2019-03-03

Julia 言語

データサイエンス界隈で Julia 言語を推す向きは多い。

だが、私はあまり Julia を好きになれない・・・

Julia は、少し Ruby に似すぎている。


私は Python 式のモジュールインポートが好きだ。

Python では、1ファイルが暗黙のうちに1つのモジュールとして扱われていて、他のファイルからそれを明示的に読み込むことになっている。

これがファイル数が増えてくるととても有効

RubyPythonコードを読んでいると、あきらかに Pythonコードのほうが読みやすい。

システムが大きくなればなるほどそうだ。

それは Python の明示的なモジュールインポート形式のおかげだ。

Julia は Ruby 風に、end でブロックが終わる。これもかなりうざい。

Julia の良い所は、

1. 速い

2. より数学に近い記法ができる

の2点だろう。

並列プログラミングがどうのとか、他にもいろいろあるみたいだが、データサイエンス現実用途でどれくらい使うものかどうか・・・

Julia は一部の信者たちの間で盛り上がっているみたいだが・・・

私がもう歳を取ったからこういう風に新しいもの拒否的になっている可能性も否定できないので、増田に書くに留める。

言語としては、Python のほうが好きだが、もし Julia が主流になるなら、ためらいなく Julia に移行するつもりだ。

時流には逆らえないからだ。

ただ、本当にそんなことが起こるのだろうか・・・

長くソフトウェア業界にいて、私が学んだことは、「従来より若干よい程度の技術は決して主流にはならない」ということだ。

みんなが新しい技術のほうがよいことは認める。ただ、既存資産をすべて放棄してまで移行する価値があるか、という質問

yes で答えられない場合、結局誰も移行せず、新しい技術の周りにはいつまでたってもエコシステム形成されない。

そうやって滅んできた技術を無数に見てきた。

本当に生き残る新しい技術もっと disruptive なものだ。

「何かをするにはそれを使うしかない」という場面がないと、新しい技術採用されない。

まさに最近Python がそうだ。機械学習をやるには Python を使うしかない。だからPython をやる。

そうやって私も Ruby コミュニティから移住してきた。

Julia と Python はできることが似すぎている。煎じ詰めれば Julia は単なる速い Python というだけだ。だったらすでに Cython があるじゃないか

私はたぶん Julia は主流になることなく、一部の熱心なファンに愛されるだけの言語になるだろうと予測している。

趣味としてやることはまったく否定しない。

部分的に Julia に適した問題もあるだろうし、それは Julia で解けばいい。

だが、機械学習が続くかぎり、Python がこの先もおそらくは主流だろうな(願望も入っているのは認める)。

・・・その機械学習永遠には続かないだろうけど。そのときは新しい問題に対して、新しい言語が使われるようになるだろう。

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