Julia 向 Python 宣戰!

近兩年,憑藉動態特性和易於擴展性,Python 在企業級應用程序、機器學習/人工智能模型、數據科學等工作中,備受開發者青睞,其火熱程度早已超越了編程語言界的老牌兵 Java。而 Python 有朝一日會成為今朝的 Java 嗎?對此,本文作者發文表示,30 歲的 Python 正面臨著來自編程語言世界的新參與者——Julia 的威脅,而這究竟是怎麼一回事?

Julia 向 Python 宣戰!

作者 | James Warner

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

自上世紀90年代以來,編程語言Python已經取得了長足的進步。當Guido Van Rossum開發Python時,他幾乎不知道Python會成為世界上最流行的語言之一。今天,Python是人類歷史上使用最廣泛的編程語言之一,並且已經應用於很多應用程序中。無論是企業級應用程序,還是機器學習/人工智能模型、數據科學工作,Python幾乎在所有蓬勃發展的行業和領域中都受人青睞。


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Python市場


全世界有超過800萬的開發人員出於各種目的熱忠於使用Python。由於其動態特性和易於擴展性,Python已經成為開發人員的首選語言。這也是為什麼Python能夠擊敗Java的原因,Java一度以來都是開發人員最喜歡的語言。也可能是由於一門語言的自然老化過程,Java正在接近尾聲。大多數新語言都是為解決現代面臨的新挑戰而設計的。雖然之前開發的語言在解決當時的問題時效率極高,但要讓它們跟上不斷變化的行業和市場就變得極其困難。

但是,Python作為一種擁有如此龐大用戶和開發者支持的開源語言,即使在今天仍然保持著它的巔峰狀態。它豐富的庫和內置的功能使其成為企業、開發人員和數據科學家的熱門選擇。儘管Java仍然被用於企業開發,但它在其他領域的相關性幾乎為零。如果環顧四周,你很難發現一個機器學習專家在Java上設計和訓練模型。儘管如此,Java是全球第二大最受開發人員歡迎的語言。


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取代Java


Python已經成功地在大多數領域取代了Java。在企業開發方面,Java面臨著來自谷歌的新編程語言Go的威脅。隨著我們進入未來科技時代,對高性能計算的需求也在不斷增長。這也是數據科學和人工智能的時代需求。儘管有人可能認為使用extreme GPU有助於提高速度和效率,但事實遠非如此。它不能滿足特定的數據處理需求。相反,前沿應用程序需要其他依賴項來優化性能,並幫助科學家和開發人員實現預期的目標。最終,這將引導企業和研究機構尋找更健壯的編程語言,為特定的任務及其交付速度而設計。


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進入Julia的世界


這個人人都喜愛Python的時代,正面臨著來自編程語言世界的新參與者——Julia的威脅。Viral Shah是Julia Computing的首席執行官,他指出,在21世紀初,開發人員更喜歡用C語言進行系統編程,用JAVA開發企業應用程序,用SaaS進行分析,用MATLAB進行科學計算。然而,今天的開發人員使用Rust進行系統編程,Go進行企業開發,使用Python/R進行分析,並使用Julia進行科學計算。

這幾年來我們能夠感受到從MATLAB到Python的過渡。我們知道機器學習幾乎在所有應用程序中使用,而且Python庫使ML模型的實現更加容易,所以人們轉向了Python。在此之前,MATLAB是這項任務的最佳選擇,可以幫助人們進行分析和科學計算。但是很明顯,人們會把目光轉向更容易實現、容易理解、更快速、更高性能和可擴展的解決方案。因此,Python完美地填補了JAVA和MATLAB的空白。


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Julia立足之地


Julia和Python之間的一個關鍵區別是處理特定問題的方式。Julia的構建是為了減輕高性能計算的挑戰。儘管Python現在已經發展為一種快速的計算語言,但是我們必須承認它不是為這項工作而設計的。然而,Julia是專門為高速處理和計算工作設計的。雖然它只有幾個月的歷史,卻已經在研究人員和數據科學家中引起轟動。

兩個月前,Julia發佈了一個穩定的版本,稱為1.2,它已經得到了進一步的改進,可以有效地處理大量佔用資源的數據科學項目。目前有超過800名Julia開發人員,他們正在為GitHub做貢獻,幫助其成為首選語言。


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結論


憑藉資源和速度這兩把“利劍”,兩個月大的Julia已經和30歲的Python打了一場硬仗。儘管現在很難說它能否完全接管Python,但它設計用於處理複雜的計算特性肯定會對世界產生影響。此外,隨著問題的處理需要更多的資源和更高性能的計算,Julia可能會成為每個人的最愛。除非Python想要和Java一樣的命運,否則它將不得不提高其速度和效率,並不斷優化它的庫。它可能不只是啟動新的更新,而是完全轉換引擎,使其成為更友好的CPU語言。Python相對於Julia的一個優勢是其豐富的庫。由於Julia還處於起步階段,所以它需要很長時間才能構建像Python這樣高效、動態的庫和函數。這兩種語言之間的鬥爭才剛剛開始,但對於需要快速高效工具來實現目標的研究人員和科學家來說,Julia已經變成了一種優勢。

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