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JuliaとPython、それぞれの特長は(前)

2019/07/30

Serdar Yegulalp InfoWorld

 数あるPythonの用途の中でも、現在特に重要なのはデータ分析かもしれない。Pythonのエコシステムには、科学技術計算やデータ分析を高速でこなすための便利なライブラリ、ツール、アプリケーションがたくさんある。

Credit: Thinkstock

 だが、プログラミング言語「Julia」を生み出した4人の開発者からすると、Pythonは速さも便利さも物足りない。4人は、Juliaを発表した当時のブログ記事の中で、科学技術計算、機械学習、データマイニング、大規模線形計算、分散コンピューティング、並列計算といった処理に関して、Pythonなどの従来の言語は「トレードオフ」だと説明していた。つまり、こうした処理の一部の面では抜群だが、それ以外の面では難があるという意味だ。

Juliaとは

 Juliaは、2009年に誕生し、2012年に公表された言語だ。科学技術計算やデータ処理などの用途に関して、既存の言語やアプリケーションの弱点を解消することを狙いとしている。開発者4人は前述のブログ記事で、「我々は欲張りだ」と述べ、次のように説明している。

 「我々は、オープンソースでリベラルなライセンスの言語がほしい。C言語の速度と、Rubyのダイナミズムがほしい。同図像性があり、LISPのような真のマクロを備えつつ、Matlabのように分かりやすくなじみのある数学的記法を使える言語がほしい。汎用的なプログラミングはPython並みに便利で、統計の扱いはR言語並みに容易で、文字列処理はPerl並みに自然で、線形代数はMatlab並みに強力で、プログラムの連結はシェル並みに得意な言語がほしい。習得が超簡単でありながら、筋金入りのハッカーが喜んで使い続ける言語がほしい。インタラクティブでありつつ、コンパイル方式の言語がほしい」

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