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。