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[導讀]隨著 Python 的停滯不前,一個新的熱門競爭對手出現(xiàn)了。 不要誤解。Python 的受歡迎程度,仍然得到計算機科學家、數(shù)據(jù)科學家和人工智能專家的堅實支持。但是,如果你曾經(jīng)和這些人一起共進晚餐,你也

隨著 Python 的停滯不前,一個新的熱門競爭對手出現(xiàn)了。

不要誤解。Python 的受歡迎程度,仍然得到計算機科學家、數(shù)據(jù)科學家和人工智能專家的堅實支持。但是,如果你曾經(jīng)和這些人一起共進晚餐,你也會知道他們對 Python 的弱點有多不滿。從運行緩慢,到要求過多的測試,到不顧之前的測試而產(chǎn)生運行時錯誤—;—;這些都足以讓你惱火。這就是越來越多的程序員采用其他語言的原因—;—;頂尖的程序員是 Julia,Go 和 Rust。Julia 擅長數(shù)學和技術性的任務,而 Go 擅長模塊化程序,Rust 是系統(tǒng)編程的首選。由于數(shù)據(jù)科學家和人工智能專家要處理許多數(shù)學問題,Julia 是他們之中的贏家。即使經(jīng)過嚴格的審查,Julia 也有 Python 無法超越的優(yōu)點。

Python 的禪與 Julia 的貪婪

當人們創(chuàng)建一種新的編程語言時,他們這樣做,是因為他們想保留舊語言好的特性并修復壞的特性。從這個意義上說,生于 1956 年的吉多·范羅蘇姆(Guido van Rossum)在 20 世紀 80 年代后期創(chuàng)造了 Python 來改進 ABC 語言。后者對于一種編程語言來說太完美了—;—;雖然它的特性使它易于教學,但在現(xiàn)實生活中卻很難使用。

相比之下,Python 相當實用。您可以在 Python 的禪宗思想中看到這一點,它反映了創(chuàng)作者的意圖:

美麗勝于丑陋。

顯性比隱性好。

簡單總比復雜好。

復雜總比難懂好。

平的比嵌套的好。

稀疏總比密集好。

可讀性很重要。

特例不足以打破規(guī)則。

盡管實用性勝過純粹。

Python 仍然保留了 ABC 的良好特性:例如可讀性、簡單性和初學者友好性。但是 Python 比 ABC 更健壯,更適應現(xiàn)實生活。

從同樣的意義上說,Julia 的創(chuàng)造者希望保留其他語言的優(yōu)點,摒棄不好的部分。但是

Julia 的創(chuàng)造者是這樣說的:

我們貪婪:我們想要更多。我們想要一種開源的語言,一種自由的許可。我們想要有紅寶石般活力的速度。我們想要一種同象語言,有像 Lisp 那樣的真正的宏,但是有像 Matlab 那樣明顯的、熟悉的數(shù)學符號。我們想要像 Python 一樣可用于一般編程,像 R 一樣容易用于統(tǒng)計,像 Perl 一樣自然用于字符串處理,像 Matlab 一樣強大用于線性代數(shù),像 shell 一樣善于將程序粘在一起。有些東西非常簡單易學,卻能讓最嚴肅的黑客高興。我們希望它是交互式的,我們希望它被編譯。

Julia 想融合現(xiàn)有的所有優(yōu)勢,而不是用其他語言的劣勢來交換。盡管 Julia 是一門年輕的語言,但它已經(jīng)實現(xiàn)了創(chuàng)作者設定的許多目標。

Julia 的開發(fā)者喜歡什么

從簡單的機器學習應用到巨大的超級計算機模擬,多才多藝的 Julia 可以用于任何事情。從某種程度上來說,Python 也可以做到這一點—;—;但是 Python 不知何故逐漸發(fā)展成了這樣。相比之下,Julia 正是為這種東西而生。自下而上。

Julia 的創(chuàng)造者希望創(chuàng)造一種和 C 語言一樣快的語言—;—;但是他們創(chuàng)造的速度更快。盡管近年來 Python 變得更容易加速,但它的性能仍然遠遠不如 Julia。

2017 年,Julia 甚至加入了“億次浮點運算俱樂部”,這是一個小型的語言俱樂部,在巔峰狀態(tài)下,它的速度可以超過每秒 10 億次。除了 Julia,現(xiàn)在俱樂部里只有 C、C++ 和 Fortran。

社區(qū)

憑借其 30 多年的歷史,Python 擁有一個龐大的支持性社區(qū)。幾乎任何與 Python 相關的問題在一次谷歌搜索中都能得到答案。相比之下,Julia 社區(qū)非常小。雖然這意味著你可能需要進一步挖掘才能找到答案,但你可能會一次又一次地和同樣的人聯(lián)系在一起。這可能會變成超越價值的程序員關系。

代碼轉換

你甚至不需要知道一個單一的 Julia 命令來編碼 Julia。你不僅可以在 Julia 中使用 Python 和 C 代碼。你甚至可以在 Python 中使用 Julia!

不用說,這使得修補您的 Python 代碼的弱點變得非常容易?;蛘咴谀氵€在了解 Julia 的時候保持高效。

這是 Python 的最大優(yōu)點之一—;—;它有無數(shù)維護良好的庫。Julia 沒有很多庫,用戶抱怨它們沒有得到令人驚訝的維護。

但是當你考慮到 Julia 是一門非常年輕的語言,資源有限,他們已經(jīng)擁有的庫的數(shù)量相當可觀。除了 Julia 的庫數(shù)量正在增長這一事實之外,它還可以與 C 語言和 Fortran 語言的庫進行接口,例如處理圖。

動態(tài)和靜態(tài)類型

Python 是 100% 動態(tài)類型的。這意味著程序在運行時決定變量是浮點型還是整數(shù)型。

雖然這非常適合初學者,但它也引入了一大堆可能的錯誤。這意味著您需要在所有可能的場景中測試 Python 代碼—;—;這是一個相當愚蠢的任務,需要花費很多時間。

由于 Julia 的創(chuàng)造者也希望它易于學習,朱莉婭完全支持動態(tài)編譯。但是與 Python 不同的是,如果你愿意,你可以引入靜態(tài)類型—;—;比如,以它們在 C 或 Fortran 中的方式。

這可以為你節(jié)省大量時間:你可以在任何有意義的地方指定類型,而不是為不測試你的代碼尋找借口。

在小的時候投資


StackOverflow 上問題數(shù)量的對比和趨勢

雖然所有這些聽起來都很棒,但重要的是要記住,與 Python 相比,Julia 仍然很小。一個很好的衡量標準是 StackOverflow 上的問題數(shù)量:此時,Python 被標記的次數(shù)比 Julia 多 20 倍!

這并不意味著 Julia 不受歡迎—;—;相反,被程序員接受自然需要一些時間。想想看—;—;你真的想用不同的語言來寫你的整個代碼嗎?不,你寧愿在未來的項目中嘗試一種新的語言。這就造成了每種編程語言從發(fā)布到被采用之間的時間差。

但是如果你現(xiàn)在采用它—;—;這很容易,因為 Julia 允許大量的語言轉換—;—;你是在投資未來。隨著越來越多的人接受 Julia,你已經(jīng)獲得了足夠的經(jīng)驗來回答他們的問題。此外,隨著越來越多的 Python 代碼被 Julia 取代,您的代碼將會更加持久。

底線:讓 Julia 成為你的優(yōu)勢

四十年前,人工智能只不過是一種利基現(xiàn)象。該行業(yè)和投資者并不相信它,許多技術既笨重又難以使用。但是那些在那時學會的人是今天的巨人—;—;那些要求如此之高,以至于他們的工資與一個美國國家橄欖球聯(lián)盟的球員相當。同樣,Julia 現(xiàn)在仍然是非常合適的選擇。但是當它成長時,最大的贏家將是那些早期采用它的人。

我并不是說,如果你現(xiàn)在接受 Julia,你肯定能在十年內(nèi)賺一大筆錢。但是你在增加幾率。

想想看:大多數(shù)程序員的簡歷上都有 Python。在接下來的幾年里,我們會在就業(yè)市場上看到更多的 Python 程序員。但是如果企業(yè)對 Python 的需求放緩,Python 程序員的前景將會暗淡。開始很慢,但不可避免。

另一方面,如果你能在簡歷中加入 Julia,你就有了真正的優(yōu)勢。因為老實說,是什么讓你有別于其他任何一個 Python 程序員?沒什么東西。但是即使三年后,也不會有那么多的 Julia 程序員。

有了 Julia 技能,你不僅表現(xiàn)出你對工作要求以外的興趣。你也證明了你渴望學習,你對成為一名程序員意味著什么有了更廣泛的理解。換句話說,你適合這項工作。

你—;—;和其他 Julia 程序員—;—;是未來的搖滾明星,你知道的?;蛘?,正如 Julia 的創(chuàng)造者在 2012 年所說:

即使我們認識到我們不可原諒的貪婪,我們?nèi)匀幌胍獡碛幸磺?。大約兩年半前,我們開始創(chuàng)造我們貪婪的語言。它還沒有完成,但現(xiàn)在是 1.0 版本的時候了—;—;我們創(chuàng)造的語言叫做 Julia。它已經(jīng)滿足了我們 90% 不禮貌的要求,現(xiàn)在它需要別人不禮貌的要求來進一步塑造它。所以,如果你也是一個貪婪、不講道理、苛刻的程序員,我們希望你試一試。

Python 仍然非常受歡迎。但是如果你現(xiàn)在學習 Julia,那可能是你以后的黃金入場券。從這個意義上可以說:再見 Python。你好 Julia!

本文作者為瑞亞·莫將(Rhea Moutafis),他正在攻讀物理學博士學位,熱愛藝術、音樂和美麗的事物。

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