Ar Julija pateiks pasiūlymą dėl „Python“ sosto?

„Python“ valdo duomenų inžinierių ir duomenų mokslininkų širdis, protus ir sielas visame pasaulyje. Neseniai pasikeitus technologijoms, pastebimi pokyčiai „Python“ rinkoje.

Ar tai reiškia, kad „Python“ netrukus išnyks? Nors atsakymas vis dar neaiškus, kitos programavimo kalbos lėtai ir stabiliai perima „Python“ vietą. Julija yra tiesioginė „Python“ konkurentė; tai vienas naujausių rinkos dalyvių ir čia norėdamas nužudyti savo konkurentus.

Kodėl Julija tampa karščiausia diskusijų tema?

Mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto kūrėjai ieško naujesnių, naujesnių technologijų, siūlančių geriausias C, C ++ ir „Python“ galimybes.

Štai keletas funkcijų, kurios daro Juliją viena iš patikimiausių kalbų rinkoje šiuo metu:

• Julija naudoja LLVM kompiliatorių, kad būtų galima sudaryti tiesioginio laiko (JIT) kompiliaciją. Ši struktūra leidžia kalbos procesoriui pasiūlyti didesnį apdorojimo greitį vykdant kodą.
• Kalba yra gerai parengta norint įsisavinti patentuotą „Python“ interaktyvią komandinės eilutės sąsają. Jei jau esate gerai susipažinę su „Python“ niuansais, Julijos mokymasis bus labai malonus.
  instagram viewer
• Tiesiogines sąsajos galimybes galite pasiekti naudodamiesi bibliotekomis, palaikančiomis, be kita ko, tokias kalbas kaip C, Fortran ir Python.
• Julia siūlo metaprogramavimą, o tai reiškia, kad viena Julia programa sukuria kitą Julia programą. Jis gali modifikuoti savo kodą, kuris yra funkcija, kurios šiuo metu neteikia jokia kita kalba.
• Galite lengvai derinti kodą naudodami Julijos 1.1 visapusiškas kodų derintuvas

Susijęs: „Python“ projekto idėjos, tinkamos pradedantiesiems

Kodėl kūrėjai teikia pirmenybę Julijai, o ne kitoms kalboms?

Yra kelios priežastys, kurios tinkamai atspindi Julijos efektyvumo esmę ir kodėl šiomis dienomis kūrėjams tai yra pirmenybė.

1. Julija yra nepriklausoma programavimo kalba: Skirtingai nuo „Python“ ir kitų susijusių kalbų, „Julia“ yra nepriklausoma kalba, turinti savo gimtąsias sintakses ir kodus. „Python“, kaip kalba, yra C ir C ++ sintezė, todėl jo priklausomybė nuo kitų kalbų tampa gerai žinoma.

Susijęs: Stygos pakeitimas C ++, Python ir JavaScript

2. Visa apvalesnė programavimo kalba: Pirmasis Julijos tikslas po plėtros buvo tarnauti įvairiems tikslams, tokiems kaip duomenų mokslas, lygiagretusis skaičiavimas, mokslinis skaičiavimas, mašinų mokymasis ir duomenų gavyba.

Kalba yra daugialypė, naudoja kelis siuntimus ir idealiai tinka bendro kodavimo tikslams. Galite dirbti su daugybe į objektą orientuotų ir funkcinių programavimo modelių, kurie gali statiškai sukompiliuoti kodą ir efektyviai padiktuoti vartotojo sąsajas.

3. Patobulintas techninis skaičiavimas: Julijos kūrėjai sukūrė kalbą atsižvelgdami į įvairius programavimo pasaulio aspektus, įskaitant duomenų mokslą, mašininį mokymąsi, dirbtinį intelektą ir daugelį kitų.

Greitis, kuriuo ši kalba atlieka skaitmeninius skaičiavimus, aprašomąją analizę ir įvairias kitas deklaracijas, daro ją gerai atpažįstama kalba kūrėjų bendruomenėje.

4. Dinamiškumas viršūnėje: Dinamiškas Julijos pobūdis akivaizdus dėl to, kad ji labiau naudojama kaip scenarijų kalba. Jis siūlo automatinį specializuoto kodo generavimą įvairiems argumentų tipams.

Yra ir kitų vykdymo laiko išvadų, pagrįstų tvirtu veikimo principu. Tai efektyviai sujungia Python ir R naudojimą su C / C ++ greičiu.

Susijęs: Išimčių tvarkymas „Python“

5. Lygiagretus vykdymas: Kaip programavimo kalba, Julia siūlo aukšto lygio sintaksę, todėl kūrėjams lengva naudoti ir efektyviai vykdyti komandas. Julijos programos, naudodamos LLVM, surenka vietinį įvairių platformų kodą.

Programavimo kalba apima lygiagretaus skaičiavimo lygius, todėl lygiagretus apdorojimas yra patogi užduotis kūrėjams ir vartotojams. Jo lygiagretumo bruožas yra suskirstytas į tris kategorijas: Julia Coroutines, daugiasluoksnis ir paskirstytasis apdorojimas. Julija natūraliai įgyvendina sąsajas, kurios gali paskirstyti procesą keliems branduoliams / mašinoms.

6. Greitas apdorojimas: Šiuo metu Julia yra neabejotinai viena iš greičiausiai veikiančių atvirojo kodo kompiuterinių kalbų. Tai išskyrė sau nišą duomenyse, algoritminėje prekyboje, analizėje, mašininiame mokymesi, dirbtiniame intelekte ir daugelyje kitų.

Susijęs: Programos, padėsiančios išmokti koduoti tarptautinę programuotojų dieną

Julijos ir „Python“ palyginimas

Nepaisant to, kad jie yra tiesioginiai konkurentai, tarp šių dviejų kalbų yra keletas panašumų ir skirtumų.

Skirtumo taškai	Julija	„Python“
Bibliotekos	Julija apsiriboja keliomis bibliotekomis, nes ji vis dar kuriama. Kelios egzistuojančios bibliotekos nėra gerai prižiūrimos, todėl duomenų rinkinių planavimas ir vykdymas užima daug laiko.	Kita vertus, „Python“ turi daug ką pasiūlyti gerai įsitvirtinusių bibliotekų atžvilgiu. Jie gerai prižiūrimi, praturtinti skirtingomis funkcijomis ir vienu metu palaiko daugybę trečiųjų šalių bibliotekų.
Naujos versijos	Daugelis „Julia“ ekosistemos paketų išleidžia novatoriškas versijas, todėl kūrėjai ieško vis daugiau galimybių ML ir AI srityse.	Populiariausi „Python“ paketai buvo išleisti prieš dešimtmetį, tačiau jo platus priimtinumas susijęs su tuo, ką vartotojams atneš naujausia versija.
Spektaklis	Julija yra suburta kalba; kiekvienas Julijoje parašytas kodo blokas vykdomas tiesiogiai kaip vykdomasis kodas. Tai reiškia, kad jis palaiko tokias kalbas kaip Python, C, R ir daug daugiau.	„Python“ užima daug laiko, kad įdiegtų kodą, nes tam reikia įvairių optimizavimo metodų ir jis nuolat priklauso nuo išorinių bibliotekų.
Greitis	Julija užima aukštą greitį, nes yra išdidi „Petaflop“ klubo narė. Vykdydamas kodą, jis naudoja tiesioginio laiko (JIT) kompiliaciją ir tipo deklaracijas. Jis per kelias sekundes gali atlikti sudėtingas skaitines ir skaičiavimo funkcijas.	Python taip pat yra gerai veikianti kalba, tačiau ji negali sutapti su Julija. Priešingai, „Python“ greitį galima padidinti naudojant išorines bibliotekas, trečiųjų šalių JIT kompiliatorius ir įvairius optimizavimo įrankius.
Įrankių palaikymas	Julija, gimusi 2009 m. Ir pradėta 2012 m., Vis dar kovoja su savo palaikymo bendruomene, derinimo įrankiais ir problemų sprendimo būdais.	Šiuo klausimu „Python“ imasi lyderio vaidmens ir palaiko savo programavimo bendruomenę. Trumpai tariant, jis giriasi puikiu įrankių palaikymu, sąsajomis ir sistemomis.

Ar Julija ketina išstumti „Python“?

Atvirai kalbant, „Python“ dislokacijos laikas yra toli ateityje. Atsižvelgiant į tai, kad Julija vis dar jauna, dar daug ko reikia padengti. Tačiau tai nepaneigia fakto, kad ateityje galite pamatyti puikius, simbiotinius Python ir Julia santykius.

Sunku nuspėti, tačiau yra didelė tikimybė, kad abi kalbos gali susiburti bendradarbiauti ir sukurti specialią savo kalbą. Nors nė vienas iš mūsų neturi laiko mašinos, kad sužinotume, kokia bus tikroji ateitis, visada yra vilties, kad iš šio bendradarbiavimo atsiras kažkas gero, jei tai galiausiai taps realybe.

Iki tol laikykitės programavimo karjeros su Julia ar Python; kad ir ką pasirinktumėte, turite visą kodo pasaulį - įskaitant žiniatinklio kūrėjus, duomenų analizę ir dar daugiau.

Ką veikia „Python“ ir kam jis gali būti naudojamas?

„Python“ yra labai universalus, jo programos apima įvairias žiniatinklio kūrimo ir duomenų analizės funkcijas.

Skaitykite toliau

Apie autorių