Julia farà un'offerta per il trono di Python?

Python governa i cuori, le menti e le anime dei data engineer e dei data scientist di tutto il mondo. Con alcuni recenti cambiamenti di paradigma nella tecnologia, ci sono notevoli cambiamenti nella posizione di mercato di Python.

Questo significa che Python se ne andrà presto? Sebbene la risposta sia ancora incerta, altri linguaggi di programmazione stanno lentamente e costantemente prendendo il posto di Python. Julia è una diretta concorrente di Python; è uno dei nuovi arrivati ​​sul mercato ed è qui per uccidere i suoi concorrenti.

Perché Julia sta diventando l'argomento di discussione più caldo?

Gli sviluppatori di machine learning e intelligenza artificiale sono alla ricerca di tecnologie più nuove e più fresche, che offrano il meglio dell'usabilità di C, C++ e Python.

Ecco alcune caratteristiche che rendono Julia una delle lingue più affidabili attualmente sul mercato:

• Julia usa il compilatore LLVM, rendendo possibile la compilazione Just-in-Time (JIT). Questa struttura consente al processore del linguaggio di offrire velocità di elaborazione più elevate durante l'esecuzione del codice.
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• Il linguaggio è ben attrezzato per assorbire l'interfaccia a riga di comando interattiva brevettata di Python. Se sei già esperto delle sfumature di Python, imparare Julia sarà un gioco da ragazzi.
• Puoi accedere alle funzionalità di interfaccia diretta con le librerie, che supportano linguaggi come C, Fortran e Python, tra gli altri.
• Julia offre la metaprogrammazione, il che significa che un programma Julia genera un altro programma Julia. Può modificare il proprio codice, che è una funzionalità attualmente non fornita da nessun altro linguaggio.
• Puoi eseguire facilmente il debug del tuo codice con Il debugger di codice completo 1.1 di Julia

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Perché gli sviluppatori preferiscono Julia rispetto ad altre lingue?

Ci sono alcuni motivi che incapsulano in modo appropriato l'essenza dell'efficacia di Julia e perché è una scelta preferita per gli sviluppatori in questi giorni.

1. Julia è un linguaggio di programmazione indipendente: A differenza di Python e di altri linguaggi correlati, Julia è un linguaggio indipendente con sintassi e codici nativi propri. Python, come linguaggio, è una fusione di C e C++ e rende ben nota la sua dipendenza da altri linguaggi.

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2. Linguaggio di programmazione tuttofare: Il primo obiettivo di Julia dopo lo sviluppo era quello di servire a vari scopi come la scienza dei dati, il calcolo parallelo, il calcolo scientifico, l'apprendimento automatico e il data mining.

Il linguaggio è multiforme, utilizza più dispacci ed è ideale per scopi di codifica generale. Puoi lavorare con numerosi modelli di programmazione orientati agli oggetti e funzionali, che possono compilare codice staticamente e dettare in modo efficiente le interfacce utente.

3. Calcolo tecnico avanzato: Gli sviluppatori di Julia hanno progettato il linguaggio pensando a tutte le varie sfaccettature del mondo della programmazione, tra cui data science, machine learning, intelligenza artificiale e molti altri.

La velocità con cui questo linguaggio esegue calcoli numerici, analisi descrittive e varie altre dichiarazioni lo rende un linguaggio ben riconosciuto nella comunità degli sviluppatori.

4. Dinamicità al suo apice: La natura dinamica di Julia è evidente dal suo uso potenziato come linguaggio di script. Offre una generazione automatica di codice specializzato per diversi tipi di argomenti.

Esistono altre inferenze di runtime con un approccio robusto alle prestazioni. Combina in modo efficiente gli usi di Python e R con la velocità di C/C++.

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5. Esecuzione parallela: Come linguaggio di programmazione, Julia offre una sintassi di alto livello, che semplifica l'utilizzo e l'esecuzione efficace dei comandi da parte degli sviluppatori. I programmi di Julia compilano codice nativo per varie piattaforme utilizzando LLVM.

Il linguaggio di programmazione incorpora livelli di elaborazione parallela, rendendo l'elaborazione parallela un'attività utile sia per gli sviluppatori che per gli utenti. La sua caratteristica di parallelismo è suddivisa in tre categorie: Julia Coroutines, multithreading ed elaborazione distribuita. Julia implementa nativamente interfacce che possono diffondere un processo su più core/macchine.

6. Elaborazione rapida: Julia è senza dubbio uno dei linguaggi di elaborazione Open-Source più veloci e ad alte prestazioni attualmente sul mercato. Si è ritagliato una nicchia nei dati, nel trading algoritmico, nell'analisi, nell'apprendimento automatico, nell'intelligenza artificiale e molto altro.

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Confronto tra Julia e Python

Nonostante siano concorrenti immediati, ci sono alcune somiglianze e differenze tra le due lingue.

Punti di differenza	Giulia	Pitone
Biblioteche	Julia è limitata a poche biblioteche poiché è ancora nella sua fase nascente. Le poche librerie esistenti non sono ben mantenute e impiegano molto tempo per tracciare ed eseguire set di dati.	Python, d'altra parte, ha molto da offrire in termini di librerie consolidate. Sono ben mantenuti, arricchiti con diverse funzioni e supportano contemporaneamente una serie di librerie di terze parti.
Nuove versioni	Molti pacchetti nell'ecosistema Julia stanno rilasciando versioni rivoluzionarie, che hanno gli sviluppatori alla ricerca di sempre più opzioni all'interno dei domini di ML e AI.	I pacchetti più popolari di Python sono stati rilasciati un decennio fa, ma la sua ampia accettabilità arriva in termini di ciò che la versione più recente porterà per gli utenti.
Prestazione	Julia è un linguaggio compilato; ogni blocco di codice scritto in Julia viene eseguito direttamente come codice eseguibile. Ciò significa che supporta linguaggi come Python, C, R e molti altri.	Python impiega molto tempo per implementare il codice, poiché richiede vari metodi di ottimizzazione e ha una dipendenza continua da librerie esterne.
Velocità	Julia è in cima alla classifica in termini di velocità, poiché è un orgoglioso membro del Petaflop Club. Utilizza la compilazione Just-In-Time (JIT) e le dichiarazioni di tipo durante l'esecuzione del codice. Ha la capacità di eseguire complesse funzioni numeriche e computazionali in pochi secondi.	Python è anche un linguaggio ad alte prestazioni, ma non può competere con Julia. Al contrario, la velocità di Python può essere aumentata utilizzando librerie esterne, compilatori JIT di terze parti e vari strumenti di ottimizzazione.
Supporto utensili	Julia, nata nel 2009 e lanciata nel 2012, è ancora alle prese con la sua community di supporto, strumenti di debug e tecniche di risoluzione dei problemi.	Python assume un ruolo guida in questo senso, con la sua comunità di programmazione di supporto a sua completa disposizione. In breve, si vanta del suo eccellente supporto per strumenti, interfacce e sistemi.

Julia sta per rimuovere Python?

Francamente, il tempo per la dislocazione di Python è lontano nel futuro. Dato che Julia è ancora giovane, c'è ancora molto da fare. Ma questo non nega il fatto che in futuro potresti vedere un'eccellente relazione simbiotica tra Python e Julia.

È difficile da prevedere, ma c'è un'alta possibilità che entrambe le lingue possano unirsi per collaborare e creare una propria lingua speciale. Anche se nessuno di noi ha una macchina del tempo per vedere come sarà il vero futuro, c'è sempre la speranza che da questa collaborazione uscirà qualcosa di buono, se alla fine diventerà realtà.

Fino ad allora, continua a far progredire la tua carriera di programmazione con Julia o Python; qualunque cosa tu scelga, hai un intero mondo di codice davanti a te, tra cui sviluppo web, analisi dei dati e altro ancora.

Cosa fa Python e per cosa può essere utilizzato?

Python è estremamente versatile, con applicazioni che vanno dallo sviluppo web all'analisi dei dati.

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