[Python] Julia (Was: Walks like Python. Runs like C).

[Valerio Maggio]

enrico franchi wrote:

>
> Manlio Perillo wrote:
>>
>> Che intendi dire che il JIT di pypy "non funziona" con i fp?
>>
>
> Che non li gestiva, una volta. Chiedevo se ora lo fa.
>

Aggiungo i miei due cent su Julia:

- Per inciso Julia è JIT compiled ed è scritto direttamente in Julia (alla
stregua di PyPy).
   Questo significa, in termini di prestazioni, che ha freddo è molto
lento, ma poi recupera di molto in termini di prestazioni. Beh, del resto
questo già lo sappiamo con PyPy.

- Ha una sintassi che subisce molto l'influenza di Matlab (vedi le
indicizzazioni one-indexed).
    Del resto i creatori di Julia vengono da quel mondo li e la nascita di
Julia è il risultato del loro tentativo di scavalcare tutte le limitazioni
di Matlab, specie per quello che riguarda il calcolo parallelo.

- A tal proposito, Julia nasce con un supporto nativo per caclolo
multi-core/multi machine

- Inoltre, allo stesso modo, nasce con una integrazione built-in per
l'interfacciamento con altri linguaggi
   - ad esempio ho visto moduli di ML per Julia che usano Sciki-learn,
oppure librerie di plotting che si appoggiano su matplotlib o ggplot

Tuttavia:
   - è certamente un linguaggio ancora non molto maturo ma con una
community in veloce espansione
  - è un linguaggio nato per la computazione scientifica e li morirà
(imho). Non vuole essere un linguaggio general-purpose.
Certo non mi meraviglierei se ci fosse qualcuno che inizi a fare anche il
caffè con Julia, ma è un linguaggio che esprime le sue potenzialità in
ambito numerico/scientifico.
Del resto è nato per quello! Inoltre, in quanto rimpiazzo di Matlab, tutto
torna.

Infine:
  - l'influenza di Julia nel mondo Python (ambito numerico/scientifico, si
intenda) non è certo stato di poco conto.
    Si consideri che alla scorsa SciPyConf, il più grande evento Python di
settore, c'è stato addirittura un training su Julia.

Inoltre, Julia (insieme a Python e R) appare nell'acronimo del nuovo
progetto Jupyter - evoluzione del kernel iPython language un-aware.
Infatti, iJulia è stato (se non erro) il primo progetto di porting di
iPython che non facesse uso di magic-extensions (come R e Octave prima di
lui)
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