Bahasa Pemrograman Julia, Apa itu?

 Apa itu Bahasa Pemrograman Julia?

Julia adalah bahasa pemrograman high performa, dan dinamis yang condong ke komputasi teknis, numerik, dan statistik. Ini juga telah menjadi bahasa populer untuk pemrograman sehari-hari atau umum, serta pengembangan web yang cepat. Banyak orang menggambarkan Julia memiliki kombinasi kinerja C yang kuat dan kemampuan prototipe cepat Python. Ide Julia muncul ketika penciptanya menyadari bahwa sementara komputasi ilmiah biasanya membutuhkan kinerja tinggi, pakar domain biasanya menggunakan bahasa yang lebih lambat dan lebih dinamis untuk pemrograman sehari-hari. Sementara pencipta Julia memahami bahwa ada beberapa alasan mengapa programmer lebih memilih bahasa dinamis untuk aplikasi tertentu, mereka masih berusaha untuk memanfaatkan desain bahasa modern dan teknik kompiler untuk satu lingkungan yang cukup kuat untuk membuat prototipe tetapi juga memiliki efisiensi untuk aplikasi yang intensif kinerja.

Dalam kata-kata pencipta Julia (dan pendiri Julia Computing):

“Kami menginginkan open source language, dengan lisensi liberal. Kami menginginkan kecepatan C dengan dinamisme Ruby. Kami menginginkan bahasa yang homoiconic, dengan makro yang sebenarnya seperti Lisp, tetapi dengan notasi matematika yang jelas dan familiar seperti Matlab. Kami menginginkan sesuatu yang dapat digunakan untuk pemrograman umum seperti Python, semudah statistik seperti R, alami untuk pemrosesan string seperti Perl, sekuat untuk aljabar linier seperti Matlab, serta baik dalam menempelkan program bersama-sama seperti shell. Sesuatu yang sangat sederhana untuk dipelajari namun membuat para peretas paling serius senang. Kami menginginkannya interaktif, dan kami ingin ini dikompilasi.”

Maka, lahirlah bahasa pemrograman Julia. Ini adalah bahasa yang fleksibel dan dinamis, ideal untuk komputasi ilmiah dan numerik. Namun, ia juga menawarkan kinerja yang biasanya dikaitkan dengan bahasa yang diketik secara statis seperti Ada, C, dan Java.

Diminta menjelaskan mengapa nama Julia, Stefan Karpinski mengatakan dalam sebuah wawancara, “Itu pertanyaan favorit semua orang. Tidak ada alasan yang bagus. Sepertinya itu nama yang cantik.”

 

Untuk apa mempelajari Julia?

Jika Anda mempertimbangkan karir sebagai full-stack developer atau front-end web developer, data scientist, atau ML engineer, Anda mungkin bertanya-tanya apakah perlu mempelajari bahasa baru seperti Julia, ketika sebagian besar perusahaan cenderung mencari spesialis dalam Java, Python, dan bahasa populer lainnya.

 

Berikut adalah beberapa alasan mengapa Julia layak ditambahkan ke keahlian Anda.

Julia Cepat dan sangat powerful

Sejak awal, Julia diciptakan dengan mempertimbangkan kinerja tinggi tetapi tanpa mengorbankan kenyamanan dan kemudahan penggunaan, seperti pengumpulan sampah. Ini sering merupakan trade-off dalam bahasa populer lainnya, seperti C++. Sebaliknya, aplikasi Julia—menggunakan kompiler LLVM—dapat mengompilasi secara efisien ke kode asli di berbagai platform. Di mana Julia bersinar adalah kemampuannya untuk menyeimbangkan kecepatan dan kinerja. Ini memiliki efisiensi bahasa seperti C, bahasa yang mengharuskan Anda untuk menentukan variabel dan tindakan yang sesuai, memungkinkan CPU untuk mengetahui apa yang harus dilakukan dengan cepat dan efisien. Tetapi Julia juga memiliki otot Python, yang lebih lambat, karena memerlukan instruksi khusus untuk variabel.

 

Julia Melempar Two-Language Problem ke Luar Jendela

Pengembang terlalu akrab dengan " Two-Language Problem " di mana aplikasi dibuat prototipe menggunakan bahasa dinamis yang lambat dan kemudian ditulis ulang dalam bahasa statis yang lebih cepat untuk tahap produksi. Masalah inefisiensi ini merupakan inti dari penciptaan Julia pada tahun 2009. Menurut Viral Shah, mereka frustrasi dengan kebutuhan untuk memprogram aplikasi dalam bahasa tingkat tinggi seperti Python dan R, hanya untuk bagian kinerja-kritis untuk ditulis ulang. dalam C/C++ untuk produksi. Proses ini tidak hanya lambat dan melelahkan, tetapi juga menimbulkan beberapa peluang kesalahan manusia untuk memengaruhi aplikasi.

 

Julia dibandingkan dengan data scientist

Julia juga diciptakan dengan mempertimbangkan data science, itulah sebabnya ia sangat baik dalam komputasi numerik. Sintaksnya berorientasi pada matematika, mendukung beberapa tipe data numerik dan dukungan untuk pemrograman paralel langsung dari kotak.

 

Julia interface/antarmuka dengan bahasa pemrograman yang lain

banyak hal dapat dilakukan secara native di Julia, dimungkinkan untuk menggunakan library yang sudah ditulis dalam bahasa lain seperti C dan Fortran. Menggunakan sintaks panggilan Julia, yang terlihat seperti panggilan fungsi biasa, fungsi dapat dipanggil dari Julia tanpa harus menggunakan 'kode lem,' kompilasi, atau pembuatan kode. Julia juga dapat berinteraksi dengan Java, R, Python, dan C++, memungkinkan tim developer untuk berbagi informasi antara dua bahasa atau lebih. Selain itu, Julia dapat disematkan di program lain menggunakan API penyematannya. Misalnya, aplikasi yang ditulis dengan Python dapat berinteraksi dengan Julia menggunakan PyJulia. Program R, di sisi lain, dapat menggunakan JuliaCall.