Julia wint aan populariteit over Python

De programmeertaal Julia wint sinds de lancering zeven jaar geleden steeds meer terrein. Ontwikkelaars geven de voorkeur aan Julia voor het bouwen van modellen voor machine learning en het uitvoeren van supercomputersimulaties.

Dat blijkt uit het onlangs gepubliceerde 2019 Julia User & Developer Survey, waarin de sterke en zwakke punten van Julia worden beschreven.

Het aantal Python-gebruikers mag de afgelopen jaren dan zijn geëxplodeerd, het is niet de enige programmeertaal die zich wil vestigen in het groeiende veld van data science, aldus Tech Republic. Wel wordt Python genoemd als de nummer één taal die ontwikkelaars zouden gebruiken, als ze niet al Julia gebruikten. Dit maakt Python meteen ook de tweede meest populaire taal na Julia.

De door MIT gecreëerde programmeertaal Julia is naar eigen zeggen een taal voor ontwikkelaars die alles willen. Zo ambieerden de makers een taal die de snelheid van C combineert met de bruikbaarheid van Python en de dynamiek van Ruby. Maar ook met de wiskundige vaardigheid van MatLab en de statistische kwaliteiten van R.

Voor- en nadelen

Gebruikers zijn het meest lovend over de snelheid waarmee Julia code uitvoert, gevolgd door het gebruiksgemak en het opensource karakter van de taal. De grootste niet-technische reden om Julia te gebruiken, is volgens het onderzoek het feit dat het gratis is. Naast ook de getalenteerde en actieve community en het gemak om pakketten voor Julia te maken.

Maar naast voordelen zijn er zeker ook een aantal nadelen die Julia met zich meebrengt. Zo benadrukken respondenten dat de pakketten niet zo volwassen of goed onderhouden zijn, als ze zouden willen. Ook duurt het te lang om gegevens te plotten en wordt het als minpunt gezien dat het niet mogelijk is om zelfstandige binaries of bibliotheken te genereren.

Julia Computing, een organisatie die is opgericht door de makers van de taal, richt zich nu op het behandelen van enkele van deze klachten. Eerder dit jaar kondigde de organisatie de JuliaTeam-service aan om het eenvoudiger te maken pakketten te vinden en te beheren.

Bovendien wordt het ook als nadeel ervaren dat nog te weinig mensen de programmeertaal gebruiken. Zeker als het op collega’s aankomt, gevolgd door niet genoeg Julia-gebruikers in een specifieke vakgebied. De meerderheid van de ontwikkelaars gebruikt Julia voor onderzoek of op het werk en dan met name op het gebied van data science en statistics, engineering en machine learning.

Veelzijdigheid

Julia heeft een veelzijdigheid van mogelijkheden en het vermogen om workloads over honderdduizenden rekenkernen te verspreiden. Dat heeft ertoe geleid dat de taal voor alles kan worden gebruikt: van machine learning tot grootschalige supercomputersimulatie.

MIT omschrijft Julia dan ook als de enige dynamische programmeertaal die op hoog niveau in de petaflopclub is gebruikt. De taal simuleerde 188 miljoen sterren, sterrenstelsels en andere astronomische objecten op Cori, ‘s werelds tiende krachtigste supercomputer.

Gerelateerd: Python hard op weg om ‘s werelds populairste programmeertaal te worden