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 constantemente 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 da discussão?

Os desenvolvedores de aprendizado de máquina e inteligência artificial estão em busca de tecnologias 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 a compilação Just-in-Time (JIT) possível. Essa estrutura permite que o processador de linguagem ofereça velocidades de processamento mais rápidas durante a execução do código.
  instagram viewer
• 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 Depurador de código completo de Julia 1.1

Relacionado: Idéias de projetos Python adequadas para iniciantes

Por que os desenvolvedores preferem Julia a outros idiomas?

Existem alguns motivos que resumem adequadamente 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.

Relacionado: Invertendo uma string em C ++, Python e JavaScript

2. Linguagem de programação completa: 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 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 ++.

Relacionado: Tratamento de exceções em Python

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. Ela abriu um nicho para si mesma em dados, negociação algorítmica, análise, aprendizado de máquina, inteligência artificial e muito mais.

Relacionado: Apps para ajudá-lo a aprender a codificar para o Dia Internacional do Programador

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 de Python está muito longe 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 as duas línguas se unam 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, caso ela se torne realidade.

Até então, continue progredindo em sua carreira de programação com Julia ou Python; o que quer que você escolha, você tem um mundo inteiro de código à sua frente - incluindo desenvolvimento da web, análise de dados e muito mais.

O que o Python faz e para que pode ser usado?

Python é extremamente versátil, com aplicativos que variam de desenvolvimento para web a análise de dados.

Leia a seguir

Sobre o autor