Akankah Julia Membuat Tawaran untuk Tahta Python?

Python menguasai hati, pikiran, dan jiwa para insinyur data dan ilmuwan data di seluruh dunia. Dengan beberapa perubahan paradigma baru-baru ini dalam teknologi, ada banyak perubahan dalam posisi pasar Python.

Apakah ini berarti Python akan hilang dalam waktu dekat? Sementara jawabannya masih belum pasti, bahasa pemrograman lain perlahan dan pasti mengambil alih posisi Python. Julia adalah pesaing langsung Python; itu salah satu pendatang pasar terbaru, dan itu di sini untuk membunuh para pesaingnya.

Mengapa Julia Menjadi Topik Diskusi Terpanas?

Pengembang Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan mencari teknologi yang lebih baru dan lebih segar, yang menawarkan kegunaan terbaik dari C, C++, dan Python.

Berikut adalah beberapa fitur yang menjadikan Julia salah satu bahasa paling tepercaya di pasaran saat ini:

• Julia menggunakan kompiler LLVM, memungkinkan kompilasi Just-in-Time (JIT). Struktur ini memungkinkan prosesor bahasa untuk menawarkan kecepatan pemrosesan yang lebih cepat selama eksekusi kode.
instagram viewer
• Bahasa ini dilengkapi dengan baik untuk menyerap antarmuka baris perintah interaktif yang dipatenkan Python. Jika Anda sudah berpengalaman dengan nuansa Python, mempelajari Julia akan sangat mudah.
• Anda dapat mengakses kemampuan antarmuka langsung dengan perpustakaan, yang mendukung bahasa seperti C, Fortran, dan Python, antara lain.
• Julia menawarkan metaprogramming, yang berarti satu program Julia menghasilkan program Julia lainnya. Itu dapat memodifikasi kodenya sendiri, yang merupakan fungsi yang tidak disediakan oleh bahasa lain saat ini.
• Anda dapat men-debug kode Anda dengan mudah dengan Debugger kode berfitur lengkap 1.1 Julia

Terkait: Ide Proyek Python Cocok untuk Pemula

Mengapa Pengembang Lebih Memilih Julia Dibandingkan Bahasa Lain?

Ada beberapa alasan yang secara tepat merangkum esensi keefektifan Julia dan mengapa ini menjadi pilihan yang lebih disukai bagi pengembang saat ini.

1. Julia Adalah Bahasa Pemrograman Independen: Tidak seperti Python dan bahasa terkait lainnya, Julia adalah bahasa independen dengan sintaks dan kode aslinya sendiri. Python, sebagai bahasa, merupakan perpaduan dari C dan C++, dan itu membuat ketergantungannya pada bahasa lain terkenal.

Terkait: Membalikkan String dalam C++, Python, dan JavaScript

2. Bahasa Pemrograman All Rounder: Tujuan pertama Julia pasca-pengembangan adalah untuk melayani berbagai tujuan seperti ilmu data, komputasi paralel, komputasi ilmiah, pembelajaran mesin, dan penambangan data.

Bahasa ini memiliki banyak segi, menggunakan banyak pengiriman, dan ideal untuk tujuan pengkodean umum. Anda dapat bekerja dengan banyak pola pemrograman berorientasi objek dan fungsional, yang dapat mengkompilasi kode secara statis dan mendikte antarmuka pengguna secara efisien.

3. Komputasi Teknis yang Ditingkatkan: Pengembang Julia merancang bahasa dengan mempertimbangkan semua aspek dunia pemrograman, termasuk ilmu data, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan banyak lagi.

Kecepatan di mana bahasa ini melakukan perhitungan numerik, analisis deskriptif, dan berbagai deklarasi lainnya menjadikannya bahasa yang dikenal baik di komunitas pengembang.

4. Dinamika di Puncaknya: Sifat dinamis Julia terlihat dari peningkatan penggunaannya sebagai bahasa skrip. Ini menawarkan generasi otomatis kode khusus untuk jenis argumen yang berbeda.

Ada kesimpulan run-time lain dengan pendekatan kinerja yang kuat. Ini secara efisien menggabungkan penggunaan Python dan R dengan kecepatan C/C++.

Terkait: Menangani Pengecualian dengan Python

5. Eksekusi Paralel: Sebagai bahasa pemrograman, Julia menawarkan sintaks tingkat tinggi, sehingga memudahkan pengembang untuk menggunakan dan menjalankan perintah secara efektif. Program Julia mengkompilasi kode asli untuk berbagai platform menggunakan LLVM.

Bahasa pemrograman menggabungkan tingkat komputasi paralel, membuat pemrosesan paralel menjadi tugas yang berguna bagi pengembang dan pengguna. Fitur paralelismenya dibagi menjadi tiga kategori: Julia Coroutines, multithreading, dan pemrosesan terdistribusi. Julia secara native mengimplementasikan antarmuka yang dapat menyebarkan proses ke beberapa inti/mesin.

6. Pemrosesan Cepat: Julia tidak diragukan lagi salah satu bahasa komputasi Open-Source berkinerja tinggi tercepat di pasar saat ini. Ini mengukir ceruk untuk dirinya sendiri dalam data, perdagangan algoritmik, analitik, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan banyak lagi.

Terkait: Aplikasi untuk Membantu Anda Belajar Kode untuk Hari Programmer Internasional

Perbandingan Antara Julia dan Python

Meskipun merupakan pesaing langsung, ada beberapa persamaan dan perbedaan antara kedua bahasa tersebut.

Poin Perbedaan	Julia	Python
Perpustakaan	Julia terbatas pada beberapa perpustakaan karena masih dalam tahap awal. Beberapa perpustakaan yang ada tidak terpelihara dengan baik dan membutuhkan waktu lama untuk merencanakan dan mengeksekusi kumpulan data.	Python, di sisi lain, memiliki banyak hal untuk ditawarkan dalam hal perpustakaan yang mapan. Mereka terpelihara dengan baik, diperkaya dengan fungsi yang berbeda, dan mendukung serangkaian perpustakaan pihak ketiga secara bersamaan.
Versi baru	Banyak paket di ekosistem Julia merilis versi terobosan, yang membuat pengembang mencari lebih banyak opsi dalam domain ML dan AI.	Paket paling populer Python dirilis satu dekade yang lalu, tetapi penerimaannya yang luas datang dalam hal apa yang akan dibawa versi terbaru untuk pengguna.
Kinerja	Julia adalah bahasa yang dikompilasi; setiap blok kode yang ditulis dalam Julia dieksekusi langsung sebagai kode yang dapat dieksekusi. Ini berarti mendukung bahasa seperti Python, C, R dan banyak lagi.	Python membutuhkan banyak waktu untuk mengimplementasikan kode, karena memerlukan berbagai metode pengoptimalan dan memiliki ketergantungan berkelanjutan pada pustaka eksternal.
Kecepatan	Julia berperingkat tinggi dalam hal kecepatan, karena merupakan anggota Klub Petaflop yang bangga. Ini menggunakan kompilasi Just-In-Time (JIT) dan deklarasi tipe saat mengeksekusi kode. Ini memiliki kapasitas untuk melakukan fungsi numerik dan komputasi yang kompleks dalam hitungan detik.	Python juga merupakan bahasa berkinerja tinggi, tetapi tidak dapat dibandingkan dengan Julia. Sebaliknya, kecepatan Python dapat ditingkatkan dengan menggunakan perpustakaan eksternal, kompiler JIT pihak ketiga, dan berbagai alat pengoptimalan.
Dukungan Perkakas	Julia, lahir pada 2009 dan diluncurkan pada 2012, masih bergulat dengan komunitas pendukungnya, alat debugging, dan teknik penyelesaian masalah.	Python memimpin dalam hal ini, dengan komunitas pemrograman yang mendukungnya. Singkatnya, ini membual tentang dukungan alat, antarmuka, dan sistemnya yang luar biasa.

Apakah Julia Akan Mengusir Python?

Terus terang, waktu untuk dislokasi Python masih jauh di masa depan. Mengingat fakta bahwa Julia masih muda, masih banyak hal yang belum tercakup. Tapi ini tidak meniadakan fakta bahwa di masa depan, Anda mungkin melihat hubungan simbiosis yang sangat baik antara Python dan Julia.

Sulit untuk diprediksi, tetapi ada kemungkinan besar bahwa kedua bahasa dapat bersatu untuk berkolaborasi dan membuat bahasa khusus mereka sendiri. Meskipun tidak ada dari kita yang memiliki mesin waktu untuk melihat seperti apa masa depan yang sebenarnya, selalu ada harapan bahwa sesuatu yang baik akan keluar dari kolaborasi ini, jika pada akhirnya menjadi kenyataan.

Sampai saat itu, tetaplah untuk memajukan karir pemrograman Anda dengan Julia atau Python; apa pun yang Anda pilih, Anda memiliki seluruh dunia kode di depan Anda—termasuk pengembang web, analisis data, dan banyak lagi.

Apa yang Python Lakukan dan Untuk Apa Itu Bisa Digunakan?

Python sangat serbaguna, dengan aplikasi mulai dari pengembangan web hingga analisis data.

Baca Selanjutnya

Tentang Penulis