A linguagem de programação Python percorreu um longo caminho desde sua introdução na década de 1990. Guido Van Rossum mal sabia que o Python se tornaria uma das línguas mais populares do mundo no momento em que o desenvolvia. Hoje, o Python é uma das
linguagens de programação mais usadas no planeta e tem muitos usos diferentes. Seja um aplicativo de nível empresarial, aprendizado de máquina, modelos de inteligência artificial ou trabalho no campo da ciência de dados, o Python é usado ativamente em quase todas as indústrias e campos prósperos.
Script atual para Python
Existem mais de 8 milhões de desenvolvedores de Python no mundo que usam regularmente essa linguagem para vários propósitos. Devido à sua flexibilidade e fácil escalabilidade, o Python já se tornou o idioma preferido para muitos desenvolvedores. Esta foi a razão pela qual o Python foi capaz de ignorar o Java, que há muito tempo é uma linguagem favorita entre os desenvolvedores. Mas também pode estar relacionado ao processo natural de envelhecimento da linguagem, com o qual o Java está chegando ao fim. A maioria dos novos idiomas é projetada para resolver problemas modernos. Embora os idiomas desenvolvidos há muito tempo sejam mais eficazes para resolver as tarefas de seu tempo, torna-se extremamente difícil para eles permanecer relevantes para a mudança de setores e cenários.
Este artigo foi traduzido com o apoio do software EDISON, que fornece conselhos práticos aos juniores , além de projetar software e escrever TK em russo e inglês .
No entanto, o Python, que é uma linguagem aberta com uma comunidade grande e de apoio, permanece relevante e está no auge ainda hoje. Bibliotecas ricas e funções internas o tornam popular entre organizações, empresas, desenvolvedores e especialistas na área de Ciência de Dados. Apesar do Java ainda ser usado para o desenvolvimento corporativo, sua relevância em outras áreas é próxima de zero. Se você olhar em volta, não encontrará um especialista em aprendizado de máquina que projeta e treina modelos Java. Mas, apesar disso, o Java continua sendo a segunda linguagem mais popular entre os desenvolvedores do mundo.
Derrote o Java
O Python ultrapassou o Java com sucesso na maioria das áreas. Para o desenvolvimento empresarial, a nova linguagem de programação Go do Google representa uma ameaça real ao Java. No entanto, à medida que você avança, a necessidade de computação de alto desempenho está crescendo mais do que nunca. Esses são os requisitos modernos para ciência de dados e modelos de inteligência artificial. Embora você possa pensar que o uso de GPUs rápidas pode ajudar a aumentar a velocidade e a eficiência, a realidade está longe disso. Essa abordagem não satisfaz as necessidades de processamento de informações. Os aplicativos avançados devem depender de outras coisas para obter o desempenho ideal e ajudar cientistas e desenvolvedores a atingirem os objetivos desejados. Por fim, isso incentiva organizações e institutos de pesquisa a procurar linguagens de programação confiáveis. Projetado para uma tarefa de nicho e fornecendo trabalho rápido.
Apresentando Julia
Como já mencionado, o mundo está entrando em uma era em que o amado Python está enfrentando ameaças de um novo player no mundo das linguagens de programação - Julia.
Viral Shah , CEO da Julia Computing, observa que, no início dos anos 2000, os desenvolvedores preferiram usar a linguagem C para programação de sistemas,
Java para desenvolvimento corporativo , SaaS para análises e MATLAB para cálculos científicos. No entanto, os desenvolvedores modernos usam Rust para programação do sistema, Go para aplicativos corporativos, Python / R para análise e Julia para cálculos científicos.
No entanto, o cenário não era poucos anos antes. Quando Julia não estava no horizonte, as pessoas mudavam do MATLAB para o Python. Como o aprendizado de máquina passou a ser usado em quase todos os aplicativos que conhecemos, e as bibliotecas Python forneceram uma implementação muito mais simples dos modelos de aprendizado de máquina, as pessoas mudaram para o Python. Anteriormente, o MATLAB era a melhor opção para solucionar esses problemas e ajudava tanto na análise quanto nos cálculos científicos. Mas era óbvio que as pessoas procuravam soluções fáceis de implementar, claras, rápidas, eficientes e escaláveis. E o Python foi capaz de ocupar o nicho Java e o MATLAB.
Qual é o lugar da Julia?
Uma das principais diferenças entre Julia e Python é como essas linguagens abordam a mesma tarefa. Enquanto Julia foi projetada especificamente para resolver os problemas associados à computação de alto desempenho, o Python chegou a isso no processo de seu desenvolvimento. Apesar do fato de o Python até agora ter sido capaz de enfrentar os desafios do setor, vamos concordar que ele não foi planejado para este trabalho. Os desenvolvedores e pesquisadores tiveram a sorte de deixar o Python evoluir e observar como ele se transforma em uma linguagem para computação rápida. Julia, por outro lado, foi projetada especificamente para trabalhos em alta velocidade, com apenas alguns meses de idade e já começou a causar confusão entre pesquisadores e especialistas em ciência de dados.
A versão estável do Julia 1.2 foi lançada há apenas dois meses e já foi aprimorada para funcionar efetivamente com projetos exigentes no campo da ciência de dados. No momento, mais de 800 desenvolvedores estão contribuindo para Julia no Github e ajudando-o a se tornar um idioma popular.
Conclusão
Sendo intensiva em recursos e exigindo velocidade, a Julia de dois meses já está desafiando o Python de trinta anos. Apesar de ser difícil dizer se Julia vencerá o Python ou não, essa linguagem, sem dúvida, terá um impacto devido a seus recursos projetados para trabalhar com cálculos complexos. Além disso, como as tarefas continuam a consumir muitos recursos e exigem cálculos precisos, Julia pode conquistar o amor universal graças às suas capacidades de alto desempenho. Se o Python não quiser repetir o destino do Java, ele terá que desenvolver e tentar otimizar suas bibliotecas para velocidade e desempenho. E isso pode ser devido não apenas ao lançamento de novas atualizações, mas também a uma reformulação completa do mecanismo para tornar o idioma mais amigável ao processador. A vantagem que o Python já tem sobre Julia é sua rica biblioteca. Como Julia está apenas no início de sua jornada, levará muito tempo para criar bibliotecas e funções dinâmicas eficientes, como no Python. A luta entre as duas línguas está apenas começando, mas já está beneficiando pesquisadores e cientistas que precisam de ferramentas rápidas e eficazes para alcançar seus objetivos.
PS
Como
torgeek comentou : "Os arquitetos da
NVIDIA adicionaram Julia à pilha de
suas soluções ".
Leia também o blog
Empresa EDISON:
20 bibliotecas para
aplicação iOS espetacular