Le langage de programmation Python a parcouru un long chemin depuis son introduction dans les années 1990. Guido Van Rossum savait à peine que le python deviendrait l'une des langues les plus populaires au monde au moment où il le développait. Aujourd'hui, Python est l'un des
langages de programmation les
plus utilisés sur la planète et a de nombreuses utilisations différentes. Qu'il s'agisse d'une application au niveau de l'entreprise, de l'apprentissage automatique, de modèles d'intelligence artificielle ou de travaux dans le domaine de la science des données, Python est activement utilisé dans presque tous les secteurs et domaines prospères.
Script actuel pour Python
Il y a plus de 8 millions de développeurs Python dans le monde qui utilisent régulièrement ce langage à diverses fins. En raison de sa flexibilité et de son évolutivité facile, Python est déjà devenu le langage préféré de nombreux développeurs. C'est la raison pour laquelle Python a pu contourner Java, qui a longtemps été le langage préféré des développeurs. Mais il peut également être lié au processus naturel de vieillissement du langage, avec lequel Java approche de sa fin. La plupart des nouvelles langues sont conçues pour résoudre des problèmes modernes. Bien que les langages développés il y a longtemps soient les plus efficaces pour résoudre les tâches de leur temps, il devient extrêmement difficile pour eux de rester pertinents pour l'évolution des industries et des scénarios.
Cet article a été traduit avec le soutien d'EDISON Software, qui donne des conseils pratiques aux juniors , conçoit des logiciels et écrit des savoirs traditionnels en russe et en anglais .
Cependant, Python, qui est un langage ouvert avec une grande communauté de soutien, reste pertinent et est à son apogée encore aujourd'hui. Des bibliothèques riches et des fonctions intégrées le rendent populaire auprès des organisations, des entreprises, des développeurs et des spécialistes dans le domaine de la science des données. Malgré le fait que Java soit toujours utilisé pour le développement des entreprises, sa pertinence dans d'autres domaines est proche de zéro. Si vous regardez autour de vous, vous ne trouverez pas de spécialiste en apprentissage automatique qui conçoit et forme des modèles Java. Mais malgré cela, Java reste le deuxième langage le plus populaire parmi les développeurs du monde entier.
Vaincre Java
Python a réussi à dépasser Java dans la plupart des domaines. Pour le développement d'entreprise, le nouveau langage de programmation Go de Google constitue une véritable menace pour Java. Cependant, au fur et à mesure que vous progressez, le besoin de calcul haute performance augmente plus que jamais. Ce sont les exigences modernes de la science des données et des modèles d'intelligence artificielle. Bien que vous puissiez penser que l'utilisation de GPU rapides peut aider à augmenter la vitesse et l'efficacité, la réalité est loin de là . Cette approche ne répond pas aux besoins de traitement de l'information. Les applications avancées doivent dépendre d'autres facteurs pour des performances optimales et pour aider les scientifiques et les développeurs à atteindre les objectifs souhaités. En fin de compte, cela encourage les organisations et les instituts de recherche à rechercher des langages de programmation fiables. Conçu pour une tâche de niche et offrant un travail rapide.
Présentation de Julia
Comme déjà mentionné, le monde entre dans une ère où le bien-aimé Python est confronté aux menaces d'un nouveau joueur dans le monde des langages de programmation - Julia.
Viral Shah , PDG de Julia Computing, note qu'au début des années 2000, les développeurs ont préféré utiliser le langage C pour la programmation système,
Java pour le développement d'entreprise , SaaS pour l'analyse et MATLAB pour les calculs scientifiques. Cependant, les développeurs modernes utilisent Rust pour la programmation système, Go pour les applications d'entreprise, Python / R pour l'analyse et Julia pour les calculs scientifiques.
Cependant, le scénario n'était pas si peu d'années plus tôt. Quand Julia n'était pas à l'horizon, les gens allaient passer de MATLAB à Python. Étant donné que l'apprentissage automatique est devenu utilisé dans presque toutes les applications que nous connaissons et que les bibliothèques Python ont fourni une implémentation beaucoup plus simple des modèles d'apprentissage automatique, les gens sont passés à Python. Auparavant, MATLAB était la meilleure option pour résoudre ces problèmes et a aidé à la fois en analyse et en calculs scientifiques. Mais il était évident que les gens recherchaient des solutions faciles à mettre en œuvre, claires, rapides, efficaces et évolutives. Et Python a pu occuper à la fois la niche Java et la niche MATLAB.
Quelle est la place de Julia?
L'une des principales différences entre Julia et Python est la façon dont ces langages abordent la même tâche. Alors que Julia a été spécialement conçue pour résoudre les problèmes liés au calcul haute performance, Python y est parvenu au cours de son développement. Malgré le fait que Python a jusqu'à présent été en mesure de relever les défis de l'industrie, convenons qu'il n'était pas destiné à ce travail. Les développeurs et les chercheurs ont eu la chance de laisser Python évoluer et d'observer comment il se transforme en langage pour l'informatique rapide. Julia, quant à elle, est spécialement conçue pour les travaux à grande vitesse, cette langue qui ne date que de quelques mois et a déjà commencé à faire sensation parmi les chercheurs et spécialistes de la Data Science.
La version stable de Julia 1.2 est sortie il y a seulement deux mois et a déjà été améliorée pour fonctionner efficacement avec des projets exigeants dans le domaine de la science des données. À l'heure actuelle, plus de 800 développeurs contribuent à Julia sur Github et l'aident à devenir un langage populaire.
Conclusion
Étant gourmande en ressources et exigeante en vitesse, Julia, âgée de deux mois, défie déjà le Python de trente ans. Malgré le fait qu'il soit difficile de dire si Julia surmontera Python ou non, ce langage aura sans aucun doute un impact en raison de ses fonctionnalités conçues pour fonctionner avec des calculs complexes. De plus, comme les tâches continuent d'être gourmandes en ressources et nécessitent des calculs précis, Julia peut gagner l'amour universel grâce à ses capacités hautes performances. Si Python ne veut pas répéter le sort de Java, il devra développer et essayer d'optimiser ses bibliothèques pour la vitesse et les performances. Et cela peut être dû non seulement au lancement de nouvelles mises à jour, mais aussi à une refonte complète du moteur pour rendre le langage plus convivial pour le processeur. L'avantage que Python a déjà sur Julia est ses riches bibliothèques. Étant donné que Julia n'est qu'au début de son voyage, il faudra beaucoup de temps pour créer des bibliothèques et des fonctions dynamiques efficaces, comme en Python. La lutte entre les deux langues vient de commencer, mais elle profite déjà aux chercheurs et scientifiques qui ont besoin d'outils rapides et efficaces pour atteindre leurs objectifs.
PS
Comme l'a
déclaré torgeek : «
Les architectes
NVIDIA ont ajouté Julia à la pile de
leurs solutions .»
Lisez aussi le blog
Société EDISON:
20 bibliothèques pour
application iOS spectaculaire