Sabino Maggi
Julia è l’ultimo arrivato fra i linguaggi di programmazione scientifici, che ambisce a combinare la velocità del Fortran con la semplicità sintattica e l’interattività di Python.
Un’altra particolarità molto interessante di Julia è il supporto nativo agli ambienti: ciascun progetto scritto in Julia può avere un suo ambiente specifico, contenente il compilatore,1 le librerie e gli eventuali package aggiuntivi necessari, nelle versioni che garantiscono il perfetto funzionamento del progetto. La gestione degli ambienti è ancora oggi una delle principali debolezze di Python, averli integrati direttamente nel linguaggio di programmazione dovrebbe rendere più semplice la scrittura di codice riproducibile, il Santo Graal del software scientifico odierno.
Perché parlo di Julia? Perché la settimana prossima inizia il JuliaCon 2021, un’ottima occasione per iniziare a conoscere questo interessante linguaggio di programmazione. La registrazione è gratuita per cui non ci sono rischi, nemmeno per il portafoglio.
In attesa dell’inizio della Conferenza, si stanno tenendo dei workshop preliminari molto interessanti che possono già essere visti su YouTube (o potranno essere visti in diretta nei prossimi giorni), senza nemmeno la necessità di installare l’ennesimo sistema di videoconferenza. Per quanto mi riguarda, finito il post mi guarderò Statistics with Julia from the ground up, mentre lunedì mi aspetta Introduction to Bayesian Data Analysis.
Per chi preferisce leggere, consiglio questo articolo generale del sempre bravissimo Jeffrey Perkel, Julia: come for the syntax, stay for the speed, e questo post su Towards Data Science, Bye-bye Python. Hello Julia!.
Buona visione (o buona lettura)!
-
Julia è un linguaggio compilato ma funziona anche in modo interattivo. ↩