近兩年，憑借 動態特性和易于擴展性，Python 在 企業級應用程序、機器學習/人工智能模型、數據科學等工作中，備受開發者青睞，其火熱程度早已超越了編程語言界的老牌兵 Java。而 Python 有朝一日會成為今朝的 Java 嗎？對此，本文作者發文表示，30 歲的 Python 正面臨著來自編程語言世界的新參與者——Julia 的威脅，而這究竟是怎么一回事？

作者 | James Warner

譯者 | 風車云馬，責編 | 屠敏

自上世紀90年代以來，編程語言Python已經取得了長足的進步。當Guido Van Rossum開發Python時，他幾乎不知道Python會成為世界上最流行的語言之一。今天，Python是人類歷史上使用最廣泛的編程語言之一，并且已經應用于很多應用程序中。無論是企業級應用程序，還是機器學習/人工智能模型、數據科學工作，Python幾乎在所有蓬勃發展的行業和領域中都受人青睞。

Python市場

全世界有超過800萬的開發人員出于各種目的熱忠于使用Python。由于其動態特性和易于擴展性，Python已經成為開發人員的首選語言。這也是為什么Python能夠擊敗Java的原因，Java一度以來都是開發人員最喜歡的語言。也可能是由于一門語言的自然老化過程，Java正在接近尾聲。大多數新語言都是為解決現代面臨的新挑戰而設計的。雖然之前開發的語言在解決當時的問題時效率極高，但要讓它們跟上不斷變化的行業和市場就變得極其困難。

但是，Python作為一種擁有如此龐大用戶和開發者支持的開源語言，即使在今天仍然保持著它的巔峰狀態。它豐富的庫和內置的功能使其成為企業、開發人員和數據科學家的熱門選擇。盡管Java仍然被用于企業開發，但它在其他領域的相關性幾乎為零。如果環顧四周，你很難發現一個機器學習專家在Java上設計和訓練模型。盡管如此，Java是全球第二大最受開發人員歡迎的語言。

取代Java

Python已經成功地在大多數領域取代了Java。在企業開發方面，Java面臨著來自谷歌的新編程語言Go的威脅。隨著我們進入未來科技時代，對高性能計算的需求也在不斷增長。這也是數據科學和人工智能的時代需求。盡管有人可能認為使用extreme GPU有助于提高速度和效率，但事實遠非如此。它不能滿足特定的數據處理需求。相反，前沿應用程序需要其他依賴項來優化性能，并幫助科學家和開發人員實現預期的目標。最終，這將引導企業和研究機構尋找更健壯的編程語言，為特定的任務及其交付速度而設計。

進入Julia的世界

這個人人都喜愛Python的時代，正面臨著來自編程語言世界的新參與者——Julia的威脅。Viral Shah是Julia Computing的首席執行官，他指出，在21世紀初，開發人員更喜歡用C語言進行系統編程，用JAVA開發企業應用程序，用SaaS進行分析，用MATLAB進行科學計算。然而，今天的開發人員使用Rust進行系統編程，Go進行企業開發，使用Python/R進行分析，并使用Julia進行科學計算。

這幾年來我們能夠感受到從MATLAB到Python的過渡。我們知道機器學習幾乎在所有應用程序中使用，而且Python庫使ML模型的實現更加容易，所以人們轉向了Python。在此之前，MATLAB是這項任務的最佳選擇，可以幫助人們進行分析和科學計算。但是很明顯，人們會把目光轉向更容易實現、容易理解、更快速、更高性能和可擴展的解決方案。因此，Python完美地填補了JAVA和MATLAB的空白。

Julia立足之地

Julia和Python之間的一個關鍵區別是處理特定問題的方式。Julia的構建是為了減輕高性能計算的挑戰。盡管Python現在已經發展為一種快速的計算語言，但是我們必須承認它不是為這項工作而設計的。然而，Julia是專門為高速處理和計算工作設計的。雖然它只有幾個月的歷史，卻已經在研究人員和數據科學家中引起轟動。

兩個月前，Julia發布了一個穩定的版本，稱為1.2，它已經得到了進一步的改進，可以有效地處理大量占用資源的數據科學項目。目前有超過800名Julia開發人員，他們正在為GitHub做貢獻，幫助其成為首選語言。

結論

憑借資源和速度這兩把“利劍”，兩個月大的Julia已經和30歲的Python打了一場硬仗。盡管現在很難說它能否完全接管Python，但它設計用于處理復雜的計算特性肯定會對世界產生影響。此外，隨著問題的處理需要更多的資源和更高性能的計算，Julia可能會成為每個人的最愛。除非Python想要和Java一樣的命運，否則它將不得不提高其速度和效率，并不斷優化它的庫。它可能不只是啟動新的更新，而是完全轉換引擎，使其成為更友好的CPU語言。Python相對于Julia的一個優勢是其豐富的庫。由于Julia還處于起步階段，所以它需要很長時間才能構建像Python這樣高效、動態的庫和函數。這兩種語言之間的斗爭才剛剛開始，但對于需要快速高效工具來實現目標的研究人員和科學家來說，Julia已經變成了一種優勢。

責任編輯：ct