Python과 Julia 중 어느 것을 배워야 합니까?

Julia는 과학 컴퓨팅을 위한 고성능 동적 고급 프로그래밍 언어입니다. 구문은 다른 과학 컴퓨팅 언어와 유사합니다. 많은 경우에 컴파일된 언어에 필적하는 성능을 가지고 있습니다. Julia는 과학 및 수치 컴퓨팅에 적합한 유연하고 동적인 언어로, 기존의 정적인 유형의 언어에 필적하는 성능을 제공합니다.

다양한 언어로 풍부한 프로그래밍 경험을 가진 Matlab 고급 사용자 그룹은 기존 과학 컴퓨팅 프로그래밍 도구에 불만족합니다. 이러한 소프트웨어는 너무 구체적입니다. 어떤 분야에서는 매우 좋은 성과를 거두지만 다른 분야에서는 매우 열악합니다. (추천 학습: Python 비디오 튜토리얼)

그들이 원하는 것은 C 언어만큼 빠르고 Ruby만큼 역동적인 오픈 소스 소프트웨어입니다. 진정한 동질성을 가져야 합니다. Lisp 및 Matlab과 같은 친숙한 수학적 표기법은 Python만큼 다재다능하고, R만큼 통계 분석에 편리하고, 문자열 처리에 있어서 Perl만큼 자연스럽고, Matlab만큼 강력해야 합니다. 쉘과 같은 언어, 지루한 실제 해커 없이 쉽게 배울 수 있고 동시에 대화형이어야 하며 동시에 컴파일되어야 합니다...

# 🎜🎜#프로젝트는 2009년 중반에 시작되었으며 현재(2012년 2월) 버전 1.0 출시 이후 90% 정도 진행되었습니다. 소스코드 홈페이지에서 다운로드하여 사용해 볼 수 있습니다.

현재 Julia 중국어 커뮤니티는 빠르게 성장하고 있으며 Julia 언어 프로그래밍 개발과 같은 질의 응답 플랫폼이 구축되었습니다.

공식 소개는 다음과 같습니다. “우리는 C의 속도와 Ruby의 유연성을 갖춘 자유로운 라이센스를 갖춘 오픈 소스 언어를 원했습니다. -Lisp와 같은 실제 매크로와 Matlab과 같은 친숙한 수학적 표기법을 사용하는 언어와 유사합니다. 우리는 Python만큼 일반 프로그래밍에 사용 가능하고, R만큼 사용하기 쉽고, Perl만큼 사용하기 쉬운 언어를 원합니다. 문자열 처리를 위한 Matlab과 마찬가지로 프로그램을 셸처럼 결합하는 데 능숙합니다. 배우기 쉽지만 심각한 해커가 이 프로그램을 좋아하게 만들 수 있기를 바랍니다.”# 🎜🎜#Julia는 Python(JuliaPy/PyCall.jl)으로 모든 것을 호출할 수 있고, 대부분의 R을 호출할 수 있으므로 역사적 부담이 있더라도 너무 긴급한 작업이 아니라면 너무 걱정하지 마세요. 한 달 안에 뭔가 생각해내세요. Julia의 학습 곡선은 매끄럽지만 Julia를 사용하여 좋은 성능과 깔끔한 ​​추상화로 코드를 작성하려면 일정 시간이 걸리기 때문입니다. Python의 단순성은 장점이지만 단점도 가져옵니다.

게다가 Julia 커뮤니티는 Python을 포기하라고 말한 적이 없습니다. 왜냐하면 은총알(No Silver Bullet)이 없기 때문입니다. 과학 컴퓨팅 분야에서만 현재 Julia가 더 적합한 솔루션이기 때문입니다. 과학적인 컴퓨팅을 제공합니다. 컴퓨팅을 위해 태어났지만 다른 분야에서는 Julia가 거의 장점이 없습니다. 따라서 Python에서 Julia를 사용하는 데 도움이 되는 pyjulia도 있습니다. 물론, 앞으로는 Python을 호출하지 않고 Julia를 직접 사용하는 경우가 많을 것이라고 예상할 수도 있습니다.

더 많은 Python 관련 기술 기사를 보려면

Python Tutorial

열을 방문하여 알아보세요!

위 내용은 Python과 Julia 중 어느 것을 배워야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!