Au revoir Python. Bonjour Julia!

Cet article a été publié par Rhea Moutafis en mai 2020, "[Bye-bye Python. Hello Julia!](Https: // versdatascience. com / bye-bye-python-hello-julia-9230bff0df62) »est une traduction japonaise. Cet article est publié avec l'autorisation de l'auteur original.

Au revoir Python. Bonjour Julia!

L'élan de Python est bloqué et de nouveaux concurrents émergent


日没の前に彼女の顔を覆っている帽子の女

Ne vous inquiétez pas si Julia vous est encore inconnue. Photo de Julia Caesar sur [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/julia?utm_source=unsplium&utm_mederral = creditCopyText)

Ne vous méprenez pas. La popularité de Python repose sur une solide communauté d'informaticiens, de scientifiques des données et de spécialistes de l'IA.

Mais si vous avez dîné avec ces gens, vous saurez aussi à quel point ils crient sur les faiblesses de Python. Il y a beaucoup de choses qui peuvent devenir ennuyeuses, à commencer par des vitesses lentes, nécessitant des tests excessifs et des erreurs d'exécution malgré les tests précédents.

En conséquence, de plus en plus de programmeurs utilisent d'autres langages. Les meilleurs joueurs sont Julia, Go et Rust. Julia est idéale pour les tâches mathématiques et techniques, tandis que Go est idéal pour les programmes modulaires et Rust est le meilleur choix pour la programmation système.

Les scientifiques des données et les spécialistes de l'IA traitent de nombreux problèmes mathématiques, et Julia est la gagnante parmi eux. Et, même si vous y regardez de plus près, Julia a des avantages que Python ne peut pas gagner.

Python Zen contre la cupidité de Julia

Les gens créent de nouveaux langages de programmation lorsqu'ils veulent conserver les bonnes fonctionnalités de l'ancien langage et corriger les mauvaises parties.

Pour cette raison, Guido van Rossum a créé Python à la fin des années 1980 pour améliorer ABC. ABC était [trop parfait] comme langage de programmation (https://homepages.cwi.nl/~steven/abc/). Il était facile à enseigner en raison de sa structure rigide, mais il ne convenait pas à une utilisation pratique.

En revanche, Python est très pratique. Vous pouvez le voir dans Zen of Python [^ 1], qui reflète les intentions des auteurs.

Beau vaut mieux que laid. Il vaut mieux spécifier que suggérer. Il vaut mieux être simple que compliqué. Pourtant, il vaut mieux être compliqué que compliqué. Le nid doit être peu profond. Il vaut mieux avoir un écart que d'être dense. Facile à lire, c'est bien. Être spécial n'est pas une raison pour enfreindre les règles. Cependant, en matière de praticité, la pureté peut être perdue. ...

[^ 1]: La traduction japonaise est citée ici: Le Zen de Python

Pourtant, Python continue de perpétuer les forces d'ABC. Par exemple, lisibilité, simplicité et points conviviaux pour les débutants. Cependant, Python est beaucoup plus robuste que ABC et convient à une utilisation pratique.

コンクリートに書かれた文字BCA

ABC a ouvert la voie à Python, Python a ouvert la voie à Julia Photo par David Ballew sur Unsplash

De même, les auteurs de Julia veulent reprendre les bonnes parties d'autres langues et jeter les mauvaises parties. Mais Julia est beaucoup plus ambitieuse. Au lieu de remplacer une langue, il veut tout battre.

Les auteurs de Julia dit:

Nous sommes donc gourmands. Ce n'est pas assez.

La langue que nous voulons est comme ça. Tout d'abord, un langage open source peu autorisé. Je veux la vitesse de C et la dynamique de Ruby. C'est un langage comme Lisp qui a la même image et peut utiliser de vraies macros, mais comme Matlab qui est facile à comprendre et peut aussi décrire naturellement. En outre, il peut être utilisé pour la programmation à usage général comme Python, il peut effectuer des analyses statistiques aussi facilement que R, il peut traiter des chaînes naturellement comme Perl, il est fort dans le calcul d'algèbre linéaire comme Matlab, et il peut bien programmer comme shell. Peut être épissé ensemble. De plus, c'est assez facile à retenir, mais c'est également satisfaisant pour les pirates informatiques brillants. Il peut être utilisé de manière interactive et peut être compilé.

Julia mélange tous les avantages qui existent actuellement, mais n'essaie pas de les échanger contre les inconvénients qui existent dans d'autres langues. Bien que Julia soit une jeune langue, bon nombre des objectifs fixés par les auteurs ont déjà été atteints.

Pourquoi les développeurs de Julia comme Julia

Polyvalence

Julia peut être utilisée pour tout, des simples applications d'apprentissage automatique aux énormes simulations de supercalculateurs. Dans une certaine mesure, cela peut être réalisé avec Python. Cependant, Python a réussi à en faire une bonne chose.

En revanche, Julia a été créée pour exactement cela. C'était. C'est à partir de 1.

la vitesse

Les auteurs de Julia voulaient créer un langage aussi rapide que C, mais le résultat était [encore plus rapide](https://theiotmagazine.com/julia-vs-python-will-it- renverser le roi de la programmation 8220e4cd2e0a). Ces dernières années, Python est devenu plus facile à accélérer, mais ses performances sont loin de ce que Julia peut faire.

En 2017, Julia a même rejoint le Petaflop Club. C'est un petit club de langues qui peut dépasser la vitesse de 1 pétaflop par seconde à des performances optimales. À l'exception de Julia, seuls C, C ++ et Fortran sont actuellement dans le club ..

communauté

Python a plus de 30 ans d'histoire et possède une énorme communauté collaborative. Il y a quelques questions liées à Python auxquelles il est impossible de répondre en une seule recherche Google.

En revanche, la communauté Julia est très petite. Cela signifie qu'il faut plus de temps pour rechercher la réponse, mais vous pouvez être impliqué à maintes reprises avec la même personne. Et cela peut être une relation de programmeur irremplaçable.

Conversion de code

Vous n'avez même pas besoin de connaître les commandes Julia pour coder dans Julia. Non seulement vous pouvez utiliser du code Python et C dans Julia, mais vous pouvez même utiliser [Julia dans Python](/ run-native-julia-code-with-python-92d3e1079385)!

Inutile de dire que cela rend extrêmement facile la correction des faiblesses du code Python. En d'autres termes, vous pouvez rester productif tout en apprenant Julia.

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La bibliothèque fait toujours la force de Python Photo de Susan Yin sur Unsplash / library? utm_source = unsplash & utm_medium = referral & utm_content = creditCopyText)

Bibliothèque

C'est l'une des meilleures choses à propos de Python. Il possède un grand nombre de bibliothèques bien entretenues. Julia n'a pas beaucoup de bibliothèques, et les utilisateurs se plaignent qu'elles ne sont (encore) étonnamment pas entretenues.

Cependant, étant donné que Julia est une langue très jeune avec des ressources limitées, le nombre de bibliothèques déjà existantes est assez impressionnant. Outre le fait que le nombre de bibliothèques de Julia augmente, Julia peut également avoir des interfaces avec les bibliothèques C et Fortran pour gérer les tracés.

Coexistence de types dynamiques et statiques

Python est un langage 100% typé dynamiquement. Cela signifie que, par exemple, le programme détermine au moment de l'exécution si la variable est une virgule flottante ou un entier.

Bien que cela soit très facile pour les débutants, cela peut également introduire de nombreux bugs. Cela signifie que vous devez tester votre code Python dans tous les scénarios possibles. C'est une tâche très ridicule qui prend beaucoup de temps.

Les auteurs de Julia voulaient également rendre Julia facile à apprendre, donc Julia prend entièrement en charge la saisie dynamique. Cependant, contrairement à Python, des types statiques peuvent être introduits selon les besoins. Par exemple, tout comme les types statiques en C et Fortran.

Cela peut gagner beaucoup de temps. Au lieu de trouver une excuse pour ne pas tester votre code (https://medium.com/better-programming/9-excuses-why-programmers-dont-test-their-code-8860a616b1b5), dans la mesure du possible Vous pouvez spécifier le type.

Données: investissez lorsque vous êtes petit

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Le nombre de questions marquées avec Julia (en haut) et Python (en bas) dans StackOverflow (https://insights.stackoverflow.com/trends?tags=python%2Cjulia).

Tout cela semble plutôt bien, mais il est important de se souvenir de ce qui suit: Julia est toujours plus petite que Python.

Le nombre de questions dans StackOverflow est l'un des très bons indicateurs. Pour le moment, le marquage Python est environ 20 fois plus élevé que celui de Julia.

Cela ne veut pas dire que Julia est impopulaire. Au contraire, il n'est pas étonnant que de nombreux programmeurs mettent du temps à utiliser le nouveau langage.

Considérer ce qui suit. Voulez-vous vraiment écrire tout le code dans une autre langue? Non, vous souhaitez peut-être essayer une nouvelle langue dans un futur projet. C'est pourquoi il y a un décalage entre la sortie et l'utilisation dans tous les langages de programmation.

Mais que faire si vous décidez de l'utiliser maintenant? Julia autorise tellement de conversions linguistiques que ce n'est pas difficile. Oui, vous investissez dans l'avenir. Au moment où de plus en plus de personnes adopteront Julia, vous aurez déjà suffisamment d'expérience pour répondre à leurs questions. De plus, plus vous remplacez de code Python par Julia, plus votre code sera durable.

画面上に1と0がたくさんあり、赤いハートを形成している

Il est temps de montrer de l'amour à Julia Photo de Alexander Sinn sur [Unsplash](https://unsplash.com/s/ photos / code? utm_source = unsplash & utm_medium = referral & utm_content = creditCopyText)

Dernière chose à vous dire: apprenez Julia et faites-en votre force

Il y a 40 ans, l'intelligence artificielle n'était qu'un phénomène de niche. L'industrie et les investisseurs n'y croyaient pas, et de nombreuses technologies n'étaient ni sophistiquées ni pratiques. Cependant, ceux qui l'ont appris à cette époque sont les géants d'aujourd'hui. La demande est très élevée et payer équivaut à un joueur de la NFL.

De même, Julia est toujours une très niche. Mais quand Julia grandira, le gagnant sera celui qui a adopté Julia tôt.

Je ne dis pas que si vous adoptez Julia maintenant, vous êtes assuré de gagner beaucoup d'argent d'ici 10 ans. Mais le nombre d'opportunités augmentera.

Je veux que vous y réfléchissiez. La plupart des programmeurs de rue incluent Python dans leurs CV. Et dans les prochaines années, davantage de programmeurs Python seront sur le marché du travail. Mais si la demande des entreprises pour Python ralentit, l'avenir des programmeurs Python diminuera. C'est lent au début, mais inévitable.

En revanche, si vous pouvez mettre Julia dans votre CV, vous pouvez avoir un réel avantage. Pour être honnête, en quoi est-ce différent des autres pythonistes? Ce ne sera pas une grande différence. Mais même trois ans plus tard, il n'y aura pas autant de programmeurs Julia.

Avec les compétences de Julia, non seulement cela montre que vous êtes intéressé au-delà des exigences de votre travail, mais cela montre également que vous êtes une personne motivée et que vous avez une compréhension plus large de ce que signifie être programmeur. Devenir. En d'autres termes, vous êtes la bonne personne pour le poste.

Vous et les autres programmeurs de Julia êtes des rock stars du futur, et vous le savez. À propos, les auteurs de Julia ont déclaré en 2012:

Nous reconnaissons que nous sommes inexcusablement gourmands, mais nous voulons toujours tout. Il y a environ deux ans et demi, j'ai commencé à travailler pour créer ce langage gourmand. Ce n'est pas parfait, mais c'est un peu plus proche de la sortie de la version 1.0. Le langage résultant a été nommé Julia. Il a déjà satisfait 90% de nos demandes déraisonnables, mais nous devons écouter les demandes déraisonnables d'autres personnes afin de le rendre plus complet. Donc, si vous êtes aussi un programmeur gourmand, déraisonnable et exigeant, j'aimerais que Julia essaie.

Python est toujours extrêmement populaire. Mais si vous apprenez Julia maintenant, cela pourrait être un ticket en or dans le futur. En ce sens, "Bye bye Python. Bonjour Julia! »

Coopération de traduction

Original Author: Rhea Moutafis Original Article: Bye-bye Python. Hello Julia! Thank you for letting us share your knowledge!

Cet article a été publié avec la coopération des personnes suivantes. Merci encore. Sélecteur: @_masa_u Traducteur: @_masa_u Auditeur: @ r_pg10 Éditeur: @_masa_u

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