क्या जूलिया ने अजगर को हरा दिया जैसे कि पायथन ने जावा को किया

1990 के दशक में इसकी शुरुआत के बाद से पायथन प्रोग्रामिंग भाषा एक लंबा सफर तय कर चुकी है। गुइडो वान रोसुम को शायद ही पता था कि पायथन उस समय दुनिया की सबसे लोकप्रिय भाषाओं में से एक बन जाएगा जब वह इसे विकसित कर रहा था। आज पायथन ग्रह पर सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है और इसके कई अलग-अलग उपयोग हैं। चाहे वह उद्यम-स्तर का अनुप्रयोग हो, मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल या डेटा साइंस के क्षेत्र में काम करना हो, लगभग सभी समृद्ध उद्योगों और क्षेत्रों में पायथन का सक्रिय रूप से उपयोग किया जाता है।

पायथन के लिए वर्तमान स्क्रिप्ट

दुनिया में 8 मिलियन से अधिक पायथन डेवलपर्स हैं जो नियमित रूप से विभिन्न प्रयोजनों के लिए इस भाषा का उपयोग करते हैं। अपने लचीलेपन और आसान मापनीयता के कारण, पायथन पहले से ही कई डेवलपर्स के लिए पसंदीदा भाषा बन गया है। यही कारण था कि अजगर जावा को बायपास करने में सक्षम था, जो लंबे समय से डेवलपर्स के बीच एक पसंदीदा भाषा रही है। लेकिन यह भाषा की प्राकृतिक उम्र बढ़ने की प्रक्रिया से भी संबंधित हो सकता है, जिसके साथ जावा अपने अंत तक पहुंच रहा है। अधिकांश नई भाषाओं को आधुनिक समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हालाँकि बहुत पहले विकसित हुई भाषाएँ अपने समय के कार्यों को हल करने के लिए सबसे प्रभावी हैं, लेकिन उद्योगों और परिदृश्यों के लिए प्रासंगिक बने रहना उनके लिए अत्यंत कठिन हो जाता है।

यह लेख EDISON सॉफ़्टवेयर के समर्थन से अनुवादित किया गया था, जो जूनियर्स को व्यावहारिक सलाह देता है , साथ ही सॉफ्टवेयर डिज़ाइन करता है और रूसी और अंग्रेजी में TK लिखता है ।

हालांकि, पायथन, जो एक बड़ी और सहायक समुदाय के साथ एक खुली भाषा है, प्रासंगिक बनी हुई है और आज भी अपने चरम पर है। रिच लाइब्रेरी और बिल्ट-इन फ़ंक्शंस इसे डेटा साइंस के क्षेत्र में संगठनों, उद्यमों, डेवलपर्स और विशेषज्ञों के बीच लोकप्रिय बनाते हैं। इस तथ्य के बावजूद कि जावा अभी भी कॉर्पोरेट विकास के लिए उपयोग किया जाता है, अन्य क्षेत्रों में इसकी प्रासंगिकता शून्य के करीब है। यदि आप चारों ओर देखते हैं, तो आपको एक मशीन लर्निंग विशेषज्ञ नहीं मिलेगा जो जावा मॉडल को डिजाइन और प्रशिक्षित करता है। लेकिन इसके बावजूद, जावा दुनिया भर के डेवलपर्स के बीच दूसरी सबसे लोकप्रिय भाषा बनी हुई है।

जावा को हराया

अधिकांश क्षेत्रों में पायथन सफलतापूर्वक जावा से आगे निकल गया है। उद्यम विकास के लिए, Google की नई गो प्रोग्रामिंग भाषा जावा के लिए वास्तविक खतरा है। हालाँकि, जैसे-जैसे आप आगे बढ़ रहे हैं, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग की आवश्यकता पहले से कहीं अधिक बढ़ रही है। ये डेटा विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के लिए आधुनिक आवश्यकताएं हैं। हालाँकि आप सोच सकते हैं कि तेज़ GPU का उपयोग गति और दक्षता बढ़ाने में मदद कर सकता है, लेकिन वास्तविकता इससे बहुत दूर है। यह दृष्टिकोण सूचना प्रसंस्करण की जरूरतों को पूरा नहीं करता है। उन्नत अनुप्रयोगों को इष्टतम प्रदर्शन के लिए अन्य चीजों पर निर्भर होना चाहिए और वैज्ञानिकों और डेवलपर्स को अपने इच्छित लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद करना चाहिए। अंततः, यह विश्वसनीय प्रोग्रामिंग भाषाओं की तलाश के लिए संगठनों और अनुसंधान संस्थानों को प्रोत्साहित करता है। एक आला काम और तेजी से काम प्रदान करने के लिए बनाया गया है।

पेश है जूलिया

जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, दुनिया एक युग में प्रवेश कर रही है जब प्यारे पायथन को प्रोग्रामिंग भाषाओं की दुनिया में एक नए खिलाड़ी से खतरों का सामना करना पड़ रहा है - जूलिया। जूलिया कम्प्यूटिंग के सीईओ वायरल शाह ने ध्यान दिया कि 2000 के दशक की शुरुआत में, डेवलपर्स ने सिस्टम प्रोग्रामिंग के लिए सी भाषा, एंटरप्राइज़ डेवलपमेंट के लिए जावा , एनालिटिक्स के लिए सास और वैज्ञानिक गणना के लिए MATLAB का उपयोग करना पसंद किया। हालांकि, आधुनिक डेवलपर्स सिस्टम प्रोग्रामिंग के लिए रस्ट, एंटरप्राइज एप्लिकेशन, एनालिटिक्स के लिए पायथन / आर, और वैज्ञानिक गणना के लिए जूलिया का उपयोग करते हैं।

हालाँकि, परिदृश्य कुछ साल पहले ऐसा नहीं था। जब जूलिया क्षितिज पर नहीं थी, तो लोग MATLAB से अजगर तक स्विच करने जा रहे थे। चूंकि मशीन लर्निंग का उपयोग लगभग हर उस एप्लिकेशन में किया जाता है जिसे हम जानते हैं, और पायथन लाइब्रेरीज़ ने मशीन लर्निंग मॉडल का बहुत सरल कार्यान्वयन प्रदान किया, लोगों ने पायथन पर स्विच किया। पहले, MATLAB इन समस्याओं को हल करने के लिए सबसे अच्छा विकल्प था और एनालिटिक्स और वैज्ञानिक गणना दोनों में मदद करता था। लेकिन यह स्पष्ट था कि लोग आसानी से लागू होने वाले समाधानों की तलाश में थे जो स्पष्ट, तेज, कुशल और मापनीय थे। और पायथन दोनों जावा आला और MATLAB आला पर कब्जा करने में सक्षम था।

जूलिया का स्थान क्या है?

जूलिया और पायथन के बीच महत्वपूर्ण अंतर यह है कि ये भाषाएं समान कार्य कैसे करती हैं। जबकि जूलिया को विशेष रूप से उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग से जुड़ी समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, पायथन इसके विकास की प्रक्रिया में आया था। इस तथ्य के बावजूद कि पायथन अब तक उद्योग की चुनौतियों का सामना करने में सक्षम है, चलो सहमत हैं कि यह इस काम के लिए इरादा नहीं था। डेवलपर्स और शोधकर्ता सौभाग्यशाली थे कि पायथन को विकसित होने और यह देखने के लिए कि यह कैसे तेजी से कंप्यूटिंग के लिए एक भाषा में बदल जाता है। दूसरी ओर, जूलिया को विशेष रूप से उच्च गति के काम के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह भाषा केवल कुछ महीने पुरानी है और पहले से ही डेटा साइंस में शोधकर्ताओं और विशेषज्ञों के बीच हलचल पैदा कर चुकी है।

जूलिया 1.2 का स्थिर संस्करण सिर्फ दो महीने पहले जारी किया गया था और डेटा साइंस के क्षेत्र में मांग परियोजनाओं के साथ प्रभावी ढंग से काम करने के लिए पहले से ही सुधार किया गया है। अभी, 800 से अधिक डेवलपर्स जिथिया पर गितुब में योगदान कर रहे हैं और इसे एक लोकप्रिय भाषा बनने में मदद कर रहे हैं।

निष्कर्ष

संसाधन-गहन होने और गति की मांग के कारण, दो महीने की जूलिया पहले से ही तीस वर्षीय पायथन को चुनौती दे रही है। इस तथ्य के बावजूद कि यह कहना मुश्किल है कि जूलिया पायथन को मात देगा या नहीं, इस भाषा को निस्संदेह एक प्रभाव पड़ेगा क्योंकि इसकी विशेषताओं को जटिल गणनाओं के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके अलावा, चूंकि कार्य संसाधन-गहन होते हैं और सटीक गणना की आवश्यकता होती है, जूलिया अपनी उच्च-प्रदर्शन क्षमताओं के लिए सार्वभौमिक प्रेम को जीत सकता है। यदि पायथन जावा के भाग्य को दोहराना नहीं चाहता है, तो उसे गति और प्रदर्शन के लिए अपने पुस्तकालयों को अनुकूलित करने का विकास करना होगा। और यह न केवल नए अपडेट के लॉन्च के कारण हो सकता है, बल्कि भाषा को अधिक प्रोसेसर के अनुकूल बनाने के लिए इंजन को पूरी तरह से नया स्वरूप देने के लिए भी है। जूलिया के पास पहले से मौजूद पायथन का लाभ इसके समृद्ध पुस्तकालय हैं। चूंकि जूलिया अपनी यात्रा की शुरुआत में है, इसलिए पाइथन की तरह कुशल गतिशील पुस्तकालयों और कार्यों को बनाने में लंबा समय लगेगा। दोनों भाषाओं के बीच संघर्ष अभी शुरू हुआ है, लेकिन यह पहले से ही शोधकर्ताओं और वैज्ञानिकों को लाभान्वित कर रहा है, जिन्हें अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए त्वरित और प्रभावी उपकरण की आवश्यकता है।

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पुनश्च

जैसा कि ट्रॉगेक ने टिप्पणी की : " NVIDIA के आर्किटेक्ट्स ने जूलिया को उनके समाधान के ढेर में जोड़ दिया है ।"

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