Va face Julia o ofertă pentru Tronul lui Python?

Python stăpânește inimile, mințile și sufletele inginerilor și cercetătorilor de date din întreaga lume. Odată cu unele schimbări recente de paradigmă în tehnologie, există schimbări considerabile în starea pieței Python.

Asta înseamnă că Python va dispărea în curând? În timp ce răspunsul este încă incert, alte limbaje de programare preiau încet și constant poziția Python. Julia este un concurent direct la Python; este unul dintre cei mai noi participanți pe piață și este aici pentru a-și ucide concurenții.

De ce Julia devine cel mai fierbinte subiect de discuție?

Dezvoltatorii de învățare automată și inteligență artificială sunt în căutarea unor tehnologii mai noi și mai proaspete, care să ofere cea mai bună utilizare C, C ++ și Python.

Iată câteva caracteristici care fac din Julia una dintre cele mai de încredere limbi de pe piață în prezent:

• Julia folosește compilatorul LLVM, făcând posibilă compilarea Just-in-Time (JIT). Această structură permite procesorului de limbaj să ofere viteze de procesare mai mari în timpul executării codului.
instagram viewer
• Limbajul este bine echipat pentru a absorbi interfața linie de comandă interactivă patentată a Python. Dacă sunteți deja bine versat cu nuanțele Python, învățarea lui Julia va fi foarte simplă.
• Puteți accesa capabilități de interfață directă cu biblioteci, care acceptă limbaje precum C, Fortran și Python, printre altele.
• Julia oferă metaprogramare, ceea ce înseamnă că un program Julia generează un alt program Julia. Poate să-și modifice propriul cod, care este o funcționalitate care nu este furnizată de nicio altă limbă în prezent.
• Puteți depana codul cu ușurință cu Debuggerul de cod complet al lui Julia 1.1

Legate de: Idei de proiect Python potrivite pentru începători

De ce dezvoltatorii o preferă pe Julia în locul altor limbi?

Există câteva motive care încapsulează în mod adecvat esența eficacității Julia și de ce este o alegere preferată pentru dezvoltatori în zilele noastre.

1. Julia este un limbaj de programare independent: Spre deosebire de Python și alte limbi conexe, Julia este o limbă independentă cu propriile sintaxe și coduri native. Python, ca limbaj, este o fuziune dintre C și C ++ și își face cunoscută dependența de alte limbi.

Legate de: Inversarea unui șir în C ++, Python și JavaScript

2. Limbaj de programare All Rounder: Primul scop post-dezvoltare al Juliei a fost să servească diverse scopuri, cum ar fi știința datelor, calcul paralel, calcul științific, învățarea automată și extragerea datelor.

Limbajul are mai multe fațete, folosește mai multe expediții și este ideal în scopuri generale de codificare. Puteți lucra cu numeroase modele de programare orientate pe obiecte și funcționale, care pot compila static cod și dicta eficient interfețe utilizator.

3. Calcul tehnic îmbunătățit: Dezvoltatorii Julia au conceput limbajul având în vedere toate diferitele fațete ale lumii programării, inclusiv știința datelor, învățarea automată, inteligența artificială și multe altele.

Viteza cu care acest limbaj efectuează calcule numerice, analize descriptive și diverse alte declarații îl face un limbaj bine recunoscut în comunitatea dezvoltatorilor.

4. Dinamicitate la vârf: Natura dinamică a Juliei este evidentă prin utilizarea sa îmbunătățită ca limbaj script. Oferă o generație automată de cod specializat pentru diferite tipuri de argumente.

Există alte inferențe în timp de execuție cu o abordare robustă a performanței. Combină eficient utilizările Python și R cu viteza C / C ++.

Legate de: Gestionarea excepțiilor în Python

5. Execuție paralelă: Ca limbaj de programare, Julia oferă o sintaxă la nivel înalt, ceea ce face mai ușor pentru dezvoltatori utilizarea și executarea comenzilor în mod eficient. Programele Julia compilează codul nativ pentru diferite platforme care utilizează LLVM.

Limbajul de programare încorporează niveluri de calcul paralel, făcând din procesarea paralelă o sarcină la îndemână atât pentru dezvoltatori, cât și pentru utilizatori. Caracteristica sa de paralelism este împărțită în trei categorii: Julia Coroutines, multithreading și procesare distribuită. Julia implementează în mod nativ interfețe care pot răspândi un proces pe mai multe nuclee / mașini.

6. Procesare rapidă: Julia este, fără îndoială, unul dintre cele mai rapide limbaje de calcul Open-Source de pe piață în prezent. Și-a creat o nișă în date, tranzacționare algoritmică, analiză, învățare automată, inteligență artificială și multe altele.

Legate de: Aplicații pentru a vă ajuta să învățați să codați pentru Ziua Internațională a Programatorilor

Comparație între Julia și Python

În ciuda faptului că sunt competitori imediați, există unele asemănări și diferențe între cele două limbi.

Puncte de diferență	Julia	Piton
Biblioteci	Julia este limitată la câteva biblioteci, deoarece este încă în stadiul său incipient. Mâna de biblioteci care există nu sunt bine întreținute și durează mult timp pentru a complota și executa seturi de date.	Pe de altă parte, Python are multe de oferit în ceea ce privește bibliotecile bine stabilite. Sunt bine întreținute, îmbogățite cu diferite funcții și acceptă simultan o serie de biblioteci terțe.
Versiuni noi	Multe pachete din ecosistemul Julia lansează versiuni inovatoare, care îi determină pe dezvoltatori să caute din ce în ce mai multe opțiuni în domeniile ML și AI.	Cele mai populare pachete Python au fost lansate acum un deceniu, dar acceptabilitatea sa largă vine în ceea ce privește ceea ce va aduce cea mai nouă versiune pentru utilizatori.
Performanţă	Julia este un limbaj compilat; fiecare bloc de cod scris în Julia este executat direct ca cod executabil. Aceasta înseamnă că acceptă limbi precum Python, C, R și multe altele.	Python necesită mult timp pentru a implementa codul, deoarece necesită diverse metode de optimizare și are o dependență continuă de bibliotecile externe.
Viteză	Julia ocupă un loc înalt în ceea ce privește viteza, deoarece este un membru mândru al Clubului Petaflop. Folosește compilarea Just-In-Time (JIT) și declarațiile de tip în timpul executării codului. Are capacitatea de a efectua funcții numerice și de calcul complexe în câteva secunde.	Python este, de asemenea, un limbaj performant, dar nu se potrivește în comparație cu Julia. Dimpotrivă, viteza Python poate fi mărită utilizând biblioteci externe, compilatoare JIT terțe și diverse instrumente de optimizare.
Suport pentru scule	Julia, născută în 2009 și lansată în 2012, încă se luptă cu comunitatea sa de asistență, instrumentele de depanare și tehnicile de soluționare a problemelor.	Python preia conducerea în acest sens, cu comunitatea sa de programare de susținere la cerere. Pe scurt, se laudă cu suportul său excelent pentru instrumente, interfețe și sisteme.

Julia are de gând să-l alunge pe Python?

Sincer, timpul pentru dislocarea lui Python este departe de viitor. Având în vedere faptul că Julia este încă tânără, există încă o mulțime de terenuri de parcurs. Dar acest lucru nu neagă faptul că, în viitor, s-ar putea să vedeți o relație excelentă, simbioză, între Python și Julia.

Este greu de prezis, dar există o mare posibilitate ca ambele limbi să se reunească pentru a colabora și a crea un limbaj propriu. Deși niciunul dintre noi nu are o mașină a timpului pentru a vedea cum va arăta viitorul real, există întotdeauna speranța că ceva bun va ieși din această colaborare, dacă va deveni în cele din urmă o realitate.

Până atunci, rămâneți la progresul carierei de programare cu Julia sau Python; orice ai alege, ai o lume întreagă de cod în față - inclusiv web dev, analiză de date și multe altele.

Ce face Python și pentru ce poate fi folosit?

Python este extrem de versatil, cu aplicații variind de la dezvoltarea web până la analiza datelor.

Citiți în continuare

Despre autor