Zal Julia een bod doen op de troon van Python?

Python regeert de harten, geesten en zielen van data-ingenieurs en datawetenschappers over de hele wereld. Met enkele recente paradigmaverschuivingen in technologie, zijn er aanzienlijke veranderingen in de marktpositie van Python.

Betekent dit dat Python binnenkort verdwijnt? Hoewel het antwoord nog steeds onzeker is, nemen andere programmeertalen langzaam en gestaag de plek van Python over. Julia is een directe concurrent van Python; het is een van de nieuwste nieuwkomers op de markt, en het is hier om zijn concurrenten te verslaan.

Waarom wordt Julia het populairste gespreksonderwerp?

Ontwikkelaars van machine learning en kunstmatige intelligentie zijn op zoek naar nieuwere, frissere technologieën die het beste bieden van de bruikbaarheid van C, C++ en Python.

Hier zijn enkele functies die Julia tot een van de meest vertrouwde talen op de markt maken:

• Julia gebruikt de LLVM-compiler, waardoor Just-in-Time (JIT) compilatie mogelijk wordt. Deze structuur stelt de taalprocessor in staat om snellere verwerkingssnelheden te bieden tijdens het uitvoeren van code.
instagram viewer
• De taal is goed uitgerust om de gepatenteerde interactieve opdrachtregelinterface van Python op te nemen. Als je al goed thuis bent in de nuances van Python, zal het leren van Julia een makkie zijn.
• U hebt toegang tot directe interfacemogelijkheden met bibliotheken, die onder andere talen als C, Fortran en Python ondersteunen.
• Julia biedt metaprogrammering aan, wat betekent dat het ene Julia-programma een ander Julia-programma genereert. Het kan zijn eigen code wijzigen, een functionaliteit die momenteel niet door een andere taal wordt geboden.
• U kunt uw code eenvoudig debuggen met Julia's 1.1 volledige code debugger

Verwant: Ideeën voor Python-projecten die geschikt zijn voor beginners

Waarom geven ontwikkelaars de voorkeur aan Julia boven andere talen?

Er zijn een paar redenen die de essentie van Julia's effectiviteit goed weergeven en waarom het tegenwoordig de voorkeur heeft voor ontwikkelaars.

1. Julia is een onafhankelijke programmeertaal: In tegenstelling tot Python en andere verwante talen, is Julia een onafhankelijke taal met zijn eigen native syntaxis en codes. Python is als taal een samensmelting van C en C++, en het maakt zijn afhankelijkheid van andere talen bekend.

Verwant: Een string omkeren in C++, Python en JavaScript

2. Allrounder programmeertaal: Julia's eerste doel na de ontwikkeling was om verschillende doelen te dienen, zoals data science, parallel computing, wetenschappelijke computing, machine learning en datamining.

De taal is veelzijdig, gebruikt meerdere verzendingen en is ideaal voor algemene coderingsdoeleinden. U kunt werken met tal van objectgeoriënteerde en functionele programmeerpatronen, die code statisch kunnen compileren en gebruikersinterfaces efficiënt kunnen dicteren.

3. Verbeterde technische gegevensverwerking: De ontwikkelaars van Julia hebben de taal ontworpen met alle verschillende facetten van de programmeerwereld in gedachten, waaronder datawetenschap, machine learning, kunstmatige intelligentie en nog veel meer.

De snelheid waarmee deze taal numerieke berekeningen, beschrijvende analyses en verschillende andere verklaringen uitvoert, maakt het een algemeen erkende taal in de gemeenschap van ontwikkelaars.

4. Dynamiek op zijn hoogtepunt: Julia's dynamische karakter blijkt uit het verbeterde gebruik als scripttaal. Het biedt een automatische generatie van gespecialiseerde code voor verschillende argumenttypes.

Er zijn andere runtime-inferenties met een robuuste prestatiebenadering. Het combineert efficiënt het gebruik van Python en R met de snelheid van C/C++.

Verwant: Uitzonderingen afhandelen in Python

5. Parallelle uitvoering: Als programmeertaal biedt Julia een syntaxis op hoog niveau, waardoor het voor ontwikkelaars gemakkelijk is om opdrachten effectief te gebruiken en uit te voeren. Julia's programma's compileren native code voor verschillende platforms met behulp van LLVM.

De programmeertaal bevat niveaus van parallel computing, waardoor parallelle verwerking een handige taak is voor zowel ontwikkelaars als gebruikers. De functie van parallellisme is onderverdeeld in drie categorieën: Julia Coroutines, multithreading en gedistribueerde verwerking. Julia implementeert native interfaces die een proces over meerdere cores/machines kunnen verspreiden.

6. Snelle verwerking: Julia is ongetwijfeld een van de snelst presterende Open Source-computertalen die momenteel op de markt zijn. Het heeft een niche voor zichzelf gecreëerd in data, algoritmische handel, analyse, machine learning, kunstmatige intelligentie en nog veel meer.

Verwant: Apps om u te helpen leren coderen voor International Programmers' Day

Vergelijking tussen Julia en Python

Ondanks dat het directe concurrenten zijn, zijn er enkele overeenkomsten en verschillen tussen de twee talen.

Punten van verschil	Julia	Python
Bibliotheken	Julia is beperkt tot een paar bibliotheken omdat het nog in de kinderschoenen staat. Het handjevol bestaande bibliotheken is niet goed onderhouden en het kost veel tijd om datasets te plotten en uit te voeren.	Python daarentegen heeft veel te bieden op het gebied van gevestigde bibliotheken. Ze zijn goed onderhouden, verrijkt met verschillende functies en ondersteunen tegelijkertijd een reeks bibliotheken van derden.
Nieuwe versies	Veel pakketten in het Julia-ecosysteem brengen baanbrekende versies uit, waardoor ontwikkelaars op zoek zijn naar steeds meer opties binnen de domeinen van ML en AI.	De populairste pakketten van Python zijn tien jaar geleden uitgebracht, maar de brede acceptatie ervan komt in termen van wat de nieuwste versie voor de gebruikers zal brengen.
Prestatie	Julia is een gecompileerde taal; elk codeblok dat in Julia is geschreven, wordt direct uitgevoerd als uitvoerbare code. Dit betekent dat het talen ondersteunt zoals Python, C, R en nog veel meer.	Python kost veel tijd om code te implementeren, omdat het verschillende optimalisatiemethoden vereist en voortdurend afhankelijk is van externe bibliotheken.
Snelheid	Julia scoort hoog op snelheid, omdat ze een trots lid is van de Petaflop Club. Het maakt gebruik van Just-In-Time (JIT) compilatie en typeverklaringen tijdens het uitvoeren van code. Het heeft de capaciteit om binnen enkele seconden complexe numerieke en rekenkundige functies uit te voeren.	Python is ook een goed presterende taal, maar kan niet tippen aan Julia. Integendeel, de snelheid van Python kan worden verhoogd door externe bibliotheken, JIT-compilers van derden en verschillende optimalisatietools te gebruiken.
Tooling-ondersteuning	Julia, geboren in 2009 en gelanceerd in 2012, worstelt nog steeds met de ondersteuningsgemeenschap, debugging-tools en probleemoplossingstechnieken.	Python neemt hierin het voortouw, met zijn ondersteunende programmeergemeenschap op zijn hoede. Kortom, het schept op over zijn uitstekende toolondersteuning, interfaces en systemen.

Gaat Julia Python verjagen?

Eerlijk gezegd is de tijd voor de ontwrichting van Python nog ver in de toekomst. Gezien het feit dat Julia nog jong is, is er nog veel te doen. Maar dit neemt niet weg dat je in de toekomst misschien een uitstekende, symbiotische relatie tussen Python en Julia zult zien.

Het is moeilijk te voorspellen, maar de kans is groot dat beide talen samenkomen om samen te werken en een eigen speciale taal te creëren. Hoewel niemand van ons een tijdmachine heeft om te zien hoe de echte toekomst eruit zal zien, is er altijd hoop dat er iets goeds uit deze samenwerking voortkomt, als het uiteindelijk werkelijkheid wordt.

Tot die tijd moet je je programmeercarrière voortzetten met Julia of Python; wat je ook kiest, je hebt een hele wereld aan code voor je, inclusief webdev, data-analyse en meer.

Wat doet Python en waarvoor kan het worden gebruikt?

Python is extreem veelzijdig, met toepassingen variërend van webontwikkeling tot data-analyse.

Lees volgende

Over de auteur