如何评价七牛云存储的 qnlang？
七牛云存储 qnlang：一款专为云存储场景设计的脚本语言
七牛云存储的 qnlang 是一款专门为云存储场景设计的脚本语言，旨在简化和增强对七牛云存储服务的操作和管理。它提供了一种直观、灵活的方式来处理存储在七牛云中的文件，例如数据的批量处理、文件格式的转换、图片的智能处理、音视频的转码等等。
在评价 qnlang 之前，我们需要理解它的设计初衷和核心能力。
qnlang 的设计初衷与核心能力
设计初衷：
简化复杂操作： 传统的通过 API 调用来进行文件处理往往需要编写大量的代码，尤其是在批量处理、条件判断、流程控制等场景下，会显得繁琐且容易出错。qnlang 希望通过一种脚本化的方式，将这些复杂的操作封装起来，让开发者能够以更简洁的方式完成任务。
提升效率： 通过内置的丰富函数和操作符，qnlang 可以直接在云端执行一些常用的处理逻辑，避免了将数据下载到本地再处理，然后再上传回云端的过程，从而极大地提高了处理效率，降低了网络传输的成本和时间。
赋能开发者和业务逻辑： qnlang 能够让开发者更专注于业务逻辑的实现，而不是陷入底层的服务调用细节。同时，它也为非开发人员（如运营、数据分析师）提供了一个相对容易理解和使用的工具来处理存储中的数据。
与七牛云生态的紧密集成： qnlang 是七牛云服务的一部分，与七牛云的对象存储（Kodo）、CDN、云函数（FC）、数据处理服务（DP）等深度集成，可以无缝地调用这些服务的能力。
核心能力：
文件操作： 支持对存储桶内的文件进行列举、获取元信息、复制、移动、删除等基本操作。
数据处理： 内置丰富的函数，可以对图片进行缩放、裁剪、滤镜、水印、格式转换等操作；对音视频进行转码、截图、水印添加等；对文本进行解析、过滤、聚合等。
条件逻辑与流程控制： 支持 ifelse 条件判断、循环等控制结构，可以根据文件的属性或处理结果执行不同的逻辑。
函数调用与组合： 可以将一系列操作组合成自定义函数，提高代码的可复用性。
与七牛云服务的集成： 可以方便地调用七牛云的云函数、CDN 等服务，实现更复杂的场景。
事件触发： 结合七牛云的事件触发机制，可以在文件上传、更新等事件发生时自动执行 qnlang 脚本。
qnlang 的评价
qnlang 作为一款专为云存储场景设计的脚本语言，在特定场景下具有明显的优势，但也存在一些局限性。
优点：
1. 极高的易用性和开发效率 (针对特定场景):
简洁的语法： 相较于直接调用 RESTful API 或编写复杂的后端代码，qnlang 的语法更加简洁直观，更贴近自然语言的描述方式，学习成本较低。
强大的内置函数库： 七牛云在图片、音视频处理方面积累了丰富的经验，并将这些能力通过 qnlang 的内置函数暴露出来。例如，处理图片只需一行代码就可以完成缩放、裁剪、添加水印等操作，这对于需要频繁进行这类操作的应用来说，极大地提升了开发效率。
场景适配性强： qnlang 的设计就是为了解决云存储中的常见问题，比如批量处理、数据变换、资源管理等，因此在这些场景下能发挥出最大价值。
2. 云端执行，性能优化:
减少网络传输： 许多数据处理操作可以在七牛云的服务器端直接完成，无需将数据下载到本地再上传，这显著减少了网络传输的时间和带宽消耗，尤其对于大文件或大量文件处理，效果非常明显。
利用云端计算资源： 脚本直接在七牛云的计算资源上运行，能够充分利用云端的弹性计算能力，应对高并发和大数据量的处理需求。
3. 与七牛云生态的无缝集成:
紧密配合： qnlang 与七牛云的对象存储（Kodo）、CDN、云函数（FC）、事件中心等服务深度集成，可以方便地实现从文件上传、存储、处理到分发的全流程自动化。例如，可以设置一个云函数，当文件上传到七牛云时触发一个 qnlang 脚本，脚本执行图片处理，并将处理后的图片存储到另一个位置，同时更新数据库信息。
简化架构： 通过 qnlang，可以将一些原先需要独立部署的微服务或者后台任务，直接集成到存储的生命周期管理中，简化了整体的技术架构。
4. 灵活性和可扩展性:
可编程性： 虽然语法简洁，但 qnlang 支持条件判断、循环等，提供了足够的灵活性来处理各种复杂的业务逻辑。
自定义函数： 允许用户创建自定义函数，将常用的处理流程封装起来，提高代码的可复用性。
与云函数结合： 可以将 qnlang 脚本作为云函数的一部分，或者在云函数中调用 qnlang，进一步扩展其能力，与第三方服务进行集成。
缺点和局限性：
1. 通用性较弱，领域特定语言 (DSL):
专为七牛云设计： qnlang 是为七牛云存储服务的特定场景设计的，它的能力和函数都围绕着七牛云的功能展开。如果你的业务需要处理七牛云之外的存储服务，或者需要进行更通用的编程任务，qnlang 就无能为力了。
学习曲线： 虽然针对云存储操作简单，但对于缺乏编程经验的用户来说，学习一种新的脚本语言仍然需要一定的成本。
2. 性能调优和调试的复杂性:
黑盒操作： 虽然云端执行很高效，但在某些情况下，如果脚本执行效率不高，开发者可能难以深入了解脚本的执行过程和性能瓶颈，调试和优化会比在本地环境下更困难。
错误处理和日志： 尽管七牛云提供了日志记录，但对于复杂的脚本，准确的错误定位和日志分析仍可能是一个挑战。
3. 生态系统相对封闭:
依赖七牛云平台： 无法独立运行，必须在七牛云的平台上使用。如果未来迁移到其他云服务商，则需要重写相关的脚本逻辑。
社区和资源相对较少： 相较于一些通用的脚本语言（如 Python, JavaScript），qnlang 的社区规模较小，可用的第三方库和资源也相对有限。
4. 不适用于复杂的算法或业务逻辑:
功能限制： qnlang 的设计目标是简化云存储操作，对于需要复杂计算、机器学习模型推理、大规模数据分析等场景，它可能不是最佳选择。这些场景更适合使用成熟的通用编程语言和框架，并结合七牛云的对象存储进行数据读写。
总结
qnlang 是一款非常优秀的领域特定语言 (DSL)，它成功地解决了七牛云存储场景下许多痛点。
适用场景：
自动化图片/音视频处理： 对上传的图片或音视频进行格式转换、尺寸调整、水印添加、转码等。
批量文件管理： 对存储中的大量文件进行批量重命名、移动、删除、属性修改等。
数据同步与备份： 实现跨存储桶或跨区域的数据同步与备份自动化。
内容分发与管理： 结合 CDN，实现内容的动态处理和智能分发。
事件驱动的工作流： 例如，当一个文件上传后，自动触发 qnlang 脚本进行处理，并将结果通知给用户或推送到另一个服务。
不适用场景：
通用后端服务开发。
复杂的算法实现或数据分析。
需要与大量外部服务深度集成的场景（除非通过云函数桥接）。
需要脱离七牛云平台独立运行的场景。
总体而言，如果你的业务涉及大量的七牛云存储操作，并且对开发效率、云端执行性能有较高要求，那么 qnlang 是一个非常值得考虑的工具。它能够让你事半功倍地完成许多原本繁琐的任务。然而，在选择使用 qnlang 时，也需要清楚它的领域限制，并考虑好未来的可迁移性。
七牛云存储的 qnlang 是一款专门为云存储场景设计的脚本语言，旨在简化和增强对七牛云存储服务的操作和管理。它提供了一种直观、灵活的方式来处理存储在七牛云中的文件，例如数据的批量处理、文件格式的转换、图片的智能处理、音视频的转码等等。
在评价 qnlang 之前，我们需要理解它的设计初衷和核心能力。
qnlang 的设计初衷与核心能力
设计初衷：
简化复杂操作： 传统的通过 API 调用来进行文件处理往往需要编写大量的代码，尤其是在批量处理、条件判断、流程控制等场景下，会显得繁琐且容易出错。qnlang 希望通过一种脚本化的方式，将这些复杂的操作封装起来，让开发者能够以更简洁的方式完成任务。
提升效率： 通过内置的丰富函数和操作符，qnlang 可以直接在云端执行一些常用的处理逻辑，避免了将数据下载到本地再处理，然后再上传回云端的过程，从而极大地提高了处理效率，降低了网络传输的成本和时间。
赋能开发者和业务逻辑： qnlang 能够让开发者更专注于业务逻辑的实现，而不是陷入底层的服务调用细节。同时，它也为非开发人员（如运营、数据分析师）提供了一个相对容易理解和使用的工具来处理存储中的数据。
与七牛云生态的紧密集成： qnlang 是七牛云服务的一部分，与七牛云的对象存储（Kodo）、CDN、云函数（FC）、数据处理服务（DP）等深度集成，可以无缝地调用这些服务的能力。
核心能力：
文件操作： 支持对存储桶内的文件进行列举、获取元信息、复制、移动、删除等基本操作。
数据处理： 内置丰富的函数，可以对图片进行缩放、裁剪、滤镜、水印、格式转换等操作；对音视频进行转码、截图、水印添加等；对文本进行解析、过滤、聚合等。
条件逻辑与流程控制： 支持 ifelse 条件判断、循环等控制结构，可以根据文件的属性或处理结果执行不同的逻辑。
函数调用与组合： 可以将一系列操作组合成自定义函数，提高代码的可复用性。
与七牛云服务的集成： 可以方便地调用七牛云的云函数、CDN 等服务，实现更复杂的场景。
事件触发： 结合七牛云的事件触发机制，可以在文件上传、更新等事件发生时自动执行 qnlang 脚本。
qnlang 的评价
qnlang 作为一款专为云存储场景设计的脚本语言，在特定场景下具有明显的优势，但也存在一些局限性。
优点：
1. 极高的易用性和开发效率 (针对特定场景):
简洁的语法： 相较于直接调用 RESTful API 或编写复杂的后端代码，qnlang 的语法更加简洁直观，更贴近自然语言的描述方式，学习成本较低。
强大的内置函数库： 七牛云在图片、音视频处理方面积累了丰富的经验，并将这些能力通过 qnlang 的内置函数暴露出来。例如，处理图片只需一行代码就可以完成缩放、裁剪、添加水印等操作，这对于需要频繁进行这类操作的应用来说，极大地提升了开发效率。
场景适配性强： qnlang 的设计就是为了解决云存储中的常见问题，比如批量处理、数据变换、资源管理等，因此在这些场景下能发挥出最大价值。
2. 云端执行，性能优化:
减少网络传输： 许多数据处理操作可以在七牛云的服务器端直接完成，无需将数据下载到本地再上传，这显著减少了网络传输的时间和带宽消耗，尤其对于大文件或大量文件处理，效果非常明显。
利用云端计算资源： 脚本直接在七牛云的计算资源上运行，能够充分利用云端的弹性计算能力，应对高并发和大数据量的处理需求。
3. 与七牛云生态的无缝集成:
紧密配合： qnlang 与七牛云的对象存储（Kodo）、CDN、云函数（FC）、事件中心等服务深度集成，可以方便地实现从文件上传、存储、处理到分发的全流程自动化。例如，可以设置一个云函数，当文件上传到七牛云时触发一个 qnlang 脚本，脚本执行图片处理，并将处理后的图片存储到另一个位置，同时更新数据库信息。
简化架构： 通过 qnlang，可以将一些原先需要独立部署的微服务或者后台任务，直接集成到存储的生命周期管理中，简化了整体的技术架构。
4. 灵活性和可扩展性:
可编程性： 虽然语法简洁，但 qnlang 支持条件判断、循环等，提供了足够的灵活性来处理各种复杂的业务逻辑。
自定义函数： 允许用户创建自定义函数，将常用的处理流程封装起来，提高代码的可复用性。
与云函数结合： 可以将 qnlang 脚本作为云函数的一部分，或者在云函数中调用 qnlang，进一步扩展其能力，与第三方服务进行集成。
缺点和局限性：
1. 通用性较弱，领域特定语言 (DSL):
专为七牛云设计： qnlang 是为七牛云存储服务的特定场景设计的，它的能力和函数都围绕着七牛云的功能展开。如果你的业务需要处理七牛云之外的存储服务，或者需要进行更通用的编程任务，qnlang 就无能为力了。
学习曲线： 虽然针对云存储操作简单，但对于缺乏编程经验的用户来说，学习一种新的脚本语言仍然需要一定的成本。
2. 性能调优和调试的复杂性:
黑盒操作： 虽然云端执行很高效，但在某些情况下，如果脚本执行效率不高，开发者可能难以深入了解脚本的执行过程和性能瓶颈，调试和优化会比在本地环境下更困难。
错误处理和日志： 尽管七牛云提供了日志记录，但对于复杂的脚本，准确的错误定位和日志分析仍可能是一个挑战。
3. 生态系统相对封闭:
依赖七牛云平台： 无法独立运行，必须在七牛云的平台上使用。如果未来迁移到其他云服务商，则需要重写相关的脚本逻辑。
社区和资源相对较少： 相较于一些通用的脚本语言（如 Python, JavaScript），qnlang 的社区规模较小，可用的第三方库和资源也相对有限。
4. 不适用于复杂的算法或业务逻辑:
功能限制： qnlang 的设计目标是简化云存储操作，对于需要复杂计算、机器学习模型推理、大规模数据分析等场景，它可能不是最佳选择。这些场景更适合使用成熟的通用编程语言和框架，并结合七牛云的对象存储进行数据读写。
总结
qnlang 是一款非常优秀的领域特定语言 (DSL)，它成功地解决了七牛云存储场景下许多痛点。
适用场景：
自动化图片/音视频处理： 对上传的图片或音视频进行格式转换、尺寸调整、水印添加、转码等。
批量文件管理： 对存储中的大量文件进行批量重命名、移动、删除、属性修改等。
数据同步与备份： 实现跨存储桶或跨区域的数据同步与备份自动化。
内容分发与管理： 结合 CDN，实现内容的动态处理和智能分发。
事件驱动的工作流： 例如，当一个文件上传后，自动触发 qnlang 脚本进行处理，并将结果通知给用户或推送到另一个服务。
不适用场景：
通用后端服务开发。
复杂的算法实现或数据分析。
需要与大量外部服务深度集成的场景（除非通过云函数桥接）。
需要脱离七牛云平台独立运行的场景。
总体而言，如果你的业务涉及大量的七牛云存储操作，并且对开发效率、云端执行性能有较高要求，那么 qnlang 是一个非常值得考虑的工具。它能够让你事半功倍地完成许多原本繁琐的任务。然而，在选择使用 qnlang 时，也需要清楚它的领域限制，并考虑好未来的可迁移性。
网友意见
qnlang只是golang版本的tpl（text processing language）库的一个demo，花了7个晚上搞成，没有什么惊人的特性，实在难入大家的法眼，不好意思。有本事就自己撸一个给我涨涨姿势呗，光喷于整个社会进步又有什么鸟用。
另外，1月（下个月）22、23号将于北京举行的ecug大会上，我会介绍这门语言是如何构建出来的。整个演讲会围绕如何用qnlang制作一个支持常规四则运算和函数的计算器（大约100行代码）以及qnlang本身（也就是所谓的自举，大约1300行代码）来讲解。这个qnlang版本的计算器和qnlang版本的qnlang会在本次ecug大会后放出。
如果你想做为听众参加ecug大会，或者希望做为讲师与大家交流你的技术心得，请访问
http://www. ecug.org了解详情（不能访问请自备梯子）。
----
12.12日更新：今晚抽空写完了qnlang自举的代码，实际代码比golang版本少一些，只有900行。详见：
这里可下载 qnlang，并且提供了多个样例。ecug 大会上会讲解背后的工作原理。
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