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　　隨著 Python 的停滯不前，一個新的熱門競爭對手出現了。

　　不要誤解。Python 的受歡迎程度，仍然得到計算機科學家、數據科學家和人工智能專家的堅實支持。但是，如果你曾經和這些人一起共進晚餐，你也會知道他們對 Python 的弱點有多不滿。從運行緩慢，到要求過多的測試，到不顧之前的測試而產生運行時錯誤——這些都足以讓你惱火。這就是越來越多的程序員采用其他語言的原因——頂尖的程序員是 Julia，Go 和 Rust。Julia 擅長數學和技術性的任務，而 Go 擅長模塊化程序，Rust 是系統編程的首選。由于數據科學家和人工智能專家要處理許多數學問題，Julia 是他們之中的贏家。即使經過嚴格的審查，Julia 也有 Python 無法超越的優點。

　　Python 的禪與 Julia 的貪婪

　　當人們創建一種新的編程語言時，他們這樣做，是因為他們想保留舊語言好的特性并修復壞的特性。從這個意義上說，生于 1956 年的吉多·范羅蘇姆（Guido van Rossum）在 20 世紀 80 年代后期創造了 Python 來改進 ABC 語言。后者對于一種編程語言來說太完美了——雖然它的特性使它易于教學，但在現實生活中卻很難使用。相比之下，Python 相當實用。您可以在 Python 的禪宗思想中看到這一點，它反映了創作者的意圖:

　　美麗勝于丑陋。

　　顯性比隱性好。

　　簡單總比復雜好。

　　復雜總比難懂好。

　　平的比嵌套的好。

　　稀疏總比密集好。

　　可讀性很重要。

　　特例不足以打破規則。

　　盡管實用性勝過純粹。

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　　Python 仍然保留了 ABC 的良好特性：例如可讀性、簡單性和初學者友好性。但是 Python 比 ABC 更健壯，更適應現實生活。

　　從同樣的意義上說，Julia 的創造者希望保留其他語言的優點，摒棄不好的部分。但是

　　Julia 的創造者是這樣說的:

　　我們貪婪：我們想要更多。我們想要一種開源的語言，一種自由的許可。我們想要有紅寶石般活力的速度。我們想要一種同象語言，有像 Lisp 那樣的真正的宏，但是有像 Matlab 那樣明顯的、熟悉的數學符號。我們想要像 Python 一樣可用于一般編程，像 R 一樣容易用于統計，像 Perl 一樣自然用于字符串處理，像 Matlab 一樣強大用于線性代數，像 shell 一樣善于將程序粘在一起。有些東西非常簡單易學，卻能讓最嚴肅的黑客高興。我們希望它是交互式的，我們希望它被編譯。

　　Julia 想融合現有的所有優勢，而不是用其他語言的劣勢來交換。盡管 Julia 是一門年輕的語言，但它已經實現了創作者設定的許多目標。

　　Julia 的開發者喜歡什么

　　從簡單的機器學習應用到巨大的超級計算機模擬，多才多藝的 Julia 可以用于任何事情。從某種程度上來說，Python 也可以做到這一點——但是 Python 不知何故逐漸發展成了這樣。相比之下，Julia 正是為這種東西而生。自下而上。

　　Julia 的創造者希望創造一種和 C 語言一樣快的語言——但是他們創造的速度更快。盡管近年來 Python 變得更容易加速，但它的性能仍然遠遠不如 Julia。

　　2017 年，Julia 甚至加入了“億次浮點運算俱樂部”，這是一個小型的語言俱樂部，在巔峰狀態下，它的速度可以超過每秒 10 億次。除了 Julia，現在俱樂部里只有 C、C++ 和 Fortran。

　　社區

　　憑借其 30 多年的歷史，Python 擁有一個龐大的支持性社區。幾乎任何與 Python 相關的問題在一次谷歌搜索中都能得到答案。相比之下，Julia 社區非常小。雖然這意味著你可能需要進一步挖掘才能找到答案，但你可能會一次又一次地和同樣的人聯系在一起。這可能會變成超越價值的程序員關系。

　　代碼轉換

　　你甚至不需要知道一個單一的 Julia 命令來編碼 Julia。你不僅可以在 Julia 中使用 Python 和 C 代碼。你甚至可以在 Python 中使用 Julia！

　　不用說，這使得修補您的 Python 代碼的弱點變得非常容易?；蛘咴谀氵€在了解 Julia 的時候保持高效。

　　

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　　庫

　　這是 Python 的最大優點之一——它有無數維護良好的庫。Julia 沒有很多庫，用戶抱怨它們沒有得到令人驚訝的維護。

　　但是當你考慮到 Julia 是一門非常年輕的語言，資源有限，他們已經擁有的庫的數量相當可觀。除了 Julia 的庫數量正在增長這一事實之外，它還可以與 C 語言和 Fortran 語言的庫進行接口，例如處理圖。

　　動態和靜態類型

　　Python 是 100% 動態類型的。這意味著程序在運行時決定變量是浮點型還是整數型。

　　雖然這非常適合初學者，但它也引入了一大堆可能的錯誤。這意味著您需要在所有可能的場景中測試 Python 代碼——這是一個相當愚蠢的任務，需要花費很多時間。

　　由于 Julia 的創造者也希望它易于學習，朱莉婭完全支持動態編譯。但是與 Python 不同的是，如果你愿意，你可以引入靜態類型——比如，以它們在 C 或 Fortran 中的方式。

　　這可以為你節省大量時間：你可以在任何有意義的地方指定類型，而不是為不測試你的代碼尋找借口。

　　在小的時候投資

　　

　　【雷鋒網注：StackOverflow 上問題數量的對比和趨勢】

　　雖然所有這些聽起來都很棒，但重要的是要記住，與 Python 相比，Julia 仍然很小。一個很好的衡量標準是 StackOverflow 上的問題數量：此時，Python 被標記的次數比 Julia 多 20 倍！

　　這并不意味著 Julia 不受歡迎——相反，被程序員接受自然需要一些時間。想想看——你真的想用不同的語言來寫你的整個代碼嗎？不，你寧愿在未來的項目中嘗試一種新的語言。這就造成了每種編程語言從發布到被采用之間的時間差。

　　但是如果你現在采用它——這很容易，因為 Julia 允許大量的語言轉換——你是在投資未來。隨著越來越多的人接受 Julia，你已經獲得了足夠的經驗來回答他們的問題。此外，隨著越來越多的 Python 代碼被 Julia 取代，您的代碼將會更加持久。

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　　底線：讓 Julia 成為你的優勢

　　四十年前，人工智能只不過是一種利基現象。該行業和投資者并不相信它，許多技術既笨重又難以使用。但是那些在那時學會的人是今天的巨人——那些要求如此之高，以至于他們的工資與一個美國國家橄欖球聯盟的球員相當。同樣，Julia 現在仍然是非常合適的選擇。但是當它成長時，最大的贏家將是那些早期采用它的人。

　　我并不是說，如果你現在接受 Julia，你肯定能在十年內賺一大筆錢。但是你在增加幾率。

　　想想看：大多數程序員的簡歷上都有 Python。在接下來的幾年里，我們會在就業市場上看到更多的 Python 程序員。但是如果企業對 Python 的需求放緩，Python 程序員的前景將會暗淡。開始很慢，但不可避免。

　　另一方面，如果你能在簡歷中加入 Julia，你就有了真正的優勢。因為老實說，是什么讓你有別于其他任何一個 Python 程序員？沒什么東西。但是即使三年后，也不會有那么多的 Julia 程序員。

　　有了 Julia 技能，你不僅表現出你對工作要求以外的興趣。你也證明了你渴望學習，你對成為一名程序員意味著什么有了更廣泛的理解。換句話說，你適合這項工作。

　　你——和其他 Julia 程序員——是未來的搖滾明星，你知道的?；蛘?，正如 Julia 的創造者在 2012 年所說:

　　即使我們認識到我們不可原諒的貪婪，我們仍然想要擁有一切。大約兩年半前，我們開始創造我們貪婪的語言。它還沒有完成，但現在是 1.0 版本的時候了——我們創造的語言叫做 Julia。它已經滿足了我們 90% 不禮貌的要求，現在它需要別人不禮貌的要求來進一步塑造它。所以，如果你也是一個貪婪、不講道理、苛刻的程序員，我們希望你試一試。

　　Python 仍然非常受歡迎。但是如果你現在學習 Julia，那可能是你以后的黃金入場券。從這個意義上可以說：再見 Python。你好 Julia！

　　本文作者為瑞亞·莫將（Rhea Moutafis），他正在攻讀物理學博士學位，熱愛藝術、音樂和美麗的事物。

　　來源：Towards Data Science

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python 是前浪，Julia 是后浪？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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