Wird Julia ein Gebot für Pythons Thron abgeben?

Python regiert die Herzen, Köpfe und Seelen von Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern weltweit. Mit einigen Paradigmenwechseln in der letzten Zeit in der Technologie gibt es erhebliche Veränderungen in der Marktposition von Python.

Bedeutet dies, dass Python bald verschwinden wird? Während die Antwort noch ungewiss ist, übernehmen andere Programmiersprachen langsam und stetig den Platz von Python. Julia ist eine direkte Konkurrentin von Python; Es ist einer der neuesten Marktteilnehmer und ist hier, um seine Konkurrenten zu töten.

Warum wird Julia zum heißesten Diskussionsthema?

Entwickler von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz suchen nach neueren, frischeren Technologien, die das Beste aus der Benutzerfreundlichkeit von C, C++ und Python bieten.

Hier sind einige Funktionen, die Julia derzeit zu einer der vertrauenswürdigsten Sprachen auf dem Markt machen:

• Julia verwendet den LLVM-Compiler, wodurch eine Just-in-Time (JIT)-Kompilierung möglich wird. Diese Struktur ermöglicht es dem Sprachprozessor, während der Codeausführung schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten anzubieten.
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• Die Sprache ist gut ausgestattet, um Pythons patentierte interaktive Befehlszeilenschnittstelle aufzunehmen. Wenn Sie sich bereits mit den Nuancen von Python auskennen, wird das Erlernen von Julia zum Kinderspiel.
• Sie können auf direkte Schnittstellenfunktionen mit Bibliotheken zugreifen, die unter anderem Sprachen wie C, Fortran und Python unterstützen.
• Julia bietet Metaprogrammierung an, was bedeutet, dass ein Julia-Programm ein anderes Julia-Programm generiert. Es kann seinen eigenen Code ändern, eine Funktionalität, die derzeit von keiner anderen Sprache bereitgestellt wird.
• Sie können Ihren Code einfach mit debuggen Julias 1.1 voll funktionsfähiger Code-Debugger

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Warum bevorzugen Entwickler Julia gegenüber anderen Sprachen?

Es gibt einige Gründe, die die Essenz von Julias Effektivität treffend zusammenfassen und warum es heutzutage eine bevorzugte Wahl für Entwickler ist.

1. Julia ist eine unabhängige Programmiersprache: Im Gegensatz zu Python und anderen verwandten Sprachen ist Julia eine unabhängige Sprache mit eigenen nativen Syntaxen und Codes. Python als Sprache ist eine Fusion von C und C++ und macht seine Abhängigkeit von anderen Sprachen bekannt.

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2. Allrounder-Programmiersprache: Julias erstes Ziel nach der Entwicklung war es, verschiedene Zwecke wie Data Science, Parallel Computing, Scientific Computing, Machine Learning und Data Mining zu erfüllen.

Die Sprache ist facettenreich, verwendet mehrere Dispatches und ist ideal für allgemeine Codierungszwecke. Sie können mit zahlreichen objektorientierten und funktionalen Programmiermustern arbeiten, die Code statisch kompilieren und Benutzeroberflächen effizient diktieren können.

3. Verbesserte technische Datenverarbeitung: Julias Entwickler haben die Sprache unter Berücksichtigung aller Facetten der Programmierwelt entworfen, darunter Data Science, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und vieles mehr.

Die Geschwindigkeit, mit der diese Sprache numerische Berechnungen, deskriptive Analysen und verschiedene andere Deklarationen durchführt, macht sie zu einer anerkannten Sprache in der Entwicklergemeinschaft.

4. Dynamik auf höchstem Niveau: Julias dynamische Natur zeigt sich in ihrer verstärkten Verwendung als Skriptsprache. Es bietet eine automatische Generierung von spezialisiertem Code für verschiedene Argumenttypen.

Es gibt andere Laufzeitinferenzen mit einem robusten Leistungsansatz. Es kombiniert effizient die Verwendung von Python und R mit der Geschwindigkeit von C/C++.

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5. Parallele Ausführung: Als Programmiersprache bietet Julia eine High-Level-Syntax, die es Entwicklern leicht macht, Befehle effektiv zu verwenden und auszuführen. Julias Programme kompilieren mithilfe von LLVM nativen Code für verschiedene Plattformen.

Die Programmiersprache umfasst Ebenen des parallelen Rechnens, was die parallele Verarbeitung zu einer praktischen Aufgabe für Entwickler und Benutzer gleichermaßen macht. Seine Parallelitätsfunktion ist in drei Kategorien unterteilt: Julia Coroutines, Multithreading und verteilte Verarbeitung. Julia implementiert nativ Schnittstellen, die einen Prozess auf mehrere Kerne/Maschinen verteilen können.

6. Schnelle Bearbeitung: Julia ist zweifellos eine der derzeit schnellsten und leistungsfähigsten Open-Source-Computing-Sprachen auf dem Markt. Es hat sich eine Nische in den Bereichen Daten, algorithmischer Handel, Analytik, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und vieles mehr geschaffen.

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Vergleich zwischen Julia und Python

Obwohl es sich um unmittelbare Konkurrenten handelt, gibt es einige Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den beiden Sprachen.

Unterschiede	Julia	Python
Bibliotheken	Julia ist auf wenige Bibliotheken beschränkt, da sie sich noch in den Kinderschuhen befindet. Die wenigen existierenden Bibliotheken sind nicht gut gepflegt und brauchen viel Zeit, um Datensätze zu zeichnen und auszuführen.	Python hingegen hat einiges an etablierten Bibliotheken zu bieten. Sie sind gut gepflegt, mit verschiedenen Funktionen angereichert und unterstützen gleichzeitig eine Reihe von Bibliotheken von Drittanbietern.
Neue Versionen	Viele Pakete im Julia-Ökosystem veröffentlichen bahnbrechende Versionen, die Entwickler dazu bringen, nach immer mehr Optionen in den Bereichen ML und KI zu suchen.	Die beliebtesten Pakete von Python wurden vor einem Jahrzehnt veröffentlicht, aber seine breite Akzeptanz hängt davon ab, was die neueste Version für die Benutzer bringen wird.
Performance	Julia ist eine kompilierte Sprache; jeder in Julia geschriebene Codeblock wird direkt als ausführbarer Code ausgeführt. Das bedeutet, dass es Sprachen wie Python, C, R und viele mehr unterstützt.	Python braucht viel Zeit, um Code zu implementieren, da es verschiedene Optimierungsmethoden erfordert und eine ständige Abhängigkeit von externen Bibliotheken hat.
Geschwindigkeit	Julia hat einen hohen Stellenwert in Sachen Geschwindigkeit, da sie stolzes Mitglied des Petaflop Clubs ist. Es verwendet Just-In-Time (JIT)-Kompilierung und Typdeklarationen beim Ausführen von Code. Es hat die Fähigkeit, komplexe numerische und rechnerische Funktionen in Sekundenschnelle auszuführen.	Python ist auch eine leistungsstarke Sprache, kann aber im Vergleich zu Julia nicht mithalten. Im Gegenteil, die Geschwindigkeit von Python kann durch die Verwendung externer Bibliotheken, JIT-Compiler von Drittanbietern und verschiedener Optimierungstools erhöht werden.
Werkzeugunterstützung	Julia, 2009 geboren und 2012 gegründet, beschäftigt sich immer noch mit ihrer Support-Community, Debugging-Tools und Problemlösungstechniken.	Python ist in dieser Hinsicht führend, mit seiner unterstützenden Programmier-Community, die ihm auf Abruf zur Verfügung steht. Kurzum, es prahlt mit seiner hervorragenden Werkzeugunterstützung, Schnittstellen und Systemen.

Wird Julia Python vertreiben?

Ehrlich gesagt liegt die Zeit für Pythons Dislokation weit in der Zukunft. Angesichts der Tatsache, dass Julia noch jung ist, gibt es noch viel zu tun. Dies negiert jedoch nicht die Tatsache, dass Sie in Zukunft möglicherweise eine ausgezeichnete, symbiotische Beziehung zwischen Python und Julia sehen werden.

Es ist schwer vorherzusagen, aber es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass beide Sprachen zusammenkommen, um zusammenzuarbeiten und eine eigene Sprache zu schaffen. Obwohl keiner von uns eine Zeitmaschine hat, um zu sehen, wie die wirkliche Zukunft aussehen wird, besteht immer die Hoffnung, dass aus dieser Zusammenarbeit etwas Gutes wird, wenn es irgendwann Wirklichkeit wird.

Bis dahin bleibe dabei, deine Programmierkarriere mit Julia oder Python voranzutreiben; Was auch immer Sie wählen, Sie haben eine ganze Welt von Code vor sich – einschließlich Webentwicklung, Datenanalyse und mehr.

Was macht Python und wofür kann es verwendet werden?

Python ist äußerst vielseitig, mit Anwendungen, die von der Webentwicklung bis zur Datenanalyse reichen.

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