Hils på Julia

Programmers Working On Software In Office. Team Of People Coding New App. High Resolution

Om du er utvikler, IT-leder eller prosjektleder – Julia er et viktig bekjentskap. Enklere enn Python, raskere enn  Fortran, perfekt for algoritmer. Data Science trenger Julia. Du trenger kompetansen.

Det fleste av oss er forutinntatte – utviklere er intet unntak, snarere tvert imot: Utpreget religiøse i sin omgang med verktøy. Digger det ene, hater det andre, avvisende overfor det tredje, og ambivalente overfor det fjerde. Ikke ulikt andre disipliner. Slikt blir det diskusjoner av – og kun unntaksvis på saklig nivå. La det derfor være sagt med det samme: For egen del liker vi Python, aksepterer (motvillig) PHP, fryder oss over C - til sitt bruk, velger bash og AWK når det passer, og morer oss over annerledesheten i JavaScript.

Videre - de fleste av oss velger lett det vi kan best, unngår nye verktøy for 'det har vi ikke tid til'. Før en tvangssituasjon oppstår. Som – i vårt tilfelle – å sette i drift en Plone-basert web-løsning for en del år siden. 5 år og mange tusen linjer med Python setter spor - og skaper bindinger. På den andre siden - etter 3 år med WordPress, oppleves  PHP fortsatt som en 'raring'. En lite attraktiv nødvendighet, mens Python fortsatt er en fornøyelse når vi en gang i blant skal så langt ned i et-eller-annet at programmering er nødvendig. Og det er lett å argumentere for 'affiniteten' i nettopp Python: Ryddig, enkel, forståelig, hjelpsom, tilgjengelig. Å teste noe i Python er like enkelt som å skrive en kommando (se også Helt Python). Da får lav effektivitet stå sin prøve.

For interesserte - Julia eksempel (kjør det her)

function mandelbrot(a)
   z = 0
   for i = 1:50
      z = z^2 + a
   end
   return z
end

for y=1.0:-0.05:-1.0
   for x=-2.0:0.0315:0.5
      abs(mandelbrot(complex(x, y))) < 2 ? print("*") : print(" ")
   end
   println()
end