زبان برنامه نویسی جولیا چیست؟ (آیا باید با پایتون خداحافظی کنیم؟)

فرض کنید یه ابرقهرمان جدید وارد دنیای برنامه نویسی شده که سرعت و قدرت فوق العاده ای داره و می تونه معادلات پیچیده رو مثل آب خوردن حل کنه. اسم این ابرقهرمان "جولیا" هست.

جولیا یه زبان برنامه نویسی سطح بالا و همه منظوره است که به تازگی حسابی سر و صدا کرده و طرفداران زیادی پیدا کرده.

اما جولیا چی کار می کنه که انقدر خاص شده؟

تو این مقاله قراره با جولیا بیشتر آشنا بشیم و ببینیم چطور می تونه بهمون کمک کنه تا به یه برنامه نویس فوق العاده تبدیل بشیم.

Julia چیست؟

تو دنیای برنامه نویسی، نیاز به یه زبان برنامه نویسی با عملکرد بالا و انعطاف پذیر همیشه حس می شد. خیلی از متخصصان این حوزه به سمت زبان های برنامه نویسی پویا ولی کندتر کشیده شده بودن. دلیل استفاده از این زبان های پویا هم زیاد بودن، اما همچنان نمی شد از نیاز به یه زبان سریع و کارا چشم پوشی کرد.

حالا، از یه زبان مدرن چه انتظاری داریم؟ چندتا از این انتظارات اینا هستن:

• باید مشکل توازن بین عملکرد و سادگی رو حل کنه.
• باید محیطی فراهم کنه که متخصصان بتونن به راحتی نمونه های اولیه خودشون رو توش بسازن.
• باید محیطی باشه که برای اجرای برنامه های با عملکرد بالا کارآمد باشه.

زبان برنامه نویسی Julia دقیقاً این انتظارات رو برآورده می کنه. Julia یه زبان برنامه نویسی عمومی با عملکرد بالا و انعطاف پذیره که می تونی باهاش هر برنامه ای رو بنویسی. این زبان برای محاسبات علمی و عددی خیلی مناسبه.

تاریخچه Julia

داستان Julia برمی گرده به سال ۲۰۰۹، زمانی که چهار دانشمند به نام های جف بزانسن، استفان کارپینسکی، ویرال بی. شاه و آلن ادلمن تصمیم گرفتن یه زبان برنامه نویسی جدید بسازن. این تیم می خواست زبانی رو ایجاد کنه که هم سرعت بالای زبان های سطح پایین مثل C و Fortran رو داشته باشه و هم سادگی و خوانایی زبان هایی مثل Python رو.

توی ۱۴ فوریه ۲۰۱۲، این تیم وبسایتی راه اندازی کرد و توی اون، اولین پست وبلاگشون رو منتشر کردن که هدف از ایجاد Julia رو توضیح می داد. در آوریل همون سال، استفان کارپینسکی توی یه مصاحبه با مجله InfoWorld، از اسم "Julia" برای این زبان رونمایی کرد.

تو سال ۲۰۱۴، اولین کنفرانس سالانه JuliaCon برای کاربران و توسعه دهنده های Julia برگزار شد و از اون به بعد هر سال برگزار می شه. نسخه 0.3 Julia تو آگوست ۲۰۱۴ منتشر شد و نسخه 0.4 تو اکتبر ۲۰۱۵. نسخه 0.5 هم تو اکتبر ۲۰۱۶ عرضه شد.

تو ژوئن ۲۰۱۷، نسخه 0.6 Julia منتشر شد و بعدش نسخه های 0.7 و 1.0 تو ۸ آگوست ۲۰۱۸ عرضه شدن. نسخه 0.7 برای تست پکیج ها و ارتقا به نسخه 1.0 خیلی مفید بود. نسخه های 1.0.x از Julia هنوز هم پشتیبانی می شن.

تو ژانویه ۲۰۱۹، نسخه 1.1 Julia منتشر شد و بعدش تو آگوست ۲۰۱۹ نسخه 1.2 عرضه شد. نسخه 1.3 تو نوامبر ۲۰۱۹، نسخه 1.4 تو مارس ۲۰۲۰ و نسخه 1.5 هم تو آگوست ۲۰۲۰ منتشر شدن.

کاربردهای Julia

Julia تو خیلی از زمینه های مختلف استفاده می شه و به خاطر سرعت بالا و قابلیت های گسترده ای که داره، محبوبیت زیادی پیدا کرده. از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی گرفته تا علم داده و توسعه وب، Julia به برنامه نویسا این امکان رو می ده که پروژه های خودشون رو به بهترین شکل ممکن پیاده سازی کنن. تو این بخش به برخی از کاربردهای مهم Julia می پردازیم.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

یکی از کاربردهای اصلی Julia تو زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعیه. Julia به خاطر عملکرد بالا و کتابخانه های گسترده ای که داره، یه انتخاب عالی برای این کاربرداست. ابزار MLJ.jl یه مجموعه ابزار کامل برای اجرای الگوریتم های استاندارد یادگیری ماشینه مثل خوشه بندی، درخت تصمیم گیری و مدل های خطی تعمیم یافته. Julia همچنین فریمورک های یادگیری عمیقی مثل Flux و Knet رو داره که کار با شبکه های عصبی رو آسون تر می کنن.

علم داده و مصورسازی

Julia تو زمینه علم داده هم خیلی قویه. این زبان برای تحلیل داده ها و مصورسازی خیلی مناسبه، چون سرعت و کارایی بالایی داره. Julia مجموعه ای از کتابخانه های مصورسازی رو ارائه می ده که می تونید باهاش نمودارها و دیاگرام های پیچیده بسازید و تحلیل داده ها رو انجام بدید. چندتا از این کتابخانه ها عبارتند از Plots.jl، Makie.jl برای مصورسازی، UnicodePlots.jl برای رسم نمودارها توی ترمینال و CSV برای خوندن فایل های CSV.

توسعه وب

Julia تو زمینه توسعه وب هم حرفی برای گفتن داره. فریمورک Genie.jl همه چیزهایی که برای ساخت برنامه های وب و APIها نیاز داری رو فراهم می کنه. با Genie می تونی برنامه های تعاملی داده، پلاگین های UI بدون کدنویسی و ORM هم بسازی. Franklin.jl هم برای ایجاد سایت های استاتیک استفاده می شه و قابل سفارشی سازیه. از کتابخانه های دیگه می شه به HTTP.jl، Dash.jl، WebSockets.jl و Mux.jl اشاره کرد.

گرافیک

Julia کتابخانه های قدرتمندی برای گرافیک داره که قابلیت های مصورسازی و ویژگی های تعاملی زیادی ارائه می دن. مثلاً Luxor.jl برای رسم گرافیک های برداری، Javis.jl برای ساخت انیمیشن ها، Flux3D.jl و Vulkan.jl برای گرافیک های سه بعدی کاربرد دارن.

محاسبات موازی

Julia از اول با هدف محاسبات موازی ساخته شده و تو همه سطوح برنامه نویسی موازی قابلیت داره. این زبان مولتی تردینگ داخلی داره که اجازه می ده چندین وظیفه به طور همزمان تو یه فرآیند یا برنامه اجرا بشه. همچنین از مولتی پراسسینگ و محاسبات توزیع شده پشتیبانی می کنه. چندتا از کتابخانه های کاربردی تو این زمینه LoopVectorization.jl، Dagger.jl و DistributedArrays.jl هستن.

رباتیک

Julia برای برنامه های رباتیک هم مناسبه، چون اجازه می ده الگوریتم ها رو سریع تست و توسعه بدی. JuliaRobotics GitHub Organization یه مجموعه ابزار برای توسعه رباتیک با Julia ارائه می ده که شامل مصورسازی سه بعدی، برنامه ریزی حرکتی، کنترل ربات و کتابخانه های شبیه سازی می شه. این پروژه همچنین درس ها و پروژه های شروع برای تازه کارهای رباتیک تو Julia داره. همچنین می تونی Julia رو با کتابخانه ها و فریمورک های رباتیک موجود مثل ROS استفاده کنی. از بسته های کاربردی تو این زمینه می شه به RigidBodyDynamics.jl، Caesar.jl و MeshCatMechanisms.jl اشاره کرد.

[note]

اگه دوست داری بیش تر با رباتیک و دنیای دوستای آهنیمون آشنا شی، یه سر به این مقاله بزن: 

رباتیک چیست؟ (چگونه دوستان آهنی ما دنیا را تغییر می دهند!)

[/note]

محاسبات علمی

Julia یه اکوسیستم قوی از کتابخانه های محاسبات علمی داره و یه مدیر بسته داخلی کارآمد برای نصب و مدیریت وابستگی ها ارائه می ده. به خاطر قابلیت های تردینگ، موازی سازی حافظه توزیع شده و محاسبات GPU، جولیا تو زمینه محاسبات علمی با کارایی بالا هم پیشرفت های زیادی داشته. کتابخانه هایی مثل DifferentialEquations.jl برای حل معادلات دیفرانسیل، JuMP.jl برای بهینه سازی و تحقیق در عملیات، IterativeSolvers.jl برای الگوریتم های تکراری در حل سیستم های خطی و AbstractFFTs.jl برای اجرای FFTها موجود هستن.

توسعه صوتی

Julia امکاناتی برای پردازش، ضبط، توسعه و کنترل صوتی ارائه می ده. از کتابخانه های پشتیبانی این قابلیت ها می شه به WAV.jl، PortAudio.jl و MIDI.jl اشاره کرد. برای کتابخانه های موسیقی هم می تونی از JuliaMusic GitHub repo استفاده کنی.

توسعه بازی

Julia می تونه توی توسعه بازی هم خیلی کمک کننده باشه. از ایجاد تا طراحی، برنامه نویسی و تولید بازی، Julia می تونه یه انتخاب خوب باشه. بسته های محبوب تو این زمینه شامل Starlight.jl برای ساخت بازی های ویدئویی، GameZero.jl و Nebula.jl هستن.

بانکداری و مالی

Julia می تونه برای ایجاد مدل های مالی پیچیده استفاده بشه. کتابخانه های مثل Plot.jl و چندتا کتابخانه دیگه برای تحلیل و مصورسازی داده های بازار بهت کمک می کنن تا تصمیمات بهتری بگیری.

زیست شناسی و بیوتکنولوژی

Julia تو زمینه بیوتکنولوژی کاربردهای زیادی داره. می تونی با Julia مدل هایی بسازی که اثرات درمان های خاص روی سیستم های بیولوژیکی رو پیش بینی کنه. همچنین می تونی داده های بزرگ حاصل از آزمایش های بیولوژیکی رو تحلیل کنی، مصورسازی هایی برای درک بهتر داده ها بسازی و الگوریتم هایی توسعه بدی. BioJulia یه مثال از سازمان هایی که تو زمینه زیست شناسی از Julia استفاده می کنن.

اقتصاد

علاوه بر زبان های رایج تحلیل اقتصادی مثل R و Python، می تونی از Julia تو بخش اقتصاد هم استفاده کنی. می تونی از Julia برای تحلیل داده ها، بهینه سازی مسائل و تحلیل کمی اقتصاد استفاده کنی. QuantEcon یه جای خوب برای شروع یادگیری اقتصاد با Julia هست.

ریاضیات

Julia برای محاسبات ریاضی و علمی خیلی مناسبه. این زبان مجموعه ای گسترده از کتابخانه ها برای انجام عملیات ریاضی شامل جبر خطی، تحلیل عددی، تبدیل فوریه و بهینه سازی داره.

علوم طبیعی

تو زمینه مدل سازی آب و هوا، هر ثانیه محاسباتی اهمیت داره. دانشمندان می تونن از Julia برای توسعه ابزارهای تحلیل داده و مصورسازی، حل مسائل عددی و برنامه های محاسبات علمی استفاده کنن. قابلیت های محاسبات عددی Julia به دانشمندان این امکان رو می ده تا مسائل پیچیده ریاضی رو به راحتی حل کنن.

پزشکی و داروسازی

Julia تو زمینه های تحقیقاتی پزشکی و داروسازی خیلی کاربرد داره. محققان از Julia برای تحلیل داده های بزرگ استفاده می کنن تا اثرات داروها رو بررسی کنن، اثرات بلندمدت درمان ها رو بفهمن و درمان های جدید رو شبیه سازی و توسعه بدن. می تونی با Julia مدل های پیش بینی بسازی و الگوهای داده ای رو شناسایی کنی. تو پزشکی می تونی از Julia برای توسعه شبیه سازی های پزشکی برای تصویربرداری پزشکی و تحلیل شرایط پزشکی استفاده کنی.

صنایع فناوری

با توجه به اینکه Julia خیلی سریعه و استفاده ازش راحته، شرکت های فناوری زیادی دارن از این زبان استفاده می کنن. شرکت ها و موسساتی مثل MIT، ناسا، BlackRock، Pumas-AI، Pfizer، مایکروسافت، گوگل، IBM و خیلی های دیگه از Julia برای پروژه ها و کارهای مختلفشون استفاده می کنن.

انرژی

تو بخش انرژی، Julia می تونه برای تحلیل داده های بزرگ، توسعه مدل ها و شبیه سازی ها و ایجاد برنامه های مدیریت انرژی و صرفه جویی استفاده بشه. همچنین می تونی مدل های پیش بینی انرژی رو با Julia توسعه بدی، تولید و مصرف انرژی رو شبیه سازی کنی و برنامه های مدیریت انرژی بسازی. بعلاوه، الگوریتم های یادگیری ماشین رو می تونی برای پیش بینی مصرف و هزینه انرژی با Julia توسعه بدی.

Julia تو زمینه های دیگه مثل ورزش و چاپ سه بعدی هم پتانسیل زیادی داره. برای مطالعه موردی بیشتر می تونی به JuliaHub case studies سر بزنی. همچنین، کتابخانه های مختلف برای کاربردهای متفاوت تو Julia GitHub repos موجود هستن که می تونی تو بخش Community سایت رسمی زبان Julia پیداشون کنی.

"ما Julia را ساختیم چون می خواستیم زبانی داشته باشیم که هم سریع باشد و هم ساده برای استفاده. ما می خواستیم زبانی بسازیم که بهترین ویژگی های زبان های مختلف را در خود داشته باشد." - Jeff Bezanson

ویژگی های Julia

بیایید نگاهی بندازیم به ویژگی ها و قابلیت های Julia که این زبان رو خاص می کنه:

• سیستم نوع دهی پویا و قدرتمند: Julia یه سیستم نوع دهی داره که خیلی انعطاف پذیره و به راحتی می شه ازش استفاده کرد.
• چندریختی (Multiple Dispatch): این قابلیت به کاربر اجازه می ده که رفتار تابع ها رو بر اساس ترکیب های مختلف آرگومان ها تعریف کنه.
• پوسته قدرتمند: Julia یه پوسته قدرتمند داره که به راحتی می تونه بقیه فرآیندها رو مدیریت کنه.
• فراخوانی توابع C بدون نیاز به Wrapper: می تونی توابع C رو بدون نیاز به Wrapper یا API خاصی توی Julia فراخوانی کنی.
• پشتیبانی از Unicode: جولیا پشتیبانی کارآمدی از Unicode داره.
• ماکروهای شبیه به Lisp و فرآیندهای متاپروگرامینگ: Julia به کاربرانش ماکروهایی شبیه به Lisp و ابزارهای متاپروگرامینگ دیگه ای ارائه می ده.
• کوروتین های سبک وزن: Julia از نوعی تردینگ سبک وزن به نام کوروتین پشتیبانی می کنه.
• مناسب برای محاسبات موازی و توزیع شده: Julia برای محاسبات موازی و توزیع شده خیلی مناسبه.
• سرعت کدنویسی بالا: به دلیل نیاز نداشتن به برداری سازی کد برای افزایش کارایی، کدنویسی در Julia سریع تره.
• ارتباط کارآمد با زبان های دیگه: Julia می تونه به خوبی با زبان های دیگه مثل Python، R و Java ارتباط برقرار کنه. مثلاً با استفاده از PyCall می تونی با Python، با RCall با R و با JavaCall با Java ارتباط برقرار کنی.

چه چیزی Julia رو خاص می کنه؟

Julia ویژگی های زیادی داره که اونو به یه زبان برنامه نویسی خاص و منحصر به فرد تبدیل کرده. اینجا چندتا از ویژگی های مهمش رو برات می گم که یادگیری Julia رو جذاب می کنه.

سرعت

یکی از ویژگی های شگفت انگیز Julia سرعت بالاشه. اما واقعا چقدر سریع؟

در رصدخانه Apache Point، از سال 1998 شروع کردن به تصویربرداری از هر جسم قابل رویت توی 35 درصد از آسمان. این پروژه به نام Celeste، داده های 500 میلیون ستاره و کهکشان رو جمع آوری کرد. برای 16 سال، دسته بندی این تصاویر یه کار خسته کننده و زمان بر بود.

اما بعد Julia وارد ماجرا شد.

در سال 2014، یه تیم از دانشمندان و برنامه نویسا 178 ترابایت داده تصویری رو جمع کردن و تخمین های نقطه ای برای 188 میلیون ستاره و کهکشان رو در عرض فقط 14.6 دقیقه تولید کردن.

این موفقیت علمی و برنامه نویسی با اجرای Julia روی ابررایانه Cori و رسیدن به کارایی 1.54 پتافلاپس (10¹⁵ عملیات در ثانیه) در 1.3 میلیون ترد روی 9300 نود انجام شد. به این ترتیب، Julia تبدیل به چهارمین زبانی شد که به کارایی پتافلاپس رسید، بعد از C، C++ و Fortran.

نحو

یکی دیگه از ویژگی های جذاب Julia نحو یا syntax اونه. قبل از اومدن Julia، محاسبات علمی بیشتر با زبان های پویا مثل Python یا R انجام می شد. چون این محاسبات بیشتر توسط فیزیکدان ها، زیست شناسان و متخصصان مالی انجام می شد که برنامه نویس حرفه ای نبودن، این افراد زبان هایی رو ترجیح می دادن که نحو ساده تری داشتن، حتی اگه سرعت محاسباتشون پایین تر بود.

Julia هم پویاست و یادگیریش خیلی راحته، اما با این حال به عنوان یه زبان کامپایل شده، به سرعت زبان های ایستا مثل C یا Fortran می رسه.

چندریختی (Multiple Dispatch)

یکی دیگه از مزایای Julia چندریختیه. چندریختی به توانایی یه تابع برای رفتار متفاوت بر اساس نوع آرگومان هاش اشاره داره. این یه مثال ساده برای فهم بهتر:

function _add_str(str1, str2)
   str1 * str2
end

function _add_int(int1, int2)
   int1 + int2
end

add(item1::String, item2::String) = _add_str(item1, item2)
add(item1::Int64, item2::Int64) = _add_int(item1, item2)

خروجی:

[OUT]: add (generic function with 2 methods)

add(4, 5)

خروجی:

[OUT]: 9

add("Julia ", "is awesome!")

خروجی:

[OUT]: "Julia is awesome!"

تو این مثال، تابع add بر اساس نوع ورودی هاش رفتار متفاوتی داره. این زیبایی Juliaست که می تونی ویژگی چندریختی رو برای هر تابعی فعال کنی و کاری کنی که بر اساس ورودی های مختلف رفتار کنه.

این ها بعضی از ویژگی های فوق العاده Julia هستن. حالا بیایید Julia رو با Python مقایسه کنیم.

مزایا و معایب Julia

طبیعیه که وقتی یه زبان برنامه نویسی جدید و انقلابی میاد، خیلی ها هیجان زده بشن. اما مثل هر زبان دیگه ای، Julia هم مزایا و معایب خودش رو داره. بیایید نگاهی به این مزایا و معایب بندازیم.

مزایای جولیا

• سرعت بالا: خیلی ها درباره سرعت بالای Julia حرف می زنن. توی تست های مختلف، Julia عملکرد خیلی خوبی داره، هرچند که این نتایج شامل زمان کامپایل نمی شن. مثلاً، یه بررسی نشون داده که بسته CSV.jl برای کار با داده های متنی تو Julia، 1.5 تا 5 برابر سریع تر از بسته pandas تو Python عمل می کنه.
• نحو واضح: نحو Julia از زبان های برنامه نویسی داده محور الهام گرفته. می تونی Julia رو مثل MATLAB در نظر بگیری که ایده های خوبی از Python، R و Ruby گرفته.
• انعطاف پذیری: Julia کاربردهای زیادی داره. ویژگی هایی مثل چندریختی (Multiple Dispatch) باعث می شن که این زبان تو صنایع مختلف و پروژه های متنوعی کاربرد داشته باشه.

معایب جولیا

• زبان جوان: همونطور که گفتم، Julia تازه وارد دنیای برنامه نویسیه. به همین دلیل، به اندازه زبان هایی مثل Python و R گسترده و پشتیبانی شده نیست.
• اکوسیستم کوچیک (ولی در حال رشد): به خاطر جدید بودنش، جامعه و اکوسیستم Julia هنوز نسبتاً کوچیکه. راه حل ها و بسته های منحصر به فرد زیادی داره، ولی در مقایسه با غول هایی مثل Python، راه زیادی در پیش داره.
• مشکلات کامپایل: چندین منبع به تأخیر هایی که هنگام کامپایل کد با استفاده از کامپایلر JIT (Just-In-Time) Julia وجود داره، اشاره کردن. JIT همه کد رو قبل از اجرا به کد ماشین تبدیل می کنه. این تأخیر می تونه وقتی که می خوای یه اسکریپت رو سریع اجرا کنی، کمی اذیت کننده باشه.

مقایسه Julia با زبان های دیگه

حالا بیا Julia رو با چندتا از زبان های برنامه نویسی محبوب دیگه مقایسه کنیم تا بفهمی چه مزایا و معایبی نسبت به اونا داره.

مقایسه Julia و C

C یه زبان قدیمی و قدرتمنده که سرعت اجرای خیلی بالایی داره، ولی یادگیری و استفاده ازش خیلی سخته. برنامه نویسا باید کلی وقت و انرژی برای یادگیری C بذارن، در حالی که Julia با سرعت بالا و سادگی خودش، این مشکل رو حل کرده.

مقایسه Julia و Fortran

Fortran یکی از زبان های قدیمی و پرکاربرد تو زمینه محاسبات علمیه. این زبان خیلی سریع و قدرتمنده، ولی مثل C یادگیریش سخته و استفاده ازش پیچیدست. Julia با ترکیب سرعت بالا و سادگی، یه جایگزین عالی برای Fortran محسوب می شه.

مقایسه دقیق Julia و Python

توی این بخش، می خوام تفاوت های بین Julia و Python رو برات توضیح بدم. این مقایسه ها بیشتر بین Julia و Python هستن، اما به R هم ربط دارن چون Python تو بسیاری از این جنبه ها از R بهتر عمل می کنه یا مشابه اونه.

سرعت

اول بیایید به تفاوت سرعت این دو زبان نگاه کنیم، چون طرفداران Julia همیشه از سرعت بالای زبانشون تعریف می کنن. می خوایم زمانی که طول می کشه تا مشتق یه تابع رو تو Julia با استفاده از بسته Flux.jl و تو Python با استفاده از GradientTape از Tensorflow پیدا کنیم رو اندازه بگیریم.

از Tensorflow شروع می کنیم:

import time
import tensorflow as tf

start = time.time()
x = tf.Variable(5.0)

with tf.GradientTape() as tape:
   y = 3 * x ** 3 + 4 * x ** 2 + 6 * x + 5
   dy_dx = tape.gradient(y, x)

print(time.time() - start)

خروجی:

[OUT]: 0.003016233444213867

پیدا کردن مشتق x حدود 0.003 ثانیه طول کشید. حالا بیایید همین عملیات رو تو Julia ببینیم:

هر دو مثال روی یه ماشین محلی (پردازنده AMD Ryzen 9 3900x 12 هسته ای، کارت گرافیک NVIDIA RTX 2060 SUPER 8GB VRAM) اجرا شدن.

اولین باری که گرادیان رو اجرا می کنیم، Julia اون رو در حدود 0.002 ثانیه کامپایل می کنه که همین الان از Tensorflow سریع تره. بار دوم که اجراش می کنیم، سرعت اجرا حدود 450 برابر سریع تره. تست سرعت - تایید شد!

نحو (Syntax)

حالا بیایید درباره نحو Julia صحبت کنیم. خیلی ها میگن کدهای Julia بیشتر شبیه زبان انگلیسی هستن؛ این زبان خیلی قابل درک تر و تمیزتر از Python به ویژه برای محاسبات علمی نوشته می شه. بذار با چندتا مثال ببینیمش.

مثال اول در نوشتن عبارات ریاضی هست، تو می تونی چندجمله ای ها رو دقیقاً مثل MATLAB بنویسی:

x = 5
3x^2 + 5x + 4

خروجی:

[OUT]: 104

(x + 5)x

خروجی:

[OUT]: 50

همچنین عبارت های کوتاه شده که شرط ها رو خیلی ساده تر می کنن. از این:

x = 73; y = 37

if x > y
   println("$x is higher than $y")
end

خروجی:

[OUT]: 73 is higher than 37

تا این مثال ساده شده:

x > y && println("$x is higher than $y")

خروجی:

[OUT]: 73 is higher than 37

تفاوت های دیگه ای هم بین Julia و Python هست. مثلاً، آرایه ها در Julia به صورت پیش فرض به عنوان بردارها و ماتریس ها در نظر گرفته می شن و هر تابعی که روی اون ها اجرا بشه، به صورت برداری اجرا می شه، که نیازی به حلقه های غیرضروری رو از بین می بره. با این حال، Python همچنان یکی از زبان های برنامه نویسی دوستانه برای یادگیری علم داده هاست.

محبوبیت و اکوسیستم بسته ها (Popularity and Package Ecosystem)

اما همه آماده نیستن که به قطار Julia بپرن. آمار رشد Julia به تنهایی خیلی چشمگیر به نظر می رسه، اما وقتی با Python مقایسه می شه، هنوز راه زیادی برای پیمودن هست.

Python تو رتبه بندی TIOBE در صدر قرار داره با شاخص 12.74% در مقابل Julia با شاخص 0.64%. پکیج های Python مثل TensorFlow یا PyTorch خیلی بیشتر از Julia محبوبیت دارن.

اکوسیستم علم داده و یادگیری ماشین Python گسترده تر و بالغ تره. در حالی که Julia بیش از 7 هزار پکیج ثبت شده داره، Python بیش از 110 هزار پکیج داره. این اعداد نشون می ده که Julia هنوز راه زیادی برای تبدیل شدن به بهترین زبان عمومی داره، هرچند که تو بعضی جنبه ها نسبت به Python مزایای خاصی داره.

در حالی که Python از نظر اندازه خیلی بزرگتره، یکی از مزایای برنامه نویسان Julia اینه که فرصت بیشتری برای بهبود زبان و گذاشتن اثر خودشون روی زمینه های رو به رشد تو اکوسیستم Julia دارن. علاوه بر این، برای شروع مشارکت تو Julia، نیازی به داشتن سال ها تجربه یا تسلط بر چند زبان نیست. کتابخانه هایی که به زبان Julia نوشته شده اند، کاملاً به زبان Julia هستن و هیچ دخالتی از زبان های دیگه ندارن. این یه مثال از مخزن Flux.jl هست:

در مقایسه، برای درک کدهای پکیج های مهم Python، باید علاوه بر Python، زبان های دیگه مثل C++، C و GO رو هم بلد باشی و بدونی چطور با هم کار می کنن.

اگه بخوای زبان های دیگه مثل Python رو تو Julia فراخوانی کنی، بسته هایی مثل PyCall این کار رو آسون می کنن. اینجا یه مثال از این بسته رو می بینی:

using Pkg

Pkg.add(PackageSpec(name="PyCall", rev="master"))
Pkg.build("PyCall")
using PyCall

plt = pyimport("matplotlib.pyplot")

x = range(0; stop=2*pi, length=1000)
y = sin.(3*x + 4*cos.(2*x))

plt.plot(x, y, color="red", linewidth=2.0, linestyle="--")
plt.show()

بسته های مشابهی هم برای فراخوانی زبان های دیگه مثل RCall، MATLAB.jl و غیره موجوده.

منابع آموزشی

متاسفانه، در حالی که برای Python و R منابع آموزشی زیادی مخصوص مبتدی ها وجود داره، برای یادگیری Julia این منابع خیلی کمه. کمبود راهنماها، دوره ها و کتاب های رایگان و پولی درباره Julia یکی از دلایلیه که این زبان هنوز خیلی گسترده نشده، چون برنامه نویس ها از یادگیری یه زبان جدید فقط از طریق خوندن مستندات خوششون نمیاد.

به طور معمول تعداد منابع آموزشی مرتبط با یه موضوع به میزان جستجوی اون موضوع بستگی داره. بیایید نگاهی به داده های Google Trends بندازیم:

این نمودار نشون می ده که محبوبیت Python خیلی بیشتر از Juliaست.

حمایت جامعه هم برای Python و R خیلی بیشتر از Juliaست. این رو می تونیم با نگاه کردن به تعداد سوالات تگ شده در StackOverflow برای هر زبان تأیید کنیم:

Python قطعاً جلوتر از هر دو زبان دیگه هست، اما دسترسی به منابع آموزشی و حمایت جامعه برای Julia همراه با افزایش پذیرش اون در حال رشد کردنه.

شروع به کار با Julia

در این بخش بیش تر وارد مبحث کدنویسی با جولیا می شیم.

معرفی متغیرها و انواع در Julia 

توی Julia، متغیرها به صورت پویا نوع دهی می شن، یعنی نیازی نیست هنگام تعریف متغیر نوعش رو مشخص کنی.

julia> a = 10 # ایجاد متغیر "a" و دادن عدد 10 بهش
10

julia> a + 10 # انجام یک عملیات ریاضی ساده با استفاده از "a"
20

نکته: وقتی توی کدها می بینی که نوشته julia> یعنی کد توی محیط REPL اجرا می شه

همونطور که بالا یه متغیر تعریف کردیم و بهش یه عدد صحیح دادیم، می تونیم همین کار رو برای رشته ها و انواع دیگه متغیرها هم انجام بدیم:

julia> my_string = "Hello freeCodeCamp" # تعریف متغیر رشته ای
"Hello freeCodeCamp"

julia> balance = 238.19 # تعریف متغیر اعشاری
238.19

وقتی داری تو Julia متغیر تعریف می کنی، اسم متغیر همیشه سمت چپ و مقدارش سمت راست علامت مساوی قرار می گیره. همچنین می تونیم متغیرهای جدیدی بر اساس مقادیر متغیرهای دیگه بسازیم:

julia> new_balance = balance + a
248.19

اینجا می بینیم که new_balance حالا جمع 238.19 و 10 شده. دقت کن که نوع new_balance حالا اعشاریه (عدد با دقت اعشاری) چون وقتی یه عدد اعشاری و یه عدد صحیح رو با هم جمع می کنی، نوعی که دقت بالاتری داره (اینجا عدد اعشاری) به دست میاد. می تونیم اینو با دستور زیر تایید کنیم:

julia> typeof(new_balance)
Float64

به خاطر طبیعت نوع دهی پویا، متغیرها تو Julia می تونن نوعشون رو هم تغییر بدن. این یعنی یه موقع holder_balance می تونه یه عدد اعشاری باشه و بعداً به یه رشته تبدیل بشه:

julia> holder_balance = 100.34
100.34

julia> holder_balance = "The Type has changed"
"The Type has changed"

julia> typeof(holder_balance)
String

جالبه بدونی که نام گذاری متغیرها تو Julia خیلی انعطاف پذیره، حتی می تونی از ایموجی ها هم استفاده کنی:

julia> 😀 = 10
10

julia> 🥲 = -10
-10

julia> 😀 + 🥲
0

علاوه بر ایموجی ها، می تونی از هر کاراکتر Unicode دیگه هم برای نام گذاری متغیرها استفاده کنی که وقتی می خوای ایده های ریاضی رو نمایش بدی خیلی کمک می کنه. می تونی این کاراکترهای Unicode رو با تایپ \ و بعد اسمشون و زدن کلید تب به دست بیاری:

julia> \sigma # کلید تب رو بزن تا نماد نمایش داده بشه

julia> σ = 10 # مقداردهی به سیگما برابر 10

در کل، سیستم متغیرها تو Julia خیلی انعطاف پذیره و ویژگی های زیادی داره که کدنویسی رو آسون و در عین حال واضح و قابل فهم می کنه. اگه می خوای بیشتر درباره متغیرها تو Julia بدونی، به مستندات Julia سر بزن: مستندات Julia

چطور تو Julia دستورات شرطی بنویسیم 

توی برنامه نویسی، خیلی وقت ها نیاز داری که شرایط خاصی رو بررسی کنی تا مطمئن شی که کدهای خاصی اجرا می شن. مثلاً، اگه یه برنامه بانکی بنویسی، ممکنه فقط بخوای به کسی اجازه بدی پول برداشت کنه که مقدار پولی که می خواد برداشت کنه کمتر از موجودی حسابش باشه.

بیایید یه مثال ساده از دستور شرطی تو Julia ببینیم:

julia> bank_balance = 4583.11
4583.11

julia> withdraw_amount = 250
250

julia> if withdraw_amount <= bank_balance
           bank_balance -= withdraw_amount
           print("Withdrew ", withdraw_amount, " from your account")
       end

خروجی:

Withdrew 250 from your account

اینجا به چند قسمت از دستور if توجه کن که ممکنه با کدهای دیگه ای که دیدی متفاوت باشه: اول، از : برای پایان خط استفاده نمی کنیم و نیازی نیست که () دور شرط بذاریم (هرچند که توصیه می شه). بعد، از {} یا چیز مشابهی برای پایان شرط استفاده نمی کنیم، به جاش از کلمه کلیدی end استفاده می کنیم.

همونطور که از if استفاده کردیم، می تونیم اونو با else یا elseif هم ترکیب کنیم:

julia> withdraw_amount = 4600
4600

julia> if withdraw_amount <= bank_balance
           bank_balance -= withdraw_amount
           print("Withdrew ", withdraw_amount, " from your account")
       else
           print("Insufficient balance")
       end

خروجی:

Insufficient balance

می تونی بیشتر درباره جریان کنترل و عبارات شرطی تو مستندات Julia بخونی: مستندات Julia

چطور از حلقه ها در Julia استفاده کنیم 

توی Julia، دو نوع حلقه اصلی داریم: حلقه for و حلقه while. مثل بقیه زبان ها، تفاوت اصلی اینه که توی حلقه for، تعداد آیتم هایی که از قبل مشخص شده رو مرور می کنی، در حالی که توی حلقه while، تا وقتی که یه شرط تغییر نکنه، تکرار می کنی.

از نظر نحوی، ساختار حلقه ها توی Julia خیلی شبیه به شرط های if هست که قبلاً دیدیم:

julia> greeting = ["Hello", "world", "and", "welcome", "to", "freeCodeCamp"] # تعریف یه آرایه رشته ای
6-element Vector{String}:
 "Hello"
 "world"
 "and"
 "welcome"
 "to"
 "freeCodeCamp"

julia> for word in greeting
           print(word, " ")
       end
Hello world and welcome to freeCodeCamp 

توی این مثال، یه نوع جدید تعریف کردیم: یه وکتور (یا همون آرایه). این آرایه شامل چند رشته هست که تعریفشون کردیم. رفتار آرایه ها توی Julia خیلی شبیه به بقیه زبان هاست، ولی باید بدونی که آرایه ها متغیر هستن، یعنی می تونی تعداد آیتم های توی آرایه رو بعد از ساختنش تغییر بدی.

وقتی به ساختار حلقه for نگاه می کنی، می بینی که داریم متغیر greeting رو مرور می کنیم. هر بار یه کلمه جدید از آرایه می گیریم و به یه متغیر موقت به نام word اختصاص می دیم و بعد چاپش می کنیم. می بینی که ساختار این حلقه شبیه به دستور if هست و دوباره از کلمه کلیدی end استفاده می کنیم.

حالا که حلقه های for رو بررسی کردیم، بیایید نگاهی به حلقه while بندازیم:

julia> while user_input != "End"
           print("Enter some input, or End to quit: ")
           user_input = readline() # درخواست ورودی از کاربر
       end
Enter some input, or End to quit: hi
Enter some input, or End to quit: test
Enter some input, or End to quit: no
Enter some input, or End to quit: End

برای این حلقه while، ما اونو طوری تنظیم کردیم که تا وقتی کاربر کلمه "End" رو تایپ نکرده، به طور مداوم اجرا بشه. حالا که چند بار دیدیش، ساختار حلقه باید برات آشنا بشه.

اگه می خوای چند مثال دیگه از حلقه ها توی Julia ببینی، می تونی بخش مربوط به حلقه ها در مستندات Julia رو چک کنی: مستندات Julia

چطور تو Julia تابع بنویسیم

توابع برای ایجاد چند خط کد استفاده می شن که به هم متصل می شن و وقتی به اسم تابع اشاره می کنی، قابل دسترسی هستن. اول، یه مثال از یه تابع ساده رو ببینیم:

julia> function greet()
           print("Hello new Julia user!")
       end
greet (generic function with 1 method)

julia> greet()
Hello new Julia user!

توابع می تونن آرگومان هم بگیرن، درست مثل بقیه زبان ها:

julia> function greetuser(user_name)
           print("Hello ", user_name, ", welcome to the Julia Community")
       end
greetuser (generic function with 1 method)

julia> greetuser("Logan")
Hello Logan, welcome to the Julia Community

توی این مثال، ما یه آرگومان می گیریم و بعد مقدارش رو توی چاپ اضافه می کنیم. ولی اگه به جای رشته چیز دیگه ای بگیریم چی؟

julia> greetuser(true)
Hello true, welcome to the Julia Community

تو این حالت، چون فقط داریم چاپ می کنیم، تابع همچنان کار می کنه حتی اگه به جای رشته، مقدار بولی (true یا false) بگیره. برای جلوگیری از این اتفاق، می تونیم به وضوح نوع آرگومان ورودی رو مشخص کنیم:

julia> function greetuser(user_name::String)
           print("Hello ", user_name, ", welcome to the Julia Community")
       end
greetuser (generic function with 2 methods)

julia> greetuser("Logan")
Hello Logan, welcome to the Julia Community

حالا تابع طوری تعریف شده که فقط یه رشته بگیره. بذار تست کنیم تا مطمئن شیم فقط می تونیم تابع رو با مقدار رشته ای فراخوانی کنیم:

julia> greetuser(true)
Hello true, welcome to the Julia Community

صبر کن، چرا این اتفاق می افته؟ ما تابع greetuser رو دوباره تعریف کردیم، نباید دیگه true رو بگیره.

اینجا داریم یکی از قدرتمندترین ویژگی های Julia رو تجربه می کنیم: چندریختی (Multiple Dispatch). Julia اجازه می ده توابع با همون اسم و تعداد آرگومان ها رو تعریف کنی ولی با نوع های مختلف بپذیرن. این یعنی می تونی نسخه های عمومی یا خاصی از توابع بسازی که خیلی به خوانایی کد کمک می کنه چون نیازی نیست همه سناریوها رو تو یه تابع مدیریت کنی.

باید سریع تأیید کنیم که واقعاً هر دو تابع رو تعریف کردیم:

julia> methods(greetuser)
# 2 methods for generic function "greetuser":
[1] greetuser(user_name::String) in Main at REPL[34]:1
[2] greetuser(user_name) in Main at REPL[30]:1

تابع داخلی methods برای این کار عالیه و به ما نشون می ده که دو تابع تعریف کردیم، با این تفاوت که یکی هر نوعی رو می گیره و دیگری فقط رشته می گیره.

نکته جالب اینه که وقتی نسخه خاصی که فقط رشته می گیره رو تعریف کردیم، هر وقت تابع رو با یه رشته فراخوانی کنیم، نسخه خاص اجرا می شه. تابع عمومی وقتی رشته وارد می کنی اجرا نمی شه.

حالا درباره بازگشت مقادیر از تابع صحبت کنیم. توی Julia، دو گزینه داری، می تونی از کلیدواژه return استفاده کنی یا می تونی به طور ضمنی آخرین عبارت تو تابع رو به عنوان مقدار بازگشتی در نظر بگیری:

julia> function sayhi()
           "This is a test"
           "hi"
       end
sayhi (generic function with 1 method)

julia> sayhi()
"hi"

تو این مثال، مقدار رشته "hi" از تابع برمی گرده چون آخرین عبارته و دستور return صریحی وجود نداره. می تونی تابع رو اینطور هم تعریف کنی:

julia> function sayhi()
           "This is a test"
           return "hi"
       end
sayhi (generic function with 1 method)

julia> sayhi()
"hi"

به طور کلی، از نظر خوانایی، بهتره از دستور return صریح استفاده کنی تا اگه کسی کدتو می خونه و از رفتار بازگشتی ضمنی توی توابع Julia خبر نداره، متوجه بشه.

یکی دیگه از ویژگی های مفید توابع، قابلیت دادن آرگومان های اختیاریه:

julia> function sayhello(response="hello")
          return response
       end
sayhello (generic function with 2 methods)

julia> sayhello()
"hello"

julia> sayhello("hi")
"hi"

توی این مثال، ما response رو به عنوان یه آرگومان اختیاری تعریف کردیم تا بتونیم یا از رفتار پیش فرض استفاده کنیم یا اونو به صورت دستی تغییر بدیم. این مثال ها یه قطره از دریای قابلیت های توابع تو Julia هستن. 🌊 اگه می خوای بیشتر درباره همه چیزهای جذابی که می تونی با توابع انجام بدی بدونی، به اینجا سر بزن: مستندات Julia

چطور از پکیج ها در Julia استفاده کنیم 

مدیر پکیج و اکوسیستم پکیج های Julia یکی از مهم ترین ویژگی های این زبانه. با این حال، دو روش برای کار با پکیج ها تو Julia وجود داره: از طریق REPL یا با استفاده از پکیج Pkg. ما بیشتر روی REPL تمرکز می کنیم چون تجربه نشون داده که استفاده از اون راحت تره.

بعد از نصب Julia، می تونی با تایپ کردن ] وارد مدیر پکیج از طریق REPL بشی.

حالا که وارد مدیر پکیج شدی، چند تا کار اصلی وجود داره که معمولاً انجام می دیم:

• اضافه کردن پکیج
• حذف پکیج
• بررسی پکیج های نصب شده

اگه می خوای همه دستورات ممکن تو REPL رو ببینی، کافیه وارد حالت Pkg بشی و بعد ؟ رو تایپ کنی و کلید Enter رو بزنی.

چطور پکیج های Julia رو اضافه کنیم 

بیایید اولین پکیجمون رو اضافه کنیم، Example.jl. برای این کار، می تونیم دستور زیر رو اجرا کنیم:

(@v1.7) pkg> add Example

این دستور خروجی ای مشابه زیر می ده:

(@v1.7) pkg> add Example
Updating registry at `~/.julia/registries/General`
Updating git-repo `https://github.com/JuliaRegistries/General.git`
Resolving package versions...
Installed Example ─ v0.5.3
Updating `~/.julia/environments/v1.7/Project.toml`
[7876af07] + Example v0.5.3
Updating `~/.julia/environments/v1.7/Manifest.toml`
[7876af07] + Example v0.5.3
Precompiling project...
1 dependency successfully precompiled in 1 seconds (69 already precompiled)
(@v1.7) pkg>

برای صرفه جویی در فضا، خروجی های بیشتر رو حذف می کنم.

چطور وضعیت پکیج ها رو تو Julia بررسی کنیم 

حالا که فکر می کنیم یه پکیج نصب کردیم، بیایید بررسی کنیم که واقعاً نصب شده یا نه. برای این کار تو مدیر پکیج تایپ می کنیم status (یا st به صورت کوتاه):

(@v1.7) pkg> st
Status `~/.julia/environments/v1.7/Project.toml`
[7876af07] Example v0.5.3
[587475ba] Flux v0.12.8

اینجا می بینیم که دو پکیج نصب شده دارم، Flux و Example. همچنین مسیر فایل محیط فعلی (در این مورد، Julia نسخه 1.7) و نسخه های پکیج های نصب شده رو به من می ده.

چطور یه پکیج Julia رو حذف کنیم 

اگه بخوام یه پکیج رو از محیط فعال حذف کنم، مثل Flux، کافیه تایپ کنم remove Flux (یا rm به صورت کوتاه):

(@v1.7) pkg> rm Flux
Updating `~/.julia/environments/v1.7/Project.toml`
[587475ba] - Flux v0.12.8

یه بررسی سریع وضعیت بعد از اون نشون می ده که این کار موفق بوده:

(@v1.7) pkg> st
Status `~/.julia/environments/v1.7/Project.toml`
[7876af07] Example v0.5.3

حالا اصول اولیه کار با پکیج ها رو می دونیم. اما یه اشتباه بزرگ مرتکب شدیم: استفاده از محیط پکیج های جهانی.

چطور از پکیج های Julia استفاده کنیم 

حالا که مدیریت پکیج ها رو بررسی کردیم، بیایید ببینیم چطور از اونا استفاده کنیم. خیلی ساده، فقط کافیه تایپ کنی using packageName تا از یه پکیج خاص استفاده کنی. یکی از ویژگی های جدید و مورد علاقه من تو Julia 1.7 اینه که وقتی فراموش می کنی یه پکیج رو نصب کنی و می خوای ازش استفاده کنی، REPL به طور خودکار ازت می پرسه که آیا می خوای اونو نصب کنی یا نه، با یه درخواست ساده "y/n". این ویژگی کوچیک، ولی خیلی مفیده و باعث صرفه جویی در زمان و کاهش سردرگمی می شه.

نکته ای که باید بدونی اینه که دو راه برای دسترسی به توابع یه پکیج وجود داره: با استفاده از کلمه کلیدی using و import. تفاوت اصلی اینه که using به طور خودکار همه توابع رو به فضای نام فعلی میاره، در حالی که import بهت اجازه می ده به همه توابع دسترسی داشته باشی ولی باید قبل از نام تابع، نام پکیج رو بیاری، مثل Flux.gradient() که Flux نام پکیج و gradient() نام تابع هست.

چطور از ساختارها (Structs) در Julia استفاده کنیم؟

Julia برخلاف برخی زبان ها مثل Python، برنامه نویسی شیءگرا (OOP) نداره، اما می تونی با استفاده از ساختارها (Structs) اشیاء و انواع سفارشی بسازی. در ادامه، یه مثال ساده رو می بینیم:

julia> mutable struct Dog
           breed::String
           paws::Int
           name::String
           weight::Float64
       end

julia> my_dog = Dog("Australian Shepard", 4, "Indy", 34.0)
Dog("Australian Shepard", 4, "Indy", 34.0)

julia> my_dog.name
"Indy"

توی این مثال، یه ساختار تعریف کردیم که یه سگ رو نمایش می ده. توی ساختار، چهار ویژگی تعریف کردیم که سگ رو توصیف می کنن. بعد از اون، کد برای ساخت یه شیء سگ و دسترسی به بعضی از ویژگی هاش نشون داده شده. لازم نیست نوع ویژگی ها رو مشخص کنی، می تونی اونا رو باز بذاری. برای این مثال، نوع ها رو مشخص کردیم تا این ویژگی رو برجسته کنیم.

می بینی که شبیه کلاس ها توی Python (و بقیه زبان ها) ما یه سازنده صریح برای ساختن شیء سگ تعریف نکردیم. اما می تونیم این کار رو بکنیم اگه مفید باشه:

julia> mutable struct Dog
           breed::String
           paws::Int
           name::String
           weight::Float64
           
           function Dog(breed, name, weight, paws=4)
               new(breed, paws, name, weight)
           end
       end

julia> new_dog = Dog("German Shepard", "Champ", 46)
Dog("German Shepard", 4, "Champ", 46.0)

اینجا یه سازنده تعریف کردیم و از کلمه کلیدی خاص new برای ایجاد شیء در انتهای تابع استفاده کردیم. همچنین می تونی getters و setters مخصوص برای شیء سگ بسازی:

julia> function get_name(dog_obj::Dog)
           print("The dog's name is: ", dog_obj.name)
       end
get_name (generic function with 1 method)

julia> get_name(new_dog)
The dog's name is: Champ

توی این مثال، تابع get_name فقط یه شیء از نوع Dog رو می گیره. اگه سعی کنی چیز دیگه ای وارد کنی، خطا می ده:

julia> get_name("test")
ERROR: MethodError: no method matching get_name(::String)
Closest candidates are:
  get_name(::Dog) at REPL[61]:1
Stacktrace:
 [1] top-level scope
   @ REPL[63]:1

نکته ای که باید بدونی اینه که ما ساختار رو به صورت mutable (قابل تغییر) تعریف کردیم تا بتونیم بعد از ایجاد شیء، مقادیر ویژگی ها رو تغییر بدیم. اگه بخوای وضعیت اولیه شیء ثابت بمونه، کلمه کلیدی mutable رو حذف کن.

ساختارها توی Julia نه تنها به ما اجازه می دن اشیاء بسازیم، بلکه داریم یه نوع سفارشی هم تعریف می کنیم:

julia> typeof(new_dog)
Dog

به طور کلی، ساختارها توی اکوسیستم Julia خیلی استفاده می شن و می تونی بیشتر درباره شون تو مستندات بخونی: مستندات Julia

منابع یادگیری بیشتر Julia 📚

امیدوارم این آموزش بهت کمک کرده باشه که با مفاهیم اصلی زبان Julia آشنا بشی. البته می دونم که هنوز هم نیاز به یادگیری بیشتر داری چون این راهنما کامل نیست. برای یادگیری بیشتر درباره Julia، می تونی به تب یادگیری در وب سایت Julia سر بزنی که دوره های هدایت شده، ویدیوهای یوتیوب و مسائل تمرینی داره.

آینده Julia

جولیا در حال رشد و توسعه هست و با اضافه شدن ویژگی ها و بهبودهای جدید، پتانسیل زیادی برای آینده داره. Julia به ویژه در زمینه های نوظهوری مثل محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی نقش مهمی ایفا می کنه و ممکنه در سال های آینده تقاضای بیشتری برای برنامه نویسان Julia به وجود بیاد. یادگیری این زبان می تونه فرصت های شغلی جذابی رو برات باز کنه و بهت کمک کنه تا مهارت هات رو در زمینه های جدید تقویت کنی.

در نهایت، تصمیم با توعه. اگه دنبال زبان سریع و کارآمد برای محاسبات علمی و عددی هستی، Julia می تونه گزینه عالی ای باشه. اما اگه به دنبال زبانی با اکوسیستم بزرگتر و جامعه کاربری گسترده تری هستی، Python همچنان بهترین انتخابه.

سوالات متداول

1. Julia چه مزایایی نسبت به Python داره؟

Julia سرعت بالاتری داره و برای محاسبات علمی و یادگیری ماشین مناسب تره.

2. آیا یادگیری Julia سخته؟

نه، نحو ساده و خوانای Julia باعث می شه که یادگیریش خیلی آسون باشه.

3. Julia تو چه زمینه هایی بیشتر استفاده می شه؟

Julia بیشتر تو زمینه های علمی، محاسباتی، یادگیری ماشین و تحلیل داده ها استفاده می شه.

4. آیا Julia رایگانه؟

بله، Julia یه زبان برنامه نویسی رایگان و متن بازه.

5. چه کتابخانه هایی برای یادگیری ماشین تو Julia وجود داره؟

برخی از کتابخانه های معروف یادگیری ماشین تو Julia عبارتند از Flux.jl و MLJ.jl.

جمع بندی

توی این مقاله با Julia آشنا شدیم و دیدیم که چه ویژگی ها و مزایایی داره. این زبان ترکیبی از سرعت بالا، سادگی و قابلیت های علمی و محاسباتیه که اونو برای پروژه های پیچیده و علمی خیلی مناسب می کنه. اگر دنبال یه زبان برنامه نویسی سریع و آسون برای استفاده هستی، Julia می تونه انتخاب مناسبی برات باشه. امیدوارم این مقاله بهت کمک کرده باشه تا با Julia بیشتر آشنا بشی و ازش استفاده کنی.