Kommer Julia att bjuda på Pythons tron?

Python styr hjärtat, sinnen och själarna hos dataingenjörer och datavetare över hela världen. Med några av de senaste paradigmskiftena i tekniken sker det betydande förändringar i Pythons marknadsställning.

Betyder detta att Python försvinner när som helst snart? Medan svaret fortfarande är osäkert tar andra programmeringsspråk långsamt och stadigt över Pythons plats. Julia är en direkt konkurrent till Python; det är en av de nyaste aktörerna på marknaden, och det är här för att döda sina konkurrenter.

Varför blir Julia det hetaste diskussionsämnet?

Utvecklare av maskininlärning och artificiell intelligens letar efter nyare, färskare teknologier som erbjuder det bästa av C, C ++ och Pythons användbarhet.

Här är några funktioner som gör Julia till ett av de mest betrodda språken på marknaden för närvarande:

• Julia använder LLVM-kompilatorn, vilket gör det möjligt att sammanställa Just-in-Time (JIT). Denna struktur gör det möjligt för språkprocessorn att erbjuda snabbare bearbetningshastigheter under kodkörning.
instagram viewer
• Språket är välutrustat för att suga upp Pythons patenterade interaktiva kommandoradsgränssnitt. Om du redan känner till nyanserna i Python, kommer att lära dig Julia vara en film.
• Du kan komma åt direktgränssnittsfunktioner med bibliotek som stöder språk som bland annat C, Fortran och Python.
• Julia erbjuder metaprogrammering, vilket innebär att ett Julia-program genererar ett annat Julia-program. Det kan ändra sin egen kod, vilket är en funktion som för närvarande inte tillhandahålls av något annat språk.
• Du kan enkelt felsöka din kod med Julias 1.1 fullständiga kodfelsökare

Relaterad: Python-projektidéer lämpliga för nybörjare

Varför föredrar utvecklare Julia framför andra språk?

Det finns några skäl som på ett lämpligt sätt inkapslar kärnan i Julias effektivitet och varför det är ett föredraget val för utvecklare idag.

1. Julia är ett oberoende programmeringsspråk: Till skillnad från Python och andra relaterade språk är Julia ett självständigt språk med egna infödda syntaxer och koder. Python, som ett språk, är en fusion av C och C ++, och det gör sitt beroende av andra språk välkända.

Relaterad: Omvänd en sträng i C ++, Python och JavaScript

2. All Rounder programmeringsspråk: Julias första mål efter utvecklingen var att tjäna olika syften, såsom datavetenskap, parallell dator, vetenskaplig databehandling, maskininlärning och datautvinning.

Språket är mångfacetterat, använder flera sändningar och är idealiskt för allmänna kodningsändamål. Du kan arbeta med många objektorienterade och funktionella programmeringsmönster, som statiskt kan sammanställa kod och effektivt diktera användargränssnitt.

3. Förbättrad teknisk beräkning: Julias utvecklare utformade språket med tanke på alla olika aspekter av programmeringsvärlden, inklusive datavetenskap, maskininlärning, artificiell intelligens och många fler.

Den hastighet med vilken detta språk utför numeriska beräkningar, beskrivande analyser och olika andra deklarationer gör det till ett välkänt språk i utvecklarens community.

4. Dynamicity at its Peak: Julias dynamiska natur framgår av dess förbättrade användning som skriptspråk. Det erbjuder en automatisk generation av specialkod för olika argumenttyper.

Det finns andra körtidsledningar med en robust prestationsstrategi. Det kombinerar effektivt användningen av Python och R med hastigheten C / C ++.

Relaterad: Hantering av undantag i Python

5. Parallell utförande: Som programmeringsspråk erbjuder Julia en syntax på hög nivå, vilket gör det enkelt för utvecklare att använda och utföra kommandon effektivt. Julias program sammanställer inbyggd kod för olika plattformar med LLVM.

Programmeringsspråket innehåller nivåer av parallell beräkning, vilket gör parallell bearbetning till en praktisk uppgift för både utvecklare och användare. Dess parallellitetsfunktion är uppdelad i tre kategorier: Julia Coroutines, multithreading och distribuerad bearbetning. Julia implementerar inbyggt gränssnitt som kan sprida en process över flera kärnor / maskiner.

6. Snabb bearbetning: Julia är utan tvekan ett av de snabbaste högpresterande datorspråken med öppen källkod på marknaden för närvarande. Det är en nisch för sig själv inom data, algoritmisk handel, analys, maskininlärning, artificiell intelligens och mycket mer.

Relaterad: Appar som hjälper dig att lära dig att koda för International Programmers Day

Jämförelse mellan Julia och Python

Trots att de är omedelbara konkurrenter finns det vissa likheter och skillnader mellan de två språken.

Skillnadspunkter	Julia	Pytonorm
Bibliotek	Julia är begränsad till några bibliotek eftersom den fortfarande är i sin begynnande fas. En handfull bibliotek som existerar är inte väl underhållna och tar lång tid att plotta och köra datamängder.	Python har å andra sidan mycket att erbjuda när det gäller väletablerade bibliotek. De är väl underhållna, berikade med olika funktioner och stöder en serie tredjepartsbibliotek samtidigt.
Nya versioner	Många paket i Julia-ekosystemet släpper banbrytande versioner, vilket har utvecklare som letar efter fler och fler alternativ inom områdena ML och AI.	Pythons mest populära paket släpptes för ett decennium sedan, men dess breda acceptans kommer i termer av vad den senaste versionen kommer att ge för användarna.
Prestanda	Julia är ett sammanställt språk; varje kodblock skrivet i Julia körs direkt som körbar kod. Det betyder att den stöder språk som Python, C, R och många fler.	Python tar mycket tid att implementera kod, eftersom det kräver olika optimeringsmetoder och har ett kontinuerligt beroende av externa bibliotek.
Hastighet	Julia är högt på fart, eftersom det är en stolt medlem i Petaflop Club. Den använder Just-In-Time (JIT) kompilering och typdeklarationer medan kod körs. Den har kapacitet att utföra komplexa numeriska och beräkningsfunktioner på några sekunder.	Python är också ett högpresterande språk, men det kan inte matcha i jämförelse med Julia. Tvärtom kan Pythons hastighet ökas med hjälp av externa bibliotek, tredjeparts JIT-kompilatorer och olika optimeringsverktyg.
Verktygssupport	Julia, född 2009 och lanserades 2012, kämpar fortfarande med sin supportgemenskap, felsökningsverktyg och problemlösningstekniker.	Python tar en ledning i detta avseende, med sin stödjande programmeringsgemenskap på sitt lock. Kort sagt, det skryter om sitt utmärkta verktygsstöd, gränssnitt och system.

Kommer Julia att släppa Python?

Uppriktigt sagt är tiden för Pythons förskjutning långt in i framtiden. Med tanke på det faktum att Julia fortfarande är ung, finns det mycket mark som ännu inte ska täckas. Men detta förnekar inte det faktum att du i framtiden kanske ser ett utmärkt, symbiotiskt förhållande mellan Python och Julia.

Det är svårt att förutsäga, men det finns en stor möjlighet att båda språken kan samlas för att samarbeta och skapa ett eget språk. Medan ingen av oss har en tidsmaskin för att se hur den verkliga framtiden kommer att se ut, finns det alltid hopp om att något bra kommer ut ur detta samarbete, om det så småningom blir verklighet.

Fram till dess, håll dig till att fortsätta din programmeringskarriär med Julia eller Python; oavsett vad du väljer, har du en hel värld av kod framför dig - inklusive webbutveckling, dataanalys och mer.

Vad gör Python och vad kan det användas till?

Python är extremt mångsidig, med applikationer som sträcker sig från webbutveckling till dataanalys.

Läs Nästa

Om författaren