node.js Twisted/Tornado/Node.js/Node-RED
Web服务 Python/Node.js Flask/Django/Express
GPU编程 C++/Python PyOpenGL/PyOpenCL
FPGA编程 C++/Python PyNQ/Zynq
3D/VR/AR Js/Java/Python VPython
Web运维 Python Fabric
Web爬虫 Python/Node.js Scrap
Web前端 Js JQuery
C/C++对接 Python/Node.js cffi
C#对接 Python IronPython/Mono
Java对接 Python/Node.js Jython
数据分析 Python SciPy/NumPy
数据可视化 Python/Js Matplotlib/D3

以上仅仅是典型案例,实际上可选的工具远不止这些。

敏捷开发的选择

我日常开发所用的技术组合是:

任务 语言 框架
ARM内核设备固件开发 C/C++ mbed/Arduino
其他内核设备固件开发 C/C++ Arduino
Linux网关软件开发 C/C++/Python/Node mosquitto/node-red/Twisted
其他网关软件开发 C/C++/Python Arduino/MicroPython
设备接入服务 Python/Node Twisted/node-red
Linux Web Python/Js Cyclone/Flask/jQuery
Web前端 Js JQuery/Boostrap

眼下,在这些技术栈组合上利用Python/Js的组合进行一些代码生成器,以提高开发效率。目前,暂未涉及Mobile APP的开发。

总结

IoT全栈开发链的选择路径,是Python,还是JavaScript,还是Python+JavaScript组合?选择结果因人因事而异。

IoT的复杂度需要我们站在前一代成熟语言C/C++/Java/C#基础上,选择各类VHLL语言进行更加高效的开发。所以不要考虑语法,和语言原生能力,因为这些都是可变因素,比如PyPy/TypeScript/WebAssembly等,更多的是就事论事进行综合选择和组合。

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