Vil Julia komme med et bud på Pythons trone?

Python styrer hjerter, sinn og sjeler til dataingeniører og dataforskere over hele verden. Med noen nylige paradigmeskifter innen teknologi er det betydelige endringer i Pythons markedsstilling.

Betyr dette at Python forsvinner når som helst snart? Mens svaret fremdeles er usikkert, tar andre programmeringsspråk sakte og jevnt over Pythons plass. Julia er en direkte konkurrent til Python; det er en av de nyeste aktørene på markedet, og det er her for å drepe konkurrentene.

Hvorfor blir Julia det hotteste temaet for diskusjon?

Maskinlæring og kunstig intelligens-utviklere leter etter nyere, ferskere teknologier som gir det beste av C, C ++ og Pythons brukervennlighet.

Her er noen funksjoner som gjør Julia til et av de mest pålitelige språkene i markedet for tiden:

• Julia bruker LLVM-kompilatoren, som muliggjør Just-in-Time (JIT) -samling. Denne strukturen gjør det mulig for språkprosessoren å tilby raskere behandlingshastigheter under kodeutførelse.
• Språket er godt utstyrt for å imøtekomme Pythons patenterte interaktive kommandolinjegrensesnitt. Hvis du allerede er kjent med nyhetene til Python, vil det å lære Julia være en kino.
  instagram viewer
• Du har tilgang til direktegrensesnittfunksjoner med biblioteker, som støtter språk som blant annet C, Fortran og Python.
• Julia tilbyr metaprogrammering, noe som betyr at ett Julia-program genererer et annet Julia-program. Det kan endre sin egen kode, som er en funksjonalitet som ikke leveres av noe annet språk for øyeblikket.
• Du kan enkelt feilsøke koden din med Julias 1.1 fullstendige kodedebugger

I slekt: Python-prosjektideer som passer for nybegynnere

Hvorfor foretrekker utviklere Julia fremfor andre språk?

Det er noen grunner som passende innkapsler essensen av Julias effektivitet, og hvorfor det er et foretrukket valg for utviklere i disse dager.

1. Julia er et uavhengig programmeringsspråk: I motsetning til Python og andre relaterte språk, er Julia et uavhengig språk med sine egne innfødte syntakser og koder. Python, som et språk, er en sammensmelting av C og C ++, og det gjør sin avhengighet av andre språk kjent.

I slekt: Å reversere en streng i C ++, Python og JavaScript

2. All Rounder programmeringsspråk: Julias første mål etter utvikling var å tjene forskjellige formål som datavitenskap, parallell databehandling, vitenskapelig databehandling, maskinlæring og datautvinning.

Språket er mangesidig, bruker flere forsendelser og er ideelt for generelle kodingsformål. Du kan jobbe med mange objektorienterte og funksjonelle programmeringsmønstre, som statisk kan kompilere kode og effektivt diktere brukergrensesnitt.

3. Forbedret teknisk databehandling: Julias utviklere designet språket med tanke på alle de forskjellige fasettene i programmeringsverdenen, inkludert datavitenskap, maskinlæring, kunstig intelligens og mange flere.

Hastigheten dette språket utfører numeriske beregninger, beskrivende analyser og forskjellige andre erklæringer gjør det til et anerkjent språk i utviklerens fellesskap.

4. Dynamikk på topp: Julias dynamiske natur fremgår av dens forbedrede bruk som skriptspråk. Den tilbyr en automatisk generering av spesialkode for forskjellige argumenttyper.

Det er andre runtime-slutninger med en robust ytelsesmetode. Den kombinerer effektivt bruken av Python og R med hastigheten på C / C ++.

I slekt: Håndtering av unntak i Python

5. Parallell utførelse: Som programmeringsspråk tilbyr Julia en syntaks på høyt nivå, noe som gjør det enkelt for utviklere å bruke og utføre kommandoer effektivt. Julias programmer samler innfødt kode for forskjellige plattformer ved hjelp av LLVM.

Programmeringsspråket inneholder nivåer av parallell databehandling, noe som gjør parallell behandling til en praktisk oppgave for både utviklere og brukere. Dens parallellitetsfunksjon er delt inn i tre kategorier: Julia Coroutines, multithreading og distribuert behandling. Julia implementerer naturlig grensesnitt som kan spre en prosess over flere kjerner / maskiner.

6. Rask behandling: Julia er utvilsomt et av de raskeste ytelsesspråkene for åpen kildekode i markedet for tiden. Det er skåret en nisje for seg selv innen data, algoritmisk handel, analyse, maskinlæring, kunstig intelligens og mye mer.

I slekt: Apper som hjelper deg med å lære å kode for internasjonal programmørdag

Sammenligning mellom Julia og Python

Til tross for at de er umiddelbare konkurrenter, er det noen likheter og forskjeller mellom de to språkene.

Forskjell	Julia	Python
Biblioteker	Julia er begrenset til noen få biblioteker siden den fremdeles er i begynnelsen. Den håndfull biblioteker som eksisterer er ikke godt vedlikeholdt og tar lang tid å plotte og utføre datasett.	Python har derimot mye å tilby når det gjelder veletablerte biblioteker. De er godt vedlikeholdt, beriket med forskjellige funksjoner, og støtter en rekke tredjepartsbiblioteker samtidig.
Nye versjoner	Mange pakker i Julia-økosystemet lanserer banebrytende versjoner, som har utviklere som ser etter flere og flere alternativer innen domenene ML og AI.	Pythons mest populære pakker ble utgitt for et tiår siden, men den brede akseptansen kommer når det gjelder hva den nyeste versjonen vil gi for brukerne.
Opptreden	Julia er et samlet språk; hver kodeblokk skrevet i Julia utføres direkte som kjørbar kode. Dette betyr at den støtter språk som Python, C, R og mange flere.	Python tar mye tid å implementere kode, da det krever forskjellige optimaliseringsmetoder og har en kontinuerlig avhengighet av eksterne biblioteker.
Hastighet	Julia rangerer høyt på fart, siden det er et stolt medlem av Petaflop Club. Den bruker Just-In-Time (JIT) kompilering og typedeklarasjoner mens du kjører kode. Den har kapasitet til å utføre komplekse numeriske og beregningsfunksjoner i løpet av sekunder.	Python er også et høyt ytende språk, men det kan ikke matche i sammenligning med Julia. Tvert imot kan Pythons hastighet økes ved å bruke eksterne biblioteker, tredjeparts JIT-kompilatorer og forskjellige optimaliseringsverktøy.
Verktøystøtte	Julia, født i 2009 og lansert i 2012, sliter fortsatt med støttesamfunnet, feilsøkingsverktøy og problemløsingsteknikker.	Python tar en ledelse i denne forbindelse, med sitt støttende programmeringssamfunn på vakt og samtale. Kort fortalt skryter den av sin utmerkede verktøystøtte, grensesnitt og systemer.

Skal Julia forlate Python?

Oppriktig, tiden for Pythons forvridning er langt inn i fremtiden. Gitt det faktum at Julia fortsatt er ung, er det mye grunn som ennå ikke skal dekkes. Men dette negerer ikke det faktum at du i fremtiden kan se et utmerket, symbiotisk forhold mellom Python og Julia.

Det er vanskelig å forutsi, men det er stor mulighet for at begge språkene kan komme sammen for å samarbeide og skape et eget språk. Mens ingen av oss har en tidsmaskin for å se hvordan den virkelige fremtiden vil se ut, er det alltid håp om at noe godt vil komme ut av dette samarbeidet, hvis det til slutt blir en realitet.

Inntil da, hold deg til å fortsette din programmeringskarriere med Julia eller Python; uansett hva du velger, har du en hel verden med kode foran deg - inkludert webutvikling, dataanalyse og mer.

Hva gjør Python og hva kan det brukes til?

Python er ekstremt allsidig, med applikasjoner som spenner fra webutvikling til dataanalyse.

Les Neste

Om forfatteren