Julia fará uma oferta pelo trono de Python?
Python governa os corações, mentes e almas dos engenheiros de dados e cientistas de dados em todo o mundo. Com algumas mudanças recentes de paradigma na tecnologia, há mudanças consideráveis na posição de mercado do Python.
Isso significa que o Python vai desaparecer em breve? Embora a resposta ainda seja incerta, outras linguagens de programação estão lenta e continuamente assumindo o lugar do Python. Julia é uma concorrente direta do Python; é um dos mais novos participantes do mercado e está aqui para derrotar seus concorrentes.
Por que Julia está se tornando o tópico mais quente de discussão?
Os desenvolvedores de aprendizado de máquina e inteligência artificial estão em busca de tecnologias mais novas e mais recentes, que ofereçam o melhor da usabilidade de C, C ++ e Python.
Aqui estão alguns recursos que fazem da Julia uma das línguas mais confiáveis do mercado atualmente:
- Julia usa o compilador LLVM , tornando possível a compilação Just-in-Time (JIT). Essa estrutura permite que o processador de linguagem ofereça velocidades de processamento mais rápidas durante a execução do código.
- A linguagem está bem equipada para absorver a interface de linha de comando interativa patenteada do Python. Se você já conhece bem as nuances do Python, aprender a Julia será muito fácil.
- Você pode acessar recursos de interface direta com bibliotecas, que suportam linguagens como C, Fortran e Python, entre outras.
- Julia oferece metaprogramação, o que significa que um programa Julia gera outro programa Julia. Ele pode modificar seu próprio código, que é uma funcionalidade não fornecida por nenhuma outra linguagem atualmente.
- Você pode depurar seu código facilmente com o depurador de código completo de Julia 1.1
Por que os desenvolvedores preferem Julia a outros idiomas?
Existem alguns motivos que resumem apropriadamente a essência da eficácia de Julia e por que ela é a escolha preferida dos desenvolvedores atualmente.
1. Julia é uma linguagem de programação independente: Ao contrário do Python e outras linguagens relacionadas, Julia é uma linguagem independente com suas próprias sintaxes e códigos nativos. Python, como linguagem, é uma fusão de C e C ++, e torna conhecida sua dependência de outras linguagens.
2. All Rounder Programming Language: O primeiro objetivo do pós-desenvolvimento de Julia era servir a vários propósitos, como ciência de dados, computação paralela, computação científica, aprendizado de máquina e mineração de dados.
A linguagem é multifacetada, usa vários despachos e é ideal para fins gerais de codificação. Você pode trabalhar com vários padrões de programação orientados a objetos e funcionais, que podem compilar código estaticamente e ditar interfaces de usuário de maneira eficiente.
3. Computação técnica aprimorada: os desenvolvedores de Julia projetaram a linguagem com todas as várias facetas do mundo da programação em mente, incluindo ciência de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial e muito mais.
A velocidade com que essa linguagem executa cálculos numéricos, análises descritivas e várias outras declarações a torna uma linguagem bem conhecida na comunidade de desenvolvedores.
4. Dinâmica em seu pico: a natureza dinâmica de Julia é evidente por seu uso aprimorado como uma linguagem de script. Ele oferece uma geração automática de código especializado para diferentes tipos de argumento.
Existem outras inferências de tempo de execução com uma abordagem de desempenho robusta. Ele combina com eficiência os usos de Python e R com a velocidade de C / C ++.
5. Execução paralela: Como uma linguagem de programação, Julia oferece uma sintaxe de alto nível, tornando mais fácil para os desenvolvedores usar e executar comandos de forma eficaz. Os programas de Julia compilam código nativo para várias plataformas usando LLVM.
A linguagem de programação incorpora níveis de computação paralela, tornando o processamento paralelo uma tarefa útil para desenvolvedores e usuários. Seu recurso de paralelismo é dividido em três categorias: Julia Coroutines, multithreading e processamento distribuído. Julia implementa nativamente interfaces que podem espalhar um processo em vários núcleos / máquinas.
6. Processamento rápido: Julia é sem dúvida uma das linguagens de computação Open-Source de alto desempenho mais rápidas do mercado atualmente. Ele criou um nicho para si mesmo em dados, negociação algorítmica, análise, aprendizado de máquina, inteligência artificial e muito mais.
Comparação entre Julia e Python
Apesar de serem concorrentes imediatos, existem algumas semelhanças e diferenças entre os dois idiomas.
| Pontos de Diferença | Julia | Pitão |
|---|---|---|
| Bibliotecas | Julia está limitada a algumas bibliotecas, pois ainda está em seu estágio inicial. O punhado de bibliotecas que existem não é bem mantido e leva muito tempo para plotar e executar conjuntos de dados. | Python, por outro lado, tem muito a oferecer em termos de bibliotecas bem estabelecidas. Eles são bem mantidos, enriquecidos com funções diferentes e oferecem suporte a uma série de bibliotecas de terceiros simultaneamente. |
| Novas versões | Muitos pacotes do ecossistema Julia estão lançando versões inovadoras, que fazem com que os desenvolvedores procurem cada vez mais opções nos domínios de ML e IA. | Os pacotes mais populares do Python foram lançados há uma década, mas sua ampla aceitabilidade vem em termos do que a versão mais recente trará para os usuários. |
| Desempenho | Julia é uma linguagem compilada; cada bloco de código escrito em Julia é executado diretamente como código executável. Isso significa que ele suporta linguagens como Python, C, R e muitos mais. | Python leva muito tempo para implementar o código, pois requer vários métodos de otimização e tem uma dependência contínua de bibliotecas externas. |
| Velocidade | Julia está em alta velocidade, já que é um orgulhoso membro do Petaflop Club. Ele usa a compilação Just-In-Time (JIT) e declarações de tipo durante a execução do código. Ele tem a capacidade de executar funções numéricas e computacionais complexas em questão de segundos. | Python também é uma linguagem de alto desempenho, mas não pode ser comparada com Julia. Ao contrário, a velocidade do Python pode ser aumentada usando bibliotecas externas, compiladores JIT de terceiros e várias ferramentas de otimização. |
| Suporte de ferramentas | Julia, nascida em 2009 e lançada em 2012, ainda está lutando com sua comunidade de suporte, ferramentas de depuração e técnicas de resolução de problemas. | Python assume a liderança nesse sentido, com sua comunidade de programação de suporte à sua disposição. Resumindo, ele se gaba de seu excelente suporte a ferramentas, interfaces e sistemas. |
Julia vai desalojar Python?
Francamente, o tempo para o deslocamento do Python está muito distante no futuro. Dado que Julia ainda é jovem, ainda há muito terreno a ser percorrido. Mas isso não nega o fato de que, no futuro, você poderá ver uma excelente relação simbiótica entre Python e Julia.
É difícil prever, mas há uma grande possibilidade de que ambas as linguagens possam se unir para colaborar e criar uma linguagem especial própria. Embora nenhum de nós tenha uma máquina do tempo para ver como será o futuro real, sempre há esperança de que algo de bom saia dessa colaboração, se ela eventualmente se tornar realidade.
Até então, continue progredindo em sua carreira de programação com Julia ou Python; seja qual for sua escolha, você terá todo um mundo de código à sua frente – incluindo desenvolvimento da Web, análise de dados e muito mais.