python 和r

```python

from cryptography.fernet import Fernet

key = Fernet.generate_key()

cipher_suite = Fernet(key)

ciphertext = cipher_suite.encrypt(b"my secret message")

print(ciphertext)

```

```R

library(crypt)

key <- key_expand("mypassword", ) # generate a key from password

message <- "my secret message"

encrypted <- encrypt(message, key, method="AES--CBC")

cat(encrypted)

```

```python

import rpyrobjects as robjects

robjects.r('''

library(crypt)

key <- key_expand("mypassword", ) # generate a key from password

message <- "my secret message"

encrypted <- encrypt(message, key, method="AES--CBC")

print(encrypted)

''')

```

对于马达和水处理行业，Python 和 R 用于数据分析、模型建立和预测。Python 的优势在于其强大的数据处理能力和机器学习库，如 pandas、numpy 和 scikit-learn；而 R 则以其出色的统计分析功能和丰富的可视化工具而著称。

至于电子商务，Python 和 R 都用于构建推荐系统、预测销售趋势等任务。Python 在这方面具有更大的优势，因为有许多优秀的框架和库帮助开发这些用，如 TensorFlow 和 PyTorch。