Python règne sur les cœurs, les esprits et les âmes des ingénieurs de données et des scientifiques des données du monde entier. Avec quelques récents changements de paradigme dans la technologie, il y a des changements considérables dans la position de Python sur le marché.
Cela signifie-t-il que Python va bientôt disparaître? Bien que la réponse soit encore incertaine, d'autres langages de programmation prennent lentement et régulièrement la place de Python. Julia est un concurrent direct de Python; c'est l'un des plus récents entrants sur le marché, et il est là pour tuer ses concurrents.
Pourquoi Julia devient-elle le sujet de discussion le plus brûlant ?
Les développeurs d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle recherchent des technologies plus récentes et plus récentes, offrant le meilleur de la convivialité de C, C++ et Python.
Voici quelques caractéristiques qui font de Julia l'une des langues les plus fiables du marché actuellement:
- Julia utilise le compilateur LLVM, rendant possible la compilation Just-in-Time (JIT). Cette structure permet au processeur de langage d'offrir des vitesses de traitement plus rapides lors de l'exécution du code.
- Le langage est bien équipé pour s'imprégner de l'interface de ligne de commande interactive brevetée de Python. Si vous connaissez déjà bien les nuances de Python, apprendre Julia sera un jeu d'enfant.
- Vous pouvez accéder à des capacités d'interface directe avec des bibliothèques, qui prennent en charge des langages tels que C, Fortran et Python, entre autres.
- Julia propose la métaprogrammation, ce qui signifie qu'un programme Julia génère un autre programme Julia. Il peut modifier son propre code, une fonctionnalité qui n'est actuellement fournie par aucun autre langage.
- Vous pouvez facilement déboguer votre code avec Le débogueur de code complet de Julia 1.1
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Pourquoi les développeurs préfèrent Julia aux autres langues ?
Il y a quelques raisons qui résument de manière appropriée l'essence de l'efficacité de Julia et pourquoi c'est un choix préféré pour les développeurs de nos jours.
1. Julia est un langage de programmation indépendant : Contrairement à Python et à d'autres langages apparentés, Julia est un langage indépendant avec ses propres syntaxes et codes natifs. Python, en tant que langage, est une fusion de C et C++, et il rend bien connue sa dépendance vis-à-vis d'autres langages.
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2. Langage de programmation polyvalent : Le premier objectif de Julia après le développement était de servir divers objectifs tels que la science des données, le calcul parallèle, le calcul scientifique, l'apprentissage automatique et l'exploration de données.
Le langage est multi-facettes, utilise plusieurs envois et est idéal à des fins de codage général. Vous pouvez travailler avec de nombreux modèles de programmation orientés objet et fonctionnels, qui peuvent compiler du code de manière statique et dicter efficacement les interfaces utilisateur.
3. Informatique technique améliorée : Les développeurs de Julia ont conçu le langage en tenant compte de toutes les facettes du monde de la programmation, notamment la science des données, l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et bien d'autres.
La vitesse à laquelle ce langage effectue des calculs numériques, des analyses descriptives et diverses autres déclarations en fait un langage bien reconnu dans la communauté des développeurs.
4. La dynamique à son apogée : La nature dynamique de Julia est évidente dans son utilisation améliorée en tant que langage scripté. Il offre une génération automatique de code spécialisé pour différents types d'arguments.
Il existe d'autres inférences à l'exécution avec une approche de performance robuste. Il combine efficacement les utilisations de Python et R avec la vitesse de C/C++.
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5. Exécution parallèle : En tant que langage de programmation, Julia offre une syntaxe de haut niveau, ce qui permet aux développeurs d'utiliser et d'exécuter facilement des commandes de manière efficace. Les programmes de Julia compilent du code natif pour diverses plates-formes à l'aide de LLVM.
Le langage de programmation intègre des niveaux de calcul parallèle, faisant du traitement parallèle une tâche pratique pour les développeurs et les utilisateurs. Sa fonction de parallélisme est divisée en trois catégories: Julia Coroutines, multithreading et traitement distribué. Julia implémente nativement des interfaces qui peuvent répartir un processus sur plusieurs cœurs/machines.
6. Traitement rapide : Julia est sans aucun doute l'un des langages informatiques Open Source les plus performants du marché actuellement. Il s'est taillé une place dans les données, le trading algorithmique, l'analyse, l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et bien plus encore.
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Comparaison entre Julia et Python
En dépit d'être des concurrents immédiats, il existe des similitudes et des différences entre les deux langues.
| Points de différence | Julia | Python |
|---|---|---|
| Bibliothèques | Julia est limitée à quelques bibliothèques car elle en est encore à ses balbutiements. La poignée de bibliothèques qui existent ne sont pas bien entretenues et prennent beaucoup de temps à tracer et à exécuter des ensembles de données. | Python, en revanche, a beaucoup à offrir en termes de bibliothèques bien établies. Ils sont bien entretenus, enrichis de différentes fonctions et prennent en charge simultanément une série de bibliothèques tierces. |
| Nouvelles versions | De nombreux packages de l'écosystème Julia publient des versions révolutionnaires, ce qui incite les développeurs à rechercher de plus en plus d'options dans les domaines du ML et de l'IA. | Les packages les plus populaires de Python ont été publiés il y a une décennie, mais sa large acceptabilité dépend de ce que la dernière version apportera aux utilisateurs. |
| Performance | Julia est un langage compilé; chaque bloc de code écrit en Julia est exécuté directement en tant que code exécutable. Cela signifie qu'il prend en charge des langages comme Python, C, R et bien d'autres. | Python prend beaucoup de temps pour implémenter le code, car il nécessite diverses méthodes d'optimisation et dépend en permanence des bibliothèques externes. |
| La vitesse | Julia est très performante en vitesse, car elle est fière d'être membre du Petaflop Club. Il utilise la compilation Just-In-Time (JIT) et les déclarations de type lors de l'exécution du code. Il a la capacité d'exécuter des fonctions numériques et de calcul complexes en quelques secondes. | Python est également un langage très performant, mais il ne peut pas rivaliser avec Julia. Au contraire, la vitesse de Python peut être augmentée en utilisant des bibliothèques externes, des compilateurs JIT tiers et divers outils d'optimisation. |
| Support d'outillage | Julia, née en 2009 et lancée en 2012, est toujours aux prises avec sa communauté d'assistance, ses outils de débogage et ses techniques de résolution de problèmes. | Python prend les devants à cet égard, avec sa communauté de programmation de soutien à sa disposition. En bref, il se vante de son excellent support d'outils, d'interfaces et de systèmes. |
Julia va-t-elle déloger Python ?
Franchement, le temps de la dislocation de Python est loin dans le futur. Étant donné que Julia est encore jeune, il reste encore beaucoup de chemin à parcourir. Mais cela ne nie pas le fait qu'à l'avenir, vous pourriez voir une excellente relation symbiotique entre Python et Julia.
C'est difficile à prédire, mais il y a une forte possibilité que les deux langues se réunissent pour collaborer et créer une langue spéciale qui leur est propre. Bien qu'aucun d'entre nous ne dispose d'une machine à remonter le temps pour voir à quoi ressemblera le vrai futur, il y a toujours de l'espoir que quelque chose de bien sortira de cette collaboration, si elle finit par devenir une réalité.
D'ici là, continuez à faire progresser votre carrière de programmeur avec Julia ou Python; quoi que vous choisissiez, vous avez tout un monde de code devant vous, y compris le développement Web, l'analyse de données, etc.
Python est extrêmement polyvalent, avec des applications allant du développement Web à l'analyse de données.
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Wini est un écrivain basé à Delhi, ayant 2 ans d'expérience dans l'écriture. Au cours de ses périodes d'écriture, elle a été associée à des agences de marketing numérique et à des cabinets techniques. Elle a écrit du contenu lié aux langages de programmation, à la technologie cloud, à AWS, à l'apprentissage automatique et bien plus encore. Dans son temps libre, elle aime peindre, passer du temps avec sa famille et voyager à la montagne, autant que possible.
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