Python Is So Slow. Can Julia Solve the Two-Language Problem?
8 hours ago
- #Turing Award Lectures
- #Programming Languages
- #Scientific Computing
- 图灵奖得主计算机科学家的获奖演讲常能在这一体裁的平庸中脱颖而出，成为具有影响力的例外。
- 例子包括约翰·巴克斯坦1977年激发函数式编程的演讲、肯·汤普森1984年关于编译器后门的警告，以及埃兹赫尔·戴克斯特拉1972年对谦逊的呼吁。
- 肯尼斯·艾佛森1979年的演讲《作为思维工具的符号》主张数学符号能促进发现，APL语言便是例证——这种编程语言专为融合数学与编程语言而设计。
- 当今科学计算中的双语言问题表现为：用缓慢的Python进行原型开发，再用C++或Rust等快速语言重写性能关键部分。
- 诞生于2012年的Julia语言旨在成为兼具Python人性化设计与C语言速度的统一语言，以解决此问题。
- Julia已形成严谨的学术社区，能实现显著加速（比Python快10至1000倍），但因Python生态强大且缺乏科技巨头采用，仍属小众语言。
- Julia被应用于ASML、CERN、NASA等机构的高性能领域，如药物研发与机器学习。
- 双语言问题普遍存在于多个领域（如游戏开发中的C++/Lua、后端中的Python/Go），尚无语言能确定完全解决该问题。
- 本文是AI赋能语言系列文章之一，反思了未来出现类似艾佛森洞见的创新潜力。