El lenguaje de programación Python ha recorrido un largo camino desde su introducción en la década de 1990. Guido Van Rossum apenas sabía que Python se convertiría en uno de los idiomas más populares del mundo en el momento en que lo estaba desarrollando. Hoy Python es uno de los
lenguajes de programación más utilizados en el planeta y tiene muchos usos diferentes. Ya sea que se trate de una aplicación de nivel empresarial, aprendizaje automático, modelos de inteligencia artificial o trabajo en el campo de la ciencia de datos, Python se usa activamente en casi todas las industrias y campos prósperos.
Script actual para Python
Hay más de 8 millones de desarrolladores de Python en el mundo que usan este lenguaje regularmente para una variedad de propósitos. Debido a su flexibilidad y fácil escalabilidad, Python ya se ha convertido en el lenguaje preferido para muchos desarrolladores. Esta fue la razón por la cual Python pudo evitar Java, que durante mucho tiempo ha sido un lenguaje favorito entre los desarrolladores. Pero también puede estar relacionado con el proceso natural de envejecimiento del lenguaje, con el que Java se acerca a su fin. La mayoría de los nuevos lenguajes están diseñados para resolver problemas modernos. Aunque los lenguajes desarrollados hace mucho tiempo son más efectivos para resolver las tareas de su tiempo, se vuelve extremadamente difícil para ellos seguir siendo relevantes para las industrias y los escenarios cambiantes.
Este artículo fue traducido con el apoyo de EDISON Software, que brinda consejos prácticos a los jóvenes , además de diseñar software y escribir TK en ruso e inglés .
Sin embargo, Python, que es un lenguaje abierto con una comunidad grande y solidaria, sigue siendo relevante y está en su apogeo incluso hoy. Las bibliotecas ricas y las funciones integradas lo hacen popular entre organizaciones, empresas, desarrolladores y especialistas en el campo de la ciencia de datos. A pesar de que Java todavía se usa para el desarrollo corporativo, su relevancia en otras áreas es cercana a cero. Si observa a su alrededor, no encontrará un especialista en aprendizaje automático que diseñe y entrene modelos Java. Pero a pesar de esto, Java sigue siendo el segundo lenguaje más popular entre los desarrolladores de todo el mundo.
Derrota a Java
Python ha superado con éxito a Java en la mayoría de las áreas. Para el desarrollo empresarial, el nuevo lenguaje de programación Go de Google representa una amenaza real para Java. Sin embargo, a medida que avanza, la necesidad de computación de alto rendimiento está creciendo más que nunca. Estos son los requisitos modernos para la ciencia de datos y los modelos de inteligencia artificial. Aunque podría pensar que usar GPU rápidas puede ayudar a aumentar la velocidad y la eficiencia, la realidad está lejos de eso. Este enfoque no satisface las necesidades de procesamiento de información. Las aplicaciones avanzadas deberían depender de otras cosas para un rendimiento óptimo y para ayudar a los científicos y desarrolladores a alcanzar sus objetivos deseados. En última instancia, esto alienta a las organizaciones e institutos de investigación a buscar lenguajes de programación confiables. Diseñado para una tarea de nicho y proporcionando un trabajo rápido.
Introduciendo a Julia
Como ya se mencionó, el mundo está entrando en una era en la que la amada Python enfrenta amenazas de un nuevo jugador en el mundo de los lenguajes de programación: Julia.
Viral Shah , CEO de Julia Computing, señala que a principios de la década de 2000, los desarrolladores preferían usar C para la programación del sistema,
Java para el desarrollo empresarial , SaaS para el análisis y MATLAB para los cálculos científicos. Sin embargo, los desarrolladores modernos usan Rust para la programación del sistema, Go para aplicaciones empresariales, Python / R para análisis y Julia para cálculos científicos.
Sin embargo, el escenario no era tan pocos años antes. Cuando Julia no estaba en el horizonte, la gente iba a cambiar de MATLAB a Python. Dado que el aprendizaje automático se ha utilizado en casi todas las aplicaciones que conocemos, y las bibliotecas de Python proporcionaron una implementación mucho más simple de modelos de aprendizaje automático, la gente cambió a Python. Anteriormente, MATLAB era la mejor opción para resolver estos problemas y ayudaba tanto en análisis como en cálculos científicos. Pero era obvio que las personas buscaban soluciones fáciles de implementar que fueran claras, rápidas, eficientes y escalables. Y Python pudo ocupar tanto el nicho de Java como el nicho de MATLAB.
¿Cuál es el lugar de Julia?
Una de las diferencias clave entre Julia y Python es cómo estos lenguajes abordan la misma tarea. Si bien Julia fue diseñada específicamente para resolver los problemas asociados con la informática de alto rendimiento, Python llegó a esto en el proceso de su desarrollo. A pesar del hecho de que Python hasta ahora ha sido capaz de enfrentar los desafíos de la industria, estemos de acuerdo en que no fue diseñado para este trabajo. Los desarrolladores e investigadores tuvieron la suerte de permitir que Python evolucionara y observara cómo se convierte en un lenguaje para la informática rápida. Julia, por otro lado, está específicamente diseñada para trabajos de alta velocidad. Este lenguaje tiene solo unos pocos meses y ya ha comenzado a causar revuelo entre los investigadores y especialistas en ciencia de datos.
La versión estable de Julia 1.2 se lanzó hace solo dos meses y ya se ha mejorado para que funcione de manera efectiva con proyectos exigentes en el campo de la ciencia de datos. En este momento, más de 800 desarrolladores contribuyen a Julia en Github y lo ayudan a convertirse en un lenguaje popular.
Conclusión
Con muchos recursos y demandando velocidad, Julia, de dos meses, ya está desafiando a Python, de treinta años. A pesar de que es difícil decir si Julia superará a Python o no, este lenguaje sin duda tendrá un impacto debido a sus características diseñadas para trabajar con cálculos complejos. Además, dado que las tareas siguen siendo intensivas en recursos y requieren cálculos precisos, Julia puede ganar el amor universal gracias a sus capacidades de alto rendimiento. Si Python no quiere repetir el destino de Java, tendrá que desarrollar e intentar optimizar sus bibliotecas para obtener velocidad y rendimiento. Y esto puede deberse no solo al lanzamiento de nuevas actualizaciones, sino también a un rediseño completo del motor para que el lenguaje sea más amigable con el procesador. La ventaja que Python ya tiene sobre Julia son sus ricas bibliotecas. Dado que Julia recién comienza su viaje, llevará mucho tiempo crear bibliotecas y funciones dinámicas eficientes, como en Python. La lucha entre los dos idiomas acaba de comenzar, pero ya está beneficiando a los investigadores y científicos que necesitan herramientas rápidas y efectivas para lograr sus objetivos.
PS
Como
comentó torgeek : "Los arquitectos de
NVIDIA han agregado a Julia a la pila de
sus soluciones ".
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