Le langage de programmation Julia gagne de plus en plus en popularité au sein de la communauté scientifiquedepuis janvier 2018
Le langage de programmation Julia a été créé par des chercheurs du MIT en 2009 et publié pour la première fois au grand public en 2012. Ce mois-ci, d’après des chiffres publiés par le site Web du langage, ce dernier serait en train de connaître une croissance rapide au sein de la communauté scientifique. Selon certains internautes, Julia pourrait même se placer comme concurrent direct de certains langages comme Python ou C++ dans les prochaines années vu la manière dont elle séduit les développeurs. Julia est un langage de programmation de haut niveau, performant et dynamique pour le calcul scientifique, avec une syntaxe familière aux utilisateurs d'autres environnements de développement similaires (Matlab, R, Scilab, Python, etc.).
Il fournit un compilateur sophistiqué, un système de types dynamiques avec polymorphisme paramétré, une exécution parallèle distribuée et des appels directs de fonctions C, Fortran et Python. Sa bibliothèque, essentiellement écrite dans le langage Julia lui-même, intègre également des bibliothèques en C et Fortran pour l’algèbre linéaire, la génération des nombres aléatoires et le traitement de chaînes de caractères. Les programmes Julia sont organisés suivant la définition de fonctions et de leur surcharge autour de différentes combinaisons de types d'arguments. Le développement de Julia a débuté en 2009 avec Jeff Bezanson, Alan Edelman, Stefan Karpinski et Viral Shah.
Le langage s'est popularisé lorsque le compilateur est devenu open source en 2012. Il est actuellement disponible sous licence MIT. À la base, ses concepteurs voulaient un langage open source avec une licence libre et renfermant de nombreux avantages surtout pour la communauté scientifique. « Nous voulons un langage open source, avec une licence libre. Nous voulons un langage qui associe la rapidité de C et le dynamisme de Ruby. En fait, nous voulons un langage homoiconic, avec de vraies macros comme Lisp et avec une notation mathématique évidente et familière comme Matlab. Nous voulons quelque chose d’aussi utilisable pour la programmation générale que Python, aussi facile pour les statistiques que R, aussi naturel pour la gestion de chaîne de caractères que Perl, aussi puissant pour l’algèbre linéaire que Matlab et aussi bien pour lier des programmes que le shell. Nous voulons qu’il soit à la fois interactif et compilé », avaient-ils déclaré en 2012.
En août 2018, la première version 1.0 jugée stable par l’équipe est publiée et le mois suivant, Julia occupait la 39e place dans le top 50 de l’index TIOBE. Après la sortie de cette version, Alan Edelman, Professeur au MIT CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Lab), directeur de Julia Lab au MIT et également l’un des cofondateurs de Julia s’est adressé à la communauté en ces termes : « la sortie de Julia 1.0 indique que Julia est maintenant prête à changer le monde technique en combinant la productivité de haut niveau et la facilité d’utilisation de Python et R avec la vitesse fulgurante de C ++ ».
En décembre de la même année, le MIT indiquait que le projet Julia comptait plus de 3 millions de téléchargements et est utilisé dans plus de 1500 universités pour l’informatique scientifique et numérique. Cela a permis, courant décembre 2018 à trois des fondateurs de Julia d’être nommés lauréats du prix Wilkinson pour le logiciel numérique. Ce prix est décerné tous les quatre ans aux auteurs d’un logiciel numérique exceptionnel. Il a pour objectif de reconnaître les logiciels novateurs en calcul scientifique et d’encourager les chercheurs en début de carrière, a expliqué le MIT. Le prix sera présenté à la conférence sur la science et l'ingénierie numérique de la Société de mathématiques industrielles et appliquées (SIAM) de 2019 à Spokane dans l'État de Washington qui se tiendra du 25 février au 1er mars 2019.
À ce jour, le site de Julia informe la communauté que le projet réunit plus de 2400 paquets inscrits et plus de 3,2 millions de téléchargements. Ce dernier représenterait, selon le site Web, une croissance de 78 % au niveau des téléchargements. Sur GitHub, le nombre d’étoiles a également augmenté pour atteindre environ 73 600. Des chiffres qui témoignent de la montée en puissance du langage au sein de la communauté et surtout chez les scientifiques. Des avis des utilisateurs recueillis sur le site parlent de ce que Julia soit plus rapide que Python, et plus que cela, elle est beaucoup plus expressive.
Pour eux, le système des types, les macros et la répartition multiple permettent d’aborder des projets plus ambitieux. Le langage interagit également avec Python, ce qui permet de tirer parti des bibliothèques existantes dans Python et de s’intégrer à l’écosystème, disent-ils. Pour d’autres, Julia est un excellent outil. « Il est facile de noter le problème, mais il est difficile de le résoudre, surtout si notre modèle est à haute dimension. C'est pourquoi nous avons besoin de Julia. Comprendre comment résoudre ces problèmes nécessite un peu de créativité », ont-ils déclaré pour expliquer le choix porté sur Julia.
Sources : Julia Computing, MIT
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Envoyé par Uther
. Et pour moi, me passer de valeurs globales, cela ne me demande aucun effort. Car c'est une pratique courante en programmation orienté-objet. Et pour un langage comme C++, je les mets toutes dans une structure (struct) ou un objet. C'est aussi une des caractéristiques d'un bon langage, il nous conditionne à adopter de bonnes pratiques.