¿Julia hará una oferta por el trono de Python?
Python gobierna los corazones, las mentes y las almas de los ingenieros y científicos de datos de todo el mundo. Con algunos cambios de paradigma recientes en la tecnología, hay cambios considerables en la posición del mercado de Python.
¿Significa esto que Python desaparecerá pronto? Si bien la respuesta aún es incierta, otros lenguajes de programación están tomando el lugar de Python de manera lenta y constante. Julia es un competidor directo de Python; es uno de los participantes más nuevos en el mercado y está aquí para matar a sus competidores.
¿Por qué Julia se está convirtiendo en el tema de discusión más candente?
Los desarrolladores de Machine Learning e Inteligencia Artificial buscan tecnologías más nuevas y frescas, que ofrezcan lo mejor de la usabilidad de C, C ++ y Python.
Estas son algunas de las características que hacen de Julia uno de los idiomas más confiables del mercado actualmente:
- Julia usa el compilador LLVM , lo que hace posible la compilación Just-in-Time (JIT). Esta estructura permite que el procesador de lenguaje ofrezca velocidades de procesamiento más rápidas durante la ejecución del código.
- El lenguaje está bien equipado para absorber la interfaz de línea de comandos interactiva patentada de Python. Si ya está familiarizado con los matices de Python, aprender a Julia será pan comido.
- Puede acceder a capacidades de interfaz directa con bibliotecas, que admiten lenguajes como C, Fortran y Python, entre otros.
- Julia ofrece metaprogramación, lo que significa que un programa de Julia genera otro programa de Julia. Puede modificar su propio código, que es una funcionalidad que no ofrece ningún otro idioma actualmente.
- Puede depurar su código fácilmente con el depurador de código 1.1 con todas las funciones de Julia
¿Por qué los desarrolladores prefieren a Julia sobre otros idiomas?
Hay algunas razones que encapsulan apropiadamente la esencia de la efectividad de Julia y por qué es una opción preferida para los desarrolladores en estos días.
1. Julia es un lenguaje de programación independiente: a diferencia de Python y otros lenguajes relacionados, Julia es un lenguaje independiente con sus propias sintaxis y códigos nativos. Python, como lenguaje, es una fusión de C y C ++, y hace bien conocida su dependencia de otros lenguajes.
2. Lenguaje de programación más completo: el primer objetivo posterior al desarrollo de Julia fue servir para varios propósitos, como la ciencia de datos, la computación paralela, la computación científica, el aprendizaje automático y la minería de datos.
El lenguaje es multifacético, utiliza múltiples envíos y es ideal para propósitos generales de codificación. Puede trabajar con numerosos patrones de programación funcional y orientados a objetos, que pueden compilar código estáticamente y dictar interfaces de usuario de manera eficiente.
3. Computación técnica mejorada: los desarrolladores de Julia diseñaron el lenguaje con todas las facetas del mundo de la programación en mente, incluida la ciencia de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y muchas más.
La velocidad a la que este lenguaje realiza cálculos numéricos, análisis descriptivos y varias otras declaraciones lo convierte en un lenguaje bien reconocido en la comunidad de desarrolladores.
4. Dinámica en su apogeo: la naturaleza dinámica de Julia es evidente por su uso mejorado como lenguaje escrito. Ofrece una generación automática de código especializado para diferentes tipos de argumentos.
Hay otras inferencias en tiempo de ejecución con un enfoque de rendimiento sólido. Combina de manera eficiente los usos de Python y R con la velocidad de C / C ++.
5. Ejecución en paralelo: como lenguaje de programación, Julia ofrece una sintaxis de alto nivel, lo que facilita a los desarrolladores el uso y la ejecución de comandos de manera eficaz. Los programas de Julia compilan código nativo para varias plataformas usando LLVM.
El lenguaje de programación incorpora niveles de computación en paralelo, lo que hace que el procesamiento en paralelo sea una tarea práctica tanto para desarrolladores como para usuarios. Su característica de paralelismo se divide en tres categorías: Julia Coroutines, multiproceso y procesamiento distribuido. Julia implementa de forma nativa interfaces que pueden extender un proceso a través de múltiples núcleos / máquinas.
6. Procesamiento rápido: Julia es sin duda uno de los lenguajes informáticos de código abierto de alto rendimiento más rápidos del mercado actualmente. Se ha hecho un hueco en los datos, el comercio algorítmico, la analítica, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y mucho más.
Comparación entre Julia y Python
A pesar de ser competidores inmediatos, existen algunas similitudes y diferencias entre los dos idiomas.
| Puntos de diferencia | Julia | Pitón |
|---|---|---|
| Bibliotecas | Julia está limitada a unas pocas bibliotecas, ya que todavía está en su etapa incipiente. Las pocas bibliotecas que existen no están bien mantenidas y llevan mucho tiempo trazar y ejecutar conjuntos de datos. | Python, por otro lado, tiene mucho que ofrecer en términos de bibliotecas bien establecidas. Están bien mantenidos, enriquecidos con diferentes funciones y admiten una serie de bibliotecas de terceros simultáneamente. |
| Nuevas versiones | Muchos paquetes en el ecosistema de Julia están lanzando versiones innovadoras, lo que hace que los desarrolladores busquen más y más opciones dentro de los dominios de ML e IA. | Los paquetes más populares de Python se lanzaron hace una década, pero su amplia aceptabilidad viene en términos de lo que traerá la versión más nueva para los usuarios. |
| Actuación | Julia es un lenguaje compilado; cada bloque de código escrito en Julia se ejecuta directamente como código ejecutable. Esto significa que admite lenguajes como Python, C, R y muchos más. | Python lleva mucho tiempo implementar el código, ya que requiere varios métodos de optimización y tiene una dependencia continua de bibliotecas externas. |
| Velocidad | Julia ocupa un lugar destacado en velocidad, ya que es un miembro orgulloso del Petaflop Club. Utiliza compilación Just-In-Time (JIT) y declaraciones de tipo mientras ejecuta código. Tiene la capacidad de realizar complejas funciones numéricas y computacionales en cuestión de segundos. | Python también es un lenguaje de alto rendimiento, pero no se puede comparar con Julia. Por el contrario, la velocidad de Python se puede aumentar mediante el uso de bibliotecas externas, compiladores JIT de terceros y varias herramientas de optimización. |
| Soporte de herramientas | Julia, nacida en 2009 y lanzada en 2012, todavía está lidiando con su comunidad de soporte, herramientas de depuración y técnicas de resolución de problemas. | Python toma la delantera en este sentido, con su comunidad de programación de apoyo a su entera disposición. En resumen, se jacta de su excelente soporte de herramientas, interfaces y sistemas. |
¿Julia va a desalojar a Python?
Francamente, el momento de la dislocación de Python está muy lejos en el futuro. Dado que Julia aún es joven, queda mucho terreno por recorrer. Pero esto no niega el hecho de que en el futuro, es posible que vea una excelente relación simbiótica entre Python y Julia.
Es difícil de predecir, pero existe una alta posibilidad de que ambos idiomas se unan para colaborar y crear un idioma especial propio. Si bien ninguno de nosotros tiene una máquina del tiempo para ver cómo será el futuro real, siempre existe la esperanza de que algo bueno salga de esta colaboración, si finalmente se convierte en realidad.
Hasta entonces, céntrate en progresar en tu carrera de programación con Julia o Python; elija lo que elija, tiene todo un mundo de código frente a usted, incluido el desarrollo web, el análisis de datos y más.