Ошибался ли Гвидо ван Россум? Как амбициозный язык Julia наступает Python на пятки

Стартапер Рея Мутафис опубликовал на сайте Thenextweb колонку с мнением о будущем языка Python. Он считает, что несмотря на сплоченное сообщество, множество специалистов по обработке данных и искусственному интеллекту, разработчики берут на вооружение другие языки программирования, среди которых ведущими являются Julia, Go и Rust.

Несмотря на достоинства Python, многие говорят о его слабостях — от медлительности до необходимости проведения бесконечных тестов и появления ошибок во время выполнения кода.

Поскольку специалисты по обработке данных и специалисты по искусственному интеллекту решают множество математических задач, для них наиболее подходящим является язык программирования Julia, некоторые преимущества которого Python, вероятно, не удастся превзойти. Об этом в интервью Microsoft Reactor даже говорил создатель Python Гвидо ван Россум, считавший при этом, что в целом Julia останется нишевым языком. 

Дзен Python против жадности Julia

При создании нового языка программирования, люди хотят сохранить хорошие возможности старых языков и исправить плохие. Так Гвидо ван Россум создал Python, пытаясь улучшить ABC. Последний было легко выучить, но трудно использовать в реальной жизни. Python, напротив, считают прагматичным, но он сохранил хорошие возможности ABC, среди которых, например, удобочитаемость, а также простота и удобство изучения для начинающих. В то же время Python гораздо надежнее и адаптирован к использованию в реальных условиях. 

Тем же занимаются создатели Julia — сохраняют хорошее от других языков и отбрасывают плохое, но этот язык считают намного амбициознее. Например, вместо того, чтобы заменить один яп, создатели Julia планируют превзойти сразу все и получить: 

• Язык с открытым исходным кодом и свободной лицензией;
• Скорость С;
• Динамизм Ruby;
• Макросы Lisp, но с очевидными, знакомыми математическими обозначениями, такими как в Matlab;
• Удобство Python;
• Статистические возможности R;
• Обработка строк как в Perl;
• Интерактивность и компилируемость;
• Простоту изучения, но чтобы даже самым опытным разработчикам было интересно.

Что разработчикам нравится в Julia

Гибкость

Julia можно использовать для всего, от создания простых приложений машинного обучения до масштабных компьютерных симуляций. По сути Python тоже на это способен, но Julia был создан для таких задач. 

Скорость

Создатели Julia хотели сделать его таким же быстрым, как C, но язык получился еще быстрее. Несмотря на то, что в последние годы Python стало проще ускорять, его производительность все еще далека от Julia. 

Сообщество

Python, которому уже более 30 лет, имеет огромное сообщество. Возможно не существует вопроса, связанного с языком, на который не было бы ответа в Google. Сообщество Julia не может похвастаться численностью, поэтому, возможно, при поиске ответа придется связываться с одними и теми же людьми, что может превратиться с крепкую связь между программистами, которые не имеют ценности. 

Преобразование кода

Чтобы кодировать на Julia, не нужно знать ни одной команды языка. Можно не только использовать Python и C для написания кода в Julia, но и использовать Julia в Python. 

Библиотеки

У Julia не так много библиотек, как у Python и они, по жалобам пользователей, плохо поддерживаются, но если учесть, что язык молодой и его ресурсы ограничены, количество уже доступных библиотек достаточно высоко. Стоит отметить, что библиотеки Julia также могут взаимодействовать с библиотеками из C и Fortran, например, для обработки графиков. 

Динамическая и статическая типизация

Python на 100% динамически типизирован, то есть программа решает во время выполнения, например, является ли переменная число с плавающей запятой или целым числом. Это удобно для новичков, но влечет за собой ряд возможных ошибок, поэтому разработчик должен протестировать код во всех сценариях, что требует много времени. 

Создатели Julia хотели, чтобы язык было легко изучить, поэтому он поддерживает динамический набор текста, но в отличие от Python взаимодействует также со статическими типами. 

У большинства программистов в резюме есть Python, а в ближайшие несколько лет возможно увеличение разработчиков на этом языке, но если спрос предприятий на Python снизится, перспективы для программистов, работающих на нем, снизятся, поэтому добавление в свое резюме знания Julia может стать весомым козырем.