我是怎样爱上 Julia 编程语言的？

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作者 | Emmett Boudreau
             译者 | Sambodhi
             筹谋 | 刘燕
             为什么 Julia 很快成了我最喜好的数据科学编程语言。
             本文出处发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Emmett Boudreau 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
             引      言
             谈及 2020 年的数据科学，险些任何事变都有许多选项可供选择。如许对数据科学家来说，既是一个积极的方面，由于科学家可以利用更多的工具工作、猜测，同时也是一个悲观的方面。由于有了云云多的选择，很难清晰地指出在某些环境下，哪种特定的工具可以或许工作，大概最得当办理某个题目。
             当我在举行研究的时间，偶尔打仗到一种比力新的科技，那就是 Julia 编程语言。
             当时，我不停在用 Python 编写基于 C 语言的后端模子，另有一些 Sklearn 和 Tensorflow 模子，我发现这些模子维护起来非常复杂。在我的特定方案中，当通过哀求移动大量数据堆时，我发现本身总会碰到 Pythonic 超时的环境。
             在雷同如许的场景中，C 后端无疑已经证明白本身的职位，但同时也带来了一个题目。大多数 Python 模块都是用 C 语言编写的，而不是 Python，这些模块在【*****智伍应用提示您：未购买正式版授权，功能受到影响！！请根据最上面的引导提示，自助购买正式版授权，主动开通！！在线客服微信：ccccyyyy4444，官方网站：zhiwu55.com*****】。对于我来说，这让整个体系变得更加令人恼火，开辟软件并将其从高级 Python 前端转移到工作中。
             说白了，这确实是一个明智的办理方案，C 语言大概是可以或许快速重复某些内容并使其可靠的最佳方法之一，因此最快的、行业尺度的工具接纳这个体系是有原理的。但是，要记着，固然 Python 由 C 语言表明，但 C 是一种差别的语言；这意味着 C 的专有实现经常必要某种依靠体系。
             Julia 是怎样办理这些题目的
             总结一下我对 Python 的扫兴之处，它是用于 C 语言的一种良好工具，但由于它是声明性的且面向脚本的，因此通常很难计划出底层办理方案。也就是说，以 Python 的方式运行 Python 现实上会非常迟钝，而且肯定不得当呆板学习或大数据操纵。
             Julia 是一种高级、多范式、高级的编程语言，近来才发布了 1.5 版本，假如你在这个行业，如今就去看看吧！
             速率
             Julia 是一种速率非常快的编程语言，每个利用它的人都大概是为了这个而学的。利用及时（Just-In-Time，JIT）编译不但能快速编译，而且利用多态（polymorphic）和语法表达式编写也快得令人难以置信，这些表【*****智伍应用提示您：未购买正式版授权，功能受到影响！！请根据最上面的引导提示，自助购买正式版授权，主动开通！！在线客服微信：ccccyyyy4444，官方网站：zhiwu55.com*****】。
             依靠关系
             对于依靠关系，Julia 也有一个非常有吸引力的方法。在 Julia 中，情况是以简朴的文本数据的情势存储的，即文件，该文件生存了给定项目标全部依靠关系信息。这使得科学家们可以非常轻易地相互分享情况，并更高效地举行互助。它也使得【*****智伍应用提示您：未购买正式版授权，功能受到影响！！请根据最上面的引导提示，自助购买正式版授权，主动开通！！在线客服微信：ccccyyyy4444，官方网站：zhiwu55.com*****】。要知道，Python 的 Pip 情况也有雷同的模式，但 Julia 语言真正领先之处在于与预编译、文件管理和存储库的完善集成。
             数据
             对数据范例，Julia 有独特的处置惩罚方法，它使得探索差别范例的统计和科学数据变得更加轻易，并使数据可以像在论文中一样表达。对于大数据狂人来说，有范例，可以或许很好的保持浮点精度和整数精度。对于字典迷来说，任何数据范例都可以是一个包罗符号的键，这意味着可以通过恣意的数据表现情势调用字典键：我以为这比在许多时间利用整数或字符串更好。尤其是在科学研究范畴更是云云。聚集可以得到唯一的数据集，而且可以用于很多算法，在 Julia 语言中，另有很多范例非常风趣。
             数据和代码的另一种扩展是元编程，感爱好的用户大概会高兴地发现，Julia 语言非常得当元编程。
             数据
             末了，真正让我倾向于重要成为 Julia 步伐员的是这门语言的机动性。在 Julia 中，从经典的函数式编程到完全差别的范式，只需一行简朴的代码，就可以轻松实现。Julia 中的表达式是令人难以置信的，只需一行代码就可以轻松地产生科学影响。
             总     结
             总而言之，现在业界领先的办理方案都是很好的工具，但此中肯定也有差别的工具值得探究。我可巧真正爱上的工具是 Julia 及其相干的生态体系，它也在快速发展，这让我高兴不已。作为一名数据科学家，不停更新最新、最棒的工具，乃至实行性工具，对你的行业来说大概都是至关紧张的。Julia 是一门神奇的语言，我想任何想要在数据科学中利用它的人，都会喜好它。无论这门语言可否会成为你代码库的重要贡献者，我以为它肯定是一种我乐于学习并从中学到很多东西的技能。
             作者先容：
             Emmett Boudreau，数据科学家。
             https://towardsdatascience.com/how-i-came-to-love-the-julia-language-948c32e2f9b0
            
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