Vil Julia afgive et bud på Pythons trone?

Python styrer hjerter, sind og sjæle hos dataingeniører og dataforskere over hele verden. Med nogle nylige paradigmeskift inden for teknologi er der betydelige ændringer i Pythons markedsposition.

Betyder dette, at Python forsvinder når som helst snart? Mens svaret stadig er usikkert, overtager andre programmeringssprog langsomt og støt Pythons spot. Julia er en direkte konkurrent til Python; det er en af ​​de nyeste markedsdeltagere, og det er her for at dræbe sine konkurrenter.

Hvorfor bliver Julia det hotteste emne for diskussion?

Machine Learning og kunstig intelligens-udviklere leder efter nyere, friskere teknologier, der tilbyder det bedste af C, C ++ og Pythons anvendelighed.

Her er nogle funktioner, der gør Julia til et af de mest pålidelige sprog på markedet i øjeblikket:

• Julia bruger LLVM-kompilatoren, der muliggør Just-in-Time (JIT) -kompilering. Denne struktur giver sprogprocessoren mulighed for at tilbyde hurtigere behandlingshastigheder under udførelse af kode.
• Sproget er veludstyret til at absorbere Pythons patenterede interaktive kommandolinjegrænseflade. Hvis du allerede er fortrolig med nuancerne i Python, vil det være en god idé at lære Julia.
  instagram viewer
• Du kan få adgang til direkte grænsefladefunktioner med biblioteker, der understøtter sprog som C, Fortran og Python, blandt andre.
• Julia tilbyder metaprogrammering, hvilket betyder, at et Julia-program genererer et andet Julia-program. Det kan ændre sin egen kode, som er en funktionalitet, der ikke leveres af noget andet sprog i øjeblikket.
• Du kan nemt fejle din kode med Julias 1.1 fuldt udstyrede kodefejlfinding

Relaterede: Python-projektidéer velegnet til begyndere

Hvorfor foretrækker udviklere Julia frem for andre sprog?

Der er et par grunde, der korrekt indkapsler essensen af ​​Julias effektivitet, og hvorfor det er et foretrukket valg for udviklere i disse dage.

1. Julia er et uafhængigt programmeringssprog: I modsætning til Python og andre relaterede sprog er Julia et uafhængigt sprog med sine egne native syntakser og koder. Python, som sprog, er en sammensmeltning af C og C ++, og det gør sin afhængighed af andre sprog velkendt.

Relaterede: Vend en streng i C ++, Python og JavaScript

2. All Rounder programmeringssprog: Julias første mål efter udvikling var at tjene forskellige formål såsom datalogi, parallel computing, videnskabelig computing, maskinindlæring og datamining.

Sproget er mangesidet, bruger flere forsendelser og er ideelt til generelle kodningsformål. Du kan arbejde med adskillige objektorienterede og funktionelle programmeringsmønstre, som statisk kan kompilere kode og effektivt diktere brugergrænseflader.

3. Forbedret teknisk databehandling: Julias udviklere designede sproget med tanke på alle de forskellige aspekter af programmeringsverdenen, herunder datalogi, maskinindlæring, kunstig intelligens og mange flere.

Den hastighed, hvormed dette sprog udfører numeriske beregninger, beskrivende analyser og forskellige andre erklæringer, gør det til et velkendt sprog i udviklernes samfund.

4. Dynamik ved sit højdepunkt: Julias dynamiske natur fremgår af dens forbedrede anvendelse som et script-sprog. Det tilbyder en automatisk generering af specialkode til forskellige argumenttyper.

Der er andre runtime-slutninger med en robust præstationsmetode. Det kombinerer effektivt anvendelsen af ​​Python og R med hastigheden på C / C ++.

Relaterede: Håndtering af undtagelser i Python

5. Parallel udførelse: Som programmeringssprog tilbyder Julia en syntaks på højt niveau, hvilket gør det let for udviklere at bruge og udføre kommandoer effektivt. Julias programmer udarbejder indbygget kode til forskellige platforme ved hjælp af LLVM.

Programmeringssproget indeholder niveauer af parallel computing, hvilket gør parallelbehandling til en praktisk opgave for både udviklere og brugere. Dens parallelismefunktion er opdelt i tre kategorier: Julia Coroutines, multithreading og distribueret behandling. Julia implementerer indbygget grænseflader, der kan sprede en proces på tværs af flere kerner / maskiner.

6. Hurtig behandling: Julia er utvivlsomt et af de hurtigste højtydende Open Source-computersprog på markedet i øjeblikket. Det er skåret en niche for sig selv inden for data, algoritmisk handel, analyse, maskinindlæring, kunstig intelligens og meget mere.

Relaterede: Apps, der hjælper dig med at lære at kode til den internationale programmørdag

Sammenligning mellem Julia og Python

På trods af at de er umiddelbare konkurrenter, er der nogle ligheder og forskelle mellem de to sprog.

Points of Difference	Julia	Python
Biblioteker	Julia er begrænset til nogle få biblioteker, da den stadig er i sin begyndende fase. Den håndfulde biblioteker, der findes, er ikke godt vedligeholdt og tager lang tid at plotte og udføre datasæt.	Python har derimod meget at tilbyde med hensyn til veletablerede biblioteker. De er velholdte, beriget med forskellige funktioner og understøtter en række tredjepartsbiblioteker samtidigt.
Nye versioner	Mange pakker i Julia-økosystemet frigiver banebrydende versioner, som har udviklere, der ser ud til flere og flere muligheder inden for områderne ML og AI.	Pythons mest populære pakker blev udgivet for et årti siden, men dens brede acceptabilitet kommer med hensyn til, hvad den nyeste version vil give brugerne.
Ydeevne	Julia er et kompileret sprog; hver kodeblok skrevet i Julia udføres direkte som eksekverbar kode. Dette betyder, at det understøtter sprog som Python, C, R og mange flere.	Python tager meget tid at implementere kode, da det kræver forskellige optimeringsmetoder og har en løbende afhængighed af eksterne biblioteker.
Fart	Julia rangerer højt på hastighed, da det er et stolt medlem af Petaflop Club. Det bruger Just-In-Time (JIT) kompilering og typedeklarationer under udførelse af kode. Det har kapacitet til at udføre komplekse numeriske og beregningsfunktioner på få sekunder.	Python er også et højtydende sprog, men det kan ikke matche i sammenligning med Julia. Tværtimod kan Pythons hastighed øges ved hjælp af eksterne biblioteker, JIT-kompilatorer fra tredjepart og forskellige optimeringsværktøjer.
Værktøjsstøtte	Julia, født i 2009 og lanceret i 2012, kæmper stadig med sit supportfællesskab, fejlfindingsværktøjer og problemløsningsteknikker.	Python tager en førende rolle i denne henseende med sit støttende programmeringssamfund på sit ønske. Kort sagt skryter den af ​​sin fremragende værktøjsstøtte, grænseflader og systemer.

Skal Julia forlade Python?

Helt ærligt er tiden for Pythons dislokation langt væk i fremtiden. I betragtning af det faktum, at Julia stadig er ung, er der meget grund, der endnu ikke skal dækkes. Men dette negerer ikke det faktum, at du i fremtiden måske ser et fremragende, symbiotisk forhold mellem Python og Julia.

Det er svært at forudsige, men der er stor mulighed for, at begge sprog kan mødes for at samarbejde og skabe et særligt sprog. Mens ingen af ​​os har en tidsmaskine til at se, hvordan den virkelige fremtid vil se ud, er der altid håb om, at der kommer noget godt ud af dette samarbejde, hvis det i sidste ende bliver en realitet.

Indtil da skal du fortsætte med at udvikle din programmeringskarriere med Julia eller Python; uanset hvad du vælger, har du en hel verden af ​​kode foran dig - inklusive webudvikling, dataanalyse og mere.

Hvad gør Python, og hvad kan det bruges til?

Python er ekstremt alsidig med applikationer lige fra webudvikling til dataanalyse.

Læs Næste

Om forfatteren