谁能学好Python编程，谁能把握最好的机会，在2019年成功学好Python语言？

通过对12月份Python编程的排行得知，Python逆袭java还是有可能的，那么对于julia这个语言来说，是否可以对战Python呢？

Julia 对决Python：谁能在2019年称霸机器学习编程？

在发布1.0版本后，Julia团队现在希望让它成为机器学习领域的首选语言。同时，Python和R语言通常在机器学习中占主导地位，在开发人员普及方面，Python仍然是增长最快的编程语言。

Julia成为2018年发展最快的编程语言之一，因为它结合了几种主要语言的优势而备受推崇。

同时，Python依然在使用范围方面占据着巨大优势，并且热度一直保持着上升趋势。

那么，哪种编程语言将在2019年统治机器学习？来看下分析吧。

Julia风头正劲，适合制作可微分算法

首先来看看风头正劲的Julia。

Julia于2012年发布，由麻省理工学院（MIT）的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）开发和孵化，是一种免费的开源语言。

目前，Julia已经推出1.0版本，Julia现在有希望成为机器学习（ML）领域的首选语言。麻省理工学院教授Alan Edelman说：“Julia 1.0的发布标志着Julia现在已经准备好通过将Python和R语言的高效率和易用性与C ++的闪电般速度相结合来改变技术世界。”

能帮助Julia实现这一目标的是Flux，这是一款面向Julia的机器学习软件库，旨在使ML代码更易于编写，同时简化训练流程，并且与竞争框架相比，能提供在GPU和Google TPU等硬件加速器上的某些性能优势。

Julia背后的团队表示，他们的语言非常适合制作可微分算法——这是一种程序性的、数据驱动的代码，可用于构建机器学习中使用的神经网络。

Julia团队在博客文章中写道：

我们需要一种语言来编写可区分的算法，而Flux将帮助Julia成为满足这类需求的语言。

Julia非常适合用于数学和数值计算，并且非常适合表达ML算法。同时，它融合了现代设计和编译器中的新思想，可以更容易满足前沿的高性能需求。

根据Julia团队的博客文章，Flux库使用各种专注ML工具扩展了Julia的编译器，从而支持一流梯度，在性能和开发人员控制之间取得更好的平衡；为GPU及时进行CUDA内核编译，在训练期间进行自动批量处理，以减少开销；在Google TPU上进行优化运行。

该团队表示，Flux支撑下的Julia，以及即将推出的可分辨编程语言Myia和最近的Swiftfor Tensorflow，可能很快就会挑战既定的机器学习框架和方法。

在Julia今年早些时候发布1.0版后，该语言的用户对于它的进展情况总体上是持乐观态度的，尽管有些人仍然担心它会发生错误的处理状态，或者产生无用文档。

好上手的Python仍是王者，使用范围上占据绝对优势

但Julia任重而道远。

如今，Python和R语言通常在机器学习中占主导地位，在开发人员普及方面，Python仍然是增长最快的编程语言，这在很大程度上取决于其机器学习框架和库的优势。相比之下，只有相对较小比例的开发人员使用刚刚起步的Julia。

Python在使用范围方面的确占据着绝对优势。

当前的机器学习热潮推动了学习Python的开发人员数量急剧增加。除了在大数据分析中使用该语言外，Python的多功能性在其使用范围内的优势也很明显，从Web和桌面应用程序到编排系统操作。

软件质量评估公司TIOBE的数据显示，2018年12月，Python超越C++成为TIOBE索引排行的第三名，这对于Guido van Rossum的脚本语言来说是历史最高水平。

TIOBE网站12月编辑语言索引数据

TIOBE还强调了Python在教学中日益增长的用途：2014年，Python成为70%美国大学的入门编程课程。

Python的确有很多优势：Python代码相对易于阅读和理解，支持多种编程范例，具有可以放入代码的各类软件库，并且能扩展到大型应用程序。网上还有很多高质量的免费教程、课程和视频，这很有利于传播。

Python一直被认为是最容易学习的编程语言之一，并且以其高可靠性和简单的语法而闻名，特别是新编码器。

“我认为，Python是最接近'即时满足语言'的语言，意思是代码非常少，即使你是一名新手程序员也能学会，”IEEE研究员兼研究生工程院院长Karen Panetta说“这是因为Python读起来像英语，这使得它更有利于广大用户受众学习。”

新语言层出不穷，支撑机器学习发展

Julia团队表示编程语言的发展绝对不会止步于此，并且语言的发展会对机器学习起着重要的作用。

我们相信机器学习的未来取决于语言和编译器技术，特别是在扩展新的或现有的语言以满足机器学习研究的高要求时。

支持差异化、矢量化、不同硬件和文化差异的语言将推动科学的大幅进步。

Julia团队说：“比起那些新一代的工具 Myia、Swift/TF和Flux，TensorFlow、PyTorch和KNET是为现有框架所准备的。”

不过，将来那些新一代的工具很有可能派上用场。“如果你在ML中取得新的突破，他们可能是你最好的选择。给他们一个机会，看看机器学习的未来是什么样的。”

据LinkedIn称，机器学习工程师是从2017年起的五年内发展最快的工作类别，并且有越来越多的免费课程可供想要专攻该领域的开发人员使用。

在机器学习方面，每一种编程语言都是可用的，就看我们是否把握好，是否努力学习了！

身为开发者的你，更看好哪种语言呢？想要来学习下吗，看看Julia好还是Python好吧