Betört a Julia a népszerű programozási nyelvek közé

A sebesség és a skálázhatóság miatt egyre vonzóbb alternatívává válik a Julia programozási nyelv a Python, az R és a MATLAB mellett az adattudománnyal és a matematikai számításokkal foglalkozó területeken dolgozók körében – mutatja a TIOBE új rangsora. A nagy számításigényű feladatok gyors prototipizálására használható dinamikus nyelvet a Python potenciális riválisaként emlegetik azt adattudományban, és most első alkalommal került be a a programozási nyelvek népszerűségét mutató TIOBE Index első 20 helyezettje közé.

A TIOBE Index augusztusi kiadásában 0,85 százalékos részesedéssel a 20. legnépszerűbb programozási nyelv a Julia, ami nem tűnhet soknak, de rámutat arra, hogy mivel a Pythonnál gyorsabb, az R-nél alkalmasabb a nagy rendszerek írására, és használata kevésbé költséges, mint a MATLAB-é, ezért egyre vonzóbb adattudományos és természettudományos területeken. A dinamikus nyelv maga mögé utasította a Delphi-t, a Perl-t, az Objective C-t és a Kotlint.

A top tízben első helyen a Python (13,33%), amit követ a C (11,41%), a C++ (10,63%), a Java (10,33%), a C# (7,04%), a JavaScript (3,29%), a Visual Basic (2,64%), az SQL (1,53%), az Assembly (1,34%), majd a PHP (1,27%). Ebben a ligában túl nagy változások nem várhatók már egy ideje.

Promptolsz-e már padawan? Januári, juniorokkal foglalkozó adásunk a téma felsőoktatási aspektusait nem érintette. Ezen most változtatunk.

A Julia-t 2009-ben kezdték el fejleszteni a Massachusetsi Műszaki Egyetem (MIT) kutatói, viszonylag fiatal, 1.0-ás verziója 2018-ban jött ki. Egy open-source (OS), JIT fordított, elsősorban nagy számításigényű feladatok gyors prototipizálására és nagy teljesítményű futtatására alkalmas nyelv. Cserébe az első futtatások lassúak, illetve előnye még, hogy a C-hez hasonló számítási teljesítmény érhető el a használatával. A statisztikai elemzésekhez olyan jó, mint az R, és dinamikus mint a Ruby, erősen támogatja a párhuzamos és az elosztott feldolgozási modelleket is.

A TIOBE index egy olyan képletre épül, amely számos aggregátorból gyűjt adatot, többek közt a vezető keresőmotorokban, például a Google-ban, a Yahoo-ban és a Bingben, valamint a Wikipedia-hoz hasonló webhelyeken végzett kereséseket is figyelembe veszi a mérnökök visszajelzései, a tanfolyaom és az egyes nyelvekhez fűződő külső beszállítók mellett . Noha többen is szkeptikusak azzal kapcsolatban, hogy így valóban mérhető-e egy programozási nyelv népszerűsége, rálátást nyújt arra, hogy a fejlesztői közösség figyelme hova irányul.