Julia vs Python: Deshalb gewinnt die junge Programmiersprache neue Fans

Python frisst die Welt: Wie das Nebenprojekt eines Entwicklers zur heißesten Programmiersprache wurde. Guido van Rossum war frustriert über die Mängel der Programmiersprache und schuf Python. Mit der Sprache, die jetzt von Millionen verwendet wird, spricht Nick Heath mit van Rossum über Pythons Vergangenheit und untersucht, was als nächstes kommt.

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Während die Anzahl der Python-Benutzer in den letzten Jahren explodiert ist, ist dies nicht die einzige Sprache, die sich im wachsenden Bereich der Datenwissenschaft etablieren möchte.

Ein neuer Teilnehmer ist Julia, eine vom MIT erstellte Programmiersprache mit dem Ziel, die Geschwindigkeit von C mit der Benutzerfreundlichkeit von Python, der Dynamik von Ruby, den mathematischen Fähigkeiten von MatLab und den statistischen Fähigkeiten von R zu kombinieren soweit es als eine Sprache für Entwickler zu beschreiben, "die alles wollen".

Julia wurde erst vor sieben Jahren gegründet und ist im Vergleich zu etablierten Unternehmen wie Python immer noch eine relativ Nischensprache. Der Newcomer hat jedoch auch als Sprache für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen und die Ausführung von Supercomputersimulationen großen Anklang gefunden.

Für diejenigen, die neugierig auf Julia sind, wurden durch die Julia User & Developer Survey 2019 neue Lichtblicke auf ihre Stärken und Schwächen geworfen .

Interessanterweise wurde Python als die Sprache Nummer eins genannt, die Entwickler verwenden würden, wenn sie Julia nicht verwenden würden, wobei Python nach Julia auch die zweitbeliebteste Sprache unter den Befragten ist.

Der bevorzugte technische Aspekt der Benutzer von Julia war überwiegend die Geschwindigkeit, mit der Code ausgeführt wird, gefolgt von der Benutzerfreundlichkeit der Sprache und dem Open-Source-Charakter der Sprache.

Es überrascht nicht, dass der größte nichttechnische Grund für die Verwendung von Julia die Tatsache war, dass es kostenlos ist, die "talentierte" und aktive Community der Sprache und wie einfach es ist, Pakete für Julia zu erstellen.

Die Umfrageteilnehmer wiesen auch auf die Nachteile von Julia hin, nämlich dass Pakete nicht ausgereift oder so gut gepflegt sind, wie sie möchten, dass das anfängliche Plotten von Daten zu lange dauert und dass es nicht möglich ist, eigenständige Binärdateien oder Bibliotheken zu generieren. wie EXE- oder DLL-Dateien.

Julia Computing, eine Organisation, die von den Entwicklern der Sprache gegründet wurde, konzentriert sich auf einige dieser Beschwerden und kündigte Anfang dieses Jahres den JuliaTeam-Service an, um das Auffinden und Verwalten von Paketen zu vereinfachen.

Im vergangenen Jahr sprach einer von Julias Erfindern, Professor Alan Edelman, auch über Ambitionen für die Sprache, die native Unterstützung für die Parallelverarbeitung auf GPUs und benutzerdefinierten Beschleunigern für maschinelles Lernen wie Googles Tensor Processing Units (TPUs) und Anfang dieses Jahres zu verbessern Zum ersten Mal wurde ein "voll ausgestatteter Debugger" veröffentlicht.

Die meisten nichttechnischen Nachteile von Julia drehten sich darum, wie wenig Menschen die Sprache verwenden. Der größte Nachteil für die Umfrageteilnehmer war der Mangel an Kollegen, die Julia verwenden, gefolgt von nicht genügend Julia-Benutzern in ihrem speziellen Bereich und der geringen Anzahl von Julia Benutzer im Allgemeinen.

Die Mehrheit der Entwickler verwendet Julia entweder für Forschungszwecke oder als Einzelperson bei der Arbeit, was darauf hindeutet, dass die Benutzerbasis nicht so groß geworden ist, dass Unternehmen ihre Verwendung vorschreiben. Die meisten haben Julia in den letzten fünf Jahren eingesetzt. Benutzer gaben normalerweise an, Julia in Bezug auf "Data Science and Statistics", "Engineering" und "Machine Learning" zu verwenden.

Julia ist auch nicht die einzige Sprache, die Entwickler verwenden. Mindestens die Hälfte der Befragten gibt an, dass sie knapp 50% ihrer Programmierung mit Julia durchführen.

Die Breite von Julias Fähigkeiten und die Fähigkeit, Workloads auf Hunderttausende von Prozessorkernen zu verteilen, haben dazu geführt, dass sie für alles verwendet werden, vom maschinellen Lernen bis zur groß angelegten Supercomputersimulation.

Laut MIT ist Julia die einzige dynamische Programmiersprache auf hoher Ebene im "Petaflop Club", mit der 188 Millionen Sterne, Galaxien und andere astronomische Objekte auf Cori simuliert wurden, dem damals 10. leistungsstärksten Supercomputer der Welt.

Trotzdem ist die Sprache im Vergleich zu etablierten datenwissenschaftlichen Sprachen wie Python und R noch relativ dunkel und unreif, wobei Julia in der diesjährigen Stack Overflow Developer Survey nicht einmal erwähnt wird.

Bei der Julia User & Developer Survey 2019 wurden 1.844 Julia-Benutzer aus über 90 Ländern befragt.

Wenn Sie mehr über Julia erfahren möchten, lesen Sie den umfassenden Leitfaden von TechRepublic zu Online-Ressourcen zum Erlernen von Julia.

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