Будет ли Джулия претендовать на трон Питона?
Python управляет сердцами, умами и душами инженеров и специалистов по обработке данных во всем мире. В связи с некоторыми недавними изменениями парадигмы в технологиях, положение Python на рынке существенно изменилось.
Означает ли это, что Python скоро уйдет? Хотя ответ все еще не ясен, другие языки программирования медленно и неуклонно занимают место Python. Юлия – прямой конкурент Python; это один из самых новых участников рынка, и он здесь, чтобы убить своих конкурентов.
Почему Джулия становится самой горячей темой для обсуждения?
Разработчики машинного обучения и искусственного интеллекта ищут новые и свежие технологии, которые предлагают лучшее из удобства использования C, C ++ и Python.
Вот некоторые особенности, которые делают Julia одним из пользующихся наибольшим доверием языков на рынке в настоящее время:
- Джулия использует компилятор LLVM , что делает возможной JIT-компиляцию. Эта структура позволяет языковому процессору предлагать более высокую скорость обработки во время выполнения кода.
- Язык хорошо оборудован для использования запатентованного интерактивного интерфейса командной строки Python. Если вы уже хорошо разбираетесь в нюансах Python, изучение Джулии будет легкой задачей.
- Вы можете получить доступ к возможностям прямого интерфейса с помощью библиотек, которые, среди прочего, поддерживают такие языки, как C, Fortran и Python.
- Julia предлагает метапрограммирование, что означает, что одна программа Julia генерирует другую программу Julia. Он может изменять свой собственный код, чего в настоящее время нет ни в одном другом языке.
- Вы можете легко отлаживать свой код с помощью полнофункционального отладчика кода Julia 1.1.
Почему разработчики предпочитают Julia другим языкам?
Есть несколько причин, которые надлежащим образом отражают суть эффективности Джулии и почему в наши дни это предпочтительный выбор для разработчиков.
1. Julia – независимый язык программирования: в отличие от Python и других родственных языков, Julia – это независимый язык со своими собственными синтаксисами и кодами. Python, как язык, представляет собой сплав C и C ++, и это делает его зависимость от других языков хорошо известной.
2. Язык программирования All Rounder. Первой целью после разработки Джулии было выполнение различных задач, таких как наука о данных, параллельные вычисления, научные вычисления, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных.
Этот язык многогранен, использует множественную отправку и идеально подходит для общих целей кодирования. Вы можете работать с многочисленными шаблонами объектно-ориентированного и функционального программирования, которые могут статически компилировать код и эффективно определять пользовательские интерфейсы.
3. Расширенные технические вычисления: разработчики Джулии разработали язык с учетом всех различных аспектов мира программирования, включая науку о данных, машинное обучение, искусственный интеллект и многие другие.
Скорость, с которой этот язык выполняет численные вычисления, описательную аналитику и различные другие объявления, делает его хорошо узнаваемым языком в сообществе разработчиков.
4. Динамичность на пике: динамический характер Джулии очевиден из ее расширенного использования в качестве скриптового языка. Он предлагает автоматическую генерацию специализированного кода для разных типов аргументов.
Есть и другие выводы времени выполнения с надежным подходом к производительности. Он эффективно сочетает в себе использование Python и R со скоростью C / C ++.
5. Параллельное выполнение. В качестве языка программирования Julia предлагает синтаксис высокого уровня, что упрощает разработчикам использование и эффективное выполнение команд. Программы Джулии компилируют нативный код для различных платформ с использованием LLVM.
Язык программирования включает уровни параллельных вычислений, что делает параллельную обработку удобной задачей как для разработчиков, так и для пользователей. Его функция параллелизма делится на три категории: Julia Coroutines, многопоточность и распределенная обработка. Джулия изначально реализует интерфейсы, которые могут распределять процесс по нескольким ядрам / машинам.
6. Быстрая обработка: Julia, несомненно, является одним из самых быстрых и высокопроизводительных языков вычислений с открытым исходным кодом на рынке в настоящее время. Он занял свою нишу в области данных, алгоритмической торговли, аналитики, машинного обучения, искусственного интеллекта и многого другого.
Сравнение Julia и Python
Несмотря на то, что они являются непосредственными конкурентами, между двумя языками есть некоторые сходства и различия.
| Пункты различия | Юлия | Python |
|---|---|---|
| Библиотеки | Julia ограничена несколькими библиотеками, поскольку она все еще находится на начальной стадии. Горстка существующих библиотек не поддерживается должным образом, и для построения и выполнения наборов данных требуется много времени. | Python, с другой стороны, может многое предложить с точки зрения хорошо зарекомендовавших себя библиотек. Они хорошо обслуживаются, обогащены различными функциями и одновременно поддерживают ряд сторонних библиотек. |
| Новые версии | Многие пакеты в экосистеме Julia выпускают новаторские версии, которые заставляют разработчиков искать все больше и больше возможностей в областях машинного обучения и искусственного интеллекта. | Самые популярные пакеты Python были выпущены десять лет назад, но их широкое признание зависит от того, что новейшая версия принесет пользователям. |
| Представление | Юлия – компилируемый язык; каждый блок кода, написанный на Julia, выполняется непосредственно как исполняемый код. Это означает, что он поддерживает такие языки, как Python, C, R и многие другие. | Для реализации кода Python требуется много времени, поскольку он требует различных методов оптимизации и постоянно зависит от внешних библиотек. |
| Скорость | Джулия занимает высокие места в скорости, так как она гордый член Клуба Петафлоп. Он использует JIT-компиляцию и объявления типов при выполнении кода. Он способен выполнять сложные числовые и вычислительные функции за считанные секунды. | Python также является высокопроизводительным языком, но он не может сравниться с Julia. Напротив, скорость Python можно увеличить за счет использования внешних библиотек, сторонних JIT-компиляторов и различных инструментов оптимизации. |
| Инструментальная поддержка | Джулия, родившаяся в 2009 году и запущенная в 2012 году, все еще борется со своим сообществом поддержки, инструментами отладки и методами решения проблем. | Python играет ведущую роль в этом отношении со своим поддерживающим сообществом программистов в его распоряжении. Короче говоря, он хвастается отличной поддержкой инструментов, интерфейсами и системами. |
Джулия собирается вытеснить Python?
Откровенно говоря, время гибели Python еще далеко. Учитывая тот факт, что Джулия еще молода, многое еще предстоит сделать. Но это не отменяет того факта, что в будущем вы можете увидеть отличные симбиотические отношения между Python и Джулией.
Трудно предсказать, но существует высокая вероятность того, что оба языка могут объединиться, чтобы сотрудничать и создать свой собственный язык. Хотя ни у кого из нас нет машины времени, чтобы увидеть, как будет выглядеть реальное будущее, всегда есть надежда, что из этого сотрудничества выйдет что-то хорошее, если оно в конечном итоге станет реальностью.
А пока продолжайте карьеру программиста с Джулией или Python; что бы вы ни выбрали, перед вами целый мир кода, включая веб-разработку, анализ данных и многое другое.