Dans un billet de blog publié le 12 décembre, Logan Kilpatrick, défenseur de la communauté des développeurs principaux de Julia, partage son avis sur le langage Julia. « Un tout nouvel écosystème d'entreprises arrive sur le devant de la scène et elles ont toutes une chose en commun : elles utilisent le langage de programmation Julia. Les entreprises qui opèrent à la limite du possible s'appuient sur l'efficacité de Julia en matière de calcul, sa facilité d'utilisation et sa place dans l'écosystème du calcul scientifique pour résoudre certains des problèmes les plus difficiles au monde », écrit-il.Julia est un langage de programmation open source et un écosystème pour le calcul scientifique de haute performance. Conçu par des chercheurs du MIT en 2009 et dévoilé pour la première fois au grand public en 2012, il est doté d’une syntaxe familière aux utilisateurs d'autres environnements de développement similaires. Julia connaît une croissance fulgurante depuis sa sortie et certains vont même jusqu’à dire qu’il s’agit du langage idéal pour le calcul scientifique, la science des données et les projets de recherche. Le langage s'est popularisé lorsque le projet est devenu open source en 2012. Il est actuellement disponible sous licence MIT.
À la base, ses concepteurs voulaient un langage 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 homoïconique, 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.
Les raisons de l’adoption accélérée du langage Julia
Langage de haut niveau
Julia est un langage de haut niveau, ce qui signifie qu'il peut être utilisé pour développer rapidement des prototypes et résoudre des problèmes sans avoir besoin de trop de code. De l’avis de Kilpatrick, cela rend Julia extrêmement utile pour les startups, car elles peuvent développer rapidement leurs produits ou services sans avoir à se soucier des exigences de codage complexes. De plus, comme Julia est open source, il existe de nombreux paquets qui peuvent être utilisé pour accélérer encore le développement.
Compatibilité avec d'autres langages
L'un des principaux avantages de Julia est sa compatibilité avec d'autres langages tels que Python, R, C++, MATLAB et Java. Cela permet d'intégrer facilement ces langages dans le processus de développement sans avoir à écrire du code supplémentaire ou à investir dans des ressources additionnelles. Par exemple, si le programmeur a besoin d'utiliser Python pour certaines tâches mais souhaite avoir la rapidité du C++ pour d'autres, il est possible de facilement les combiner dans un projet avec Julia. Des entreprises comme Julius Technologies s'efforcent de combler le fossé entre plusieurs langages avec Graph Computing et Julia.
Plateformes flexibles
Julia offre également une certaine flexibilité en ce qui concerne ses plateformes ; elle prend en charge Windows, Mac OS X et Linux. Cela signifie que, quel que soit le type d'appareil auquel vos utilisateurs ont accès, ils pourront faire l'expérience de votre application ou de votre site Web sans aucun problème ou retard dû à une incompatibilité entre les plateformes. Il y a également un nombre croissant d'intégrations web en cours de réalisation grâce à l'équipe de Pluto.jl, ce qui devrait élargir considérablement le public qui peut utiliser Julia.
La vitesse et l'efficacité de Julia
Une des caractéristiques les plus puissantes de Julia est son extensibilité : on peut ajouter de nouvelles méthodes à des fonctions précédemment définies, et utiliser des méthodes précédemment définies sur de nouveaux types. Parfois, ces nouvelles entités obligent Julia à recompiler le code pour tenir compte des changements dans la version. Cela se produit en deux étapes : d'abord, le code « obsolète » est invalidé, le marquant comme impropre à l'utilisation ; ensuite, si nécessaire, le code est à nouveau compilé à partir de zéro en tenant compte des nouvelles méthodes et des nouveaux types.
Les premières versions de Julia étaient...
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