保罗·格雷厄姆在《黑客与画家》中写道，Java属于B&D（捆绑与束缚）类型的语言。为何束缚手脚？因为要让新手和明星程序员写出类似质量的代 码，尽可能的抹消人的才华对程序的影响。不同于C/C++，老手和新手写出的Java代码不会有上百倍的耗时差距。但同样也导致了Java的一个弱点—— 不容易优化。很多优化Java代码的程序员必须要对JVM（虚拟机）进行优化，实际上增大了很多任务难度。
通过Python和Java这两个语言的优缺点，返回来看Scala，就能瞬间明白Scala的定位了。
首先，Scala不把程序员当傻子。当马丁·奥德斯基宣布Scala 2.12（http://www.scala-lang.org/news/roadmap-next） 将要简化语法，推出Scala "Don
Giovanni"项目的时候，在视频中说的很清楚：“Scala现在是为聪明人创造的，以后也是为聪明人服务的。”所以不同于Python让程序员用一
种方法做所有事情，Scala提供一整套工具，让程序员自由选择，无论是mutable数据结构，immutable数据结构，并行（parallel）
数据结构。然后在这些选择中，Scala再针对他们进行算法层面的特殊优化。Scala相信程序员的聪明才智，让程序员自行选择合适的结构，以针对变化万
千的任务需求，这点是Scala做得极好的地方。
再者，有人会说immutable数据结构占用内存，或者速度很慢。这是真的，但这不是Scala的错，而是这些结构就是这样定义的。可以看看这个视频：https://www.parleys.com/tutorial/scala-collections-performance
这里讲的是Scala集合的运行速度，是一个来自Goldman
Sachs的程序员讲他们为Java写的集合库（GSCollection）速度和内存消耗，但同时比较了gs-collection（goldmansachs/gs-collections ·
GitHub），Java，和Scala库的速度。最后Scala的可变集合mutable原生库完爆Java，和gs-collection基本持平。
Scala的第二个优势，相较于Java而言，则是相信程序员的优化能力。在Scala with Style讲话中（https://www.youtube.com/watch?v=kkTFx3-duc8），马丁·奥德斯基说：“很多程序员会告诉我，他们一般会重构他们的Scala代码两三次，甚至三四次。”这听起来似乎非常的没有效率，但Scala就是这样的语言，每一次重构，代码的性能或者是可读性都会有极高的提升。
之
前就有人提到过，Scala新手和老手写出来的代码完全会呈现两种不同的风格，甚至新人根本不能读懂有经验的Scala程序员所写的代码，有人于是戏称：
“太好了，这样的话我们部门的实习生就不能乱碰我写的代码啦！”但其实不仅风格不同，执行效率差距也一定是巨大的。Scala提供一整套工具，但是要明白
什么时候用拿一种工具，哪些算法能够随意调用，哪些算法不能，这一定要依靠经验、研究和学习以及对源代码的理解才能得知。最简单的例子，Scala的
foreach()方法是高度优化过了的（尤其针对Range结构和Vector结构），但是fold()就不一定了。或者当受到诱惑想用
zipWithIndex()的时候，一定要明白这是两次循环，最好改用Vector(...).indices.foreach()的方法，或者
用.view来推迟执行。
像这样的地方还有很多。所以在这个层面上来讲，简直和C++非常的相似。从另外一个层面来讲，不仅仅是要理解语
言层面的优化，Scala作为一个社区而言，是非常追求运行速度的。Ruby社区就完全不同了，Ruby曾经是推特的主要语言。推特的团队找到了Ruby
团队，说，你们能不能让Ruby运行的快一点，我们有这个这个和这个建议。Ruby直接把这些建议拒绝了，因为它们会增加语言复杂度，让Ruby不能继续
做一个“fun”（好玩）的语言。而Python直接就立志做一个“Simple”（简单）的语言了。于是推特只好将后台换做Scala和Java的结
合。有一位在推特工作的知乎友人在我的一个回答下留言说推特换用Scala后，TypeSafe（Scala的母公司）还送去了一个蛋糕。
为了追求速度，Scala社区是绝对不会管所谓的“简单”或者是“好玩”，怎样有效率就怎样弄。与其专注于JVM的改进，Scala社区大部分在编译器上下功夫，比如很著名的Miniboxing（Miniboxing），
这是一个编译器增进器。Miniboxing做的是什么呢？只做一件事：防止auto-boxing和auto-unboxing。所有的泛型，尤其是原
生类泛型（Primitive
Types），诸如Int、Double等等，在进行各种操作的时候会自动取出和装回它们所属的类中去——这个我解释的不太好，但是可以看这里（Java 自动装箱与拆箱(Autoboxing and
unboxing)）。
Miniboxing这样的插件可以让所有的原生类泛型再也不用自动装拆箱，从而将Scala的运行速度提升1.5倍到22倍（http://scala-miniboxing.org/benchmarks.html）。当然这样的东西可不是白来的，这是马丁·奥德斯基的PhD博士学生做的一个研究项目，然后为OOPSLA写了一篇论文（http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2509537），所以怪不得这玩意Scala可以有，但其他语言想要有都没有。
另
一个Scala的很大优势就是所谓的Macro——宏。宏本身作为元编程而言，其实和运行速度是没有什么太大关系的，反而，因为对反射（Reflect）
的利用，可能会影响到速度。但Scala社区对宏的理解显然和最初的设计理念有偏差。因为Scala本身是没有传统意义的循环的（for-loop），所
以很多时候循环必须利用while或者foreach。但是部分追求效率的Scala程序员们利用宏为Scala写了一个传统循环，叫做cfor，被收录
在Spire（non/spire ·
GitHub）数学计算库中。cfor的写法如下：
import spire.syntax.cfor._
// print numbers 1 through 10
cfor(0)(_ <</span> 10, _ + 1) { i =>
println(i)
}
而这玩意运行效率如何呢？https://www.chrisstucchio.com/blog/2014/learning_spire_cfor.html
文章中做了一次测评，将cfor和zip写的一个算法作比较——在公布结果之前，我想说的是，zip并不是一个高度优化的方法，所以本身就慢很多，cfor用了26.1毫秒运行，zip方法用了7.4
秒运行，这几乎是284倍的速度差距。
通
过这两点，Scala的一个优势就很明显了——多样化。当需要写简单的代码，像Python一样当脚本语言使用时，Scala提供大量的原生方法和数据结
构，可以很轻松的写出比较复杂的操作。但当需要速度的时候，又可以通过重构来获取数十倍或者上百倍的速度提升。通过Miniboxing一类的编译器增强
器，Scala在某些操作的速度是必定超过Java的。