Julia es un lenguaje de programación de código abierto de alto nivel, desarrollado por un grupo de 4 personas en el MIT. Julia es un lenguaje de programación dinámico y de alto rendimiento que se utiliza para realizar operaciones en computación científica. Similar al lenguaje de programación R, Julia se usa para cálculos estadísticos y análisis de datos. Julia se construyó principalmente por su velocidad en la programación, tiene una ejecución mucho más rápida en comparación con Python y R.
Julia brinda soporte para análisis de big data al realizar tareas complejas como la computación en la nube y el paralelismo, que juegan un papel fundamental en el análisis de Big Data. .
Para obtener tales características y compatibilidad, Julia se basa en el linaje de los lenguajes de programación matemáticos, pero también adopta mucho de muchos otros lenguajes dinámicos populares, que incluyen Perl ,Python , Lua, Lisp y Ruby .
¿Por qué lenguaje de programación Julia?
Julia tiene muchas razones para ser ampliamente utilizada para análisis de datos. Algunas de las razones son:
- Fácil de comenzar: Julia es un lenguaje de alto nivel, por lo que está más cerca de otros lenguajes de programación populares como Python, C, R, etc. Por lo tanto, es muy fácil aprender Julia para cualquier persona, especialmente para los programadores de Python y C.
- Código abierto: Julia es totalmente de código abierto y gratuito, por lo que se puede descargar y trabajar fácilmente.
- Lenguaje integrado: Julia está diseñada para cálculos científicos al igual que en Python , R y MATLAB , además tiene sus raíces en la programación de propósito general.
- Ejecución más rápida: se sabe que Julia es una combinación del lenguaje de programación Python y C. Por lo tanto, tiene una velocidad de ejecución de C muy alta en comparación con Python, R y MATLAB.
- Menos líneas de código: Julia brinda la flexibilidad de escribir menos líneas de código como en Python.
Comenzando con la programación de Julia
Encontrar un compilador: hay varios IDE en línea, como TutorialsPoint, repl.it, etc., que se pueden usar para ejecutar programas de Julia sin instalarlos.
Jupyter Notebook también se puede usar para ejecutar programas de Julia sin conexión. Aquí se explica cómo instalar Jupyter Notebook para Julia en Windows.
Programación en Julia: Dado que Julia es muy similar sintácticamente a otros lenguajes ampliamente utilizados, es más fácil codificar y aprender en Julia. Los programas se pueden escribir en Julia en cualquiera de los editores de texto más utilizados como Notepad++, gedit, etc. o en cualquiera de los editores de texto. Después de escribir el programa, guarde el archivo con la extensión .jl .
Escribiendo nuestro primer programa:
simplemente escriba el siguiente código después de iniciar el intérprete.
# Julia program to print Hello World # print functionprint("Hello World !") |
Producción:
Hello World
[print(“Hello World!”)] : Para imprimir algo en la consola, se usa la función print() . Para dar una nueva línea después de la declaración de impresión, se usa println() .
Comentarios:
los comentarios se usan para explicar el código y se usan de manera similar a Python. Los compiladores ignoran las entradas de comentarios y no las ejecutan. Los comentarios pueden ser de una sola línea o de varias líneas.
- Comentarios de una sola línea:
Sintaxis:# Single line comment
- Comentarios de varias líneas:
Sintaxis:#= Multi line comments =#
caracteristicas de julia
Hay múltiples características que diferencian a Julia de otros idiomas.
- Julia es un lenguaje de escritura dinámica que hace que su uso sea interactivo.
- Julia es un lenguaje de código abierto y, por lo tanto, todos los códigos fuente están fácilmente disponibles en línea.
- Julia puede trabajar en las bibliotecas Python, C y Fortran llamándolas directamente.
- Julia es flexible de usar, porque permite escribir menos líneas de código en comparación con C.
- Julia se compila justo a tiempo y, por lo tanto, puede incluso acercarse a la velocidad de ejecución de C.
- Julia puede manejar análisis de datos complejos con mucha facilidad.
Ventajas:
Hay muchas ventajas de Julia sobre Python y C. Algunas de ellas son:
- Julia es más rápida en comparación con Python, debido a su compilación justo a tiempo (JIT).
- Julia es muy compatible con los cálculos matemáticos.
- Julia asigna memoria a las variables automáticamente, como Python.
- Julia es una combinación de lenguaje escrito dinámico y estático.
Desventajas:
- Julia es un lenguaje indexado en 1, lo que significa que su indexación de array comienza desde 1, a diferencia de otros lenguajes en los que comienza desde 0. Esto podría causar problemas para adoptar nuevos hábitos de escritura de códigos.
- Julia, en comparación con Python, es muy nueva. Por lo tanto, la gente todavía prefiere Python sobre Julia.
- A las arrays en Julia se accede por columnas, mientras que a las arrays de Python se accede por filas. Esto puede crear problemas al tomar decisiones de diseño sobre cómo recorrer las arrays de manera efectiva en la memoria.
- Los diccionarios en Julia se codifican de manera diferente a los diccionarios en Python, lo que puede hacer que la ejecución sea más lenta en varios casos.
Aplicación de Julia:
- Julia se puede utilizar para los principales cálculos científicos que involucran Big Data.
- Julia se puede utilizar para la programación web con la ayuda de paquetes.
- Los cálculos de aprendizaje automático también se pueden realizar fácilmente con la ayuda de Julia.
- Con la ayuda de la compatibilidad con ARM, Julia pronto se utilizará en teléfonos inteligentes Android.