バイバイ Python。 ハロー Julia！

> こちらの記事は、[Rhea Moutafis](https://towardsdatascience.com/@rheamoutafis) 氏により2020年5月に公開された『 [Bye-bye Python. Hello Julia!](https://towardsdatascience.com/bye-bye-python-hello-julia-9230bff0df62) 』の和訳です。
本記事は原著者から許可を得た上で記事を公開しています。

# バイバイ Python。 ハロー Julia！
Pythonの勢いに歯止めがかかると同時に新しい競争相手の登場だ

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![日没の前に彼女の顔を覆っている帽子の女](https://miro.medium.com/max/6000/1*jJCYqdN8a0xJ3iYa9PFT-g.jpeg)

> Juliaがまだあなたにとって未知であっても、心配しないでほしい。 Photo by [Julia Caesar](https://unsplash.com/@juliacaesar?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) on [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/julia?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)


誤解しないでほしい。 Pythonの人気は、コンピュータ科学者、データサイエンティスト、AIスペシャリストといった堅固なコミュニティによって支えられている。

しかし、これらの人々と一緒に夕食をともにしたことがあれば、彼らがPythonの弱点についてどれほどわめき散らしているのかも知っているだろう。 速度が遅いことに始まり過度のテストが必要になること、以前のテストにもかかわらずランタイムエラーが発生することまで、うんざりすることはたくさんある。

そのため、ますます多くのプログラマーが他の言語を使うようになってきている。トッププレイヤーはJulia、Go、Rustだ。 Juliaは数学的・技術的なタスクに最適である一方、Goはモジュラープログラムに最適であり、Rustはシステムプログラミングの最高の選択肢だ。

データサイエンティストとAIスペシャリストは多くの数学的問題を扱っているため、彼らにとってJuliaはその中の勝者だ。 そして、厳しく見てみても、JuliaにはPythonが勝つことのできない利点が存在する。

> - [Pythonが将来のプログラミング言語ではない理由](https://towardsdatascience.com/why-python-is-not-the-programming-language-of-the-future-30ddc5339b66)

## Pythonの禅 vs. Juliaの貪欲

人々が新しいプログラミング言語を作り出すのは古い言語の優れた機能を維持し、悪い部分を修正したいという理由があるときだ。

このような理由から、Guido van Rossumは1980年代後半にABCを改善するためにPythonを生み出した。 ABCはプログラミング言語としては[あまりに完璧すぎた](https://homepages.cwi.nl/~steven/abc/)。その柔軟性のない構造のため教えやすかったが、現実的な使用には適していなかったのだ。

対照的に、Pythonは非常に実用的だ。 作者たちの意図を反映した[ Zen of Python ](https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/)[^1]の中に、それを見ることができる。

> 醜いより美しいほうがいい。  
> 暗示するより明示するほうがいい。  
> 複雑であるよりは平易であるほうがいい。  
> それでも、込み入っているよりは複雑であるほうがまし。  
> ネストは浅いほうがいい。  
> 密集しているよりは隙間があるほうがいい。  
> 読みやすいことは善である。  
> 特殊であることはルールを破る理由にならない。  
> しかし、実用性を求めると純粋さが失われることがある。  
> ...

[^1]: 日本語訳はこちらから引用させていただきました： [プログラマが持つべき心構え (The Zen of Python)](https://qiita.com/IshitaTakeshi/items/e4145921c8dbf7ba57ef)

それでも、PythonはABCの優れた点を引き継いでいる。例えば、読みやすさ、シンプルさ、初心者にとって優しい点などだ。 しかし、PythonはABCに比べてはるかに堅牢で、現実的な使用に適している。

![コンクリートに書かれた文字BCA](https://miro.medium.com/max/5760/1*97qhZW3cfSEKyhogGDabdg.jpeg)

> ABCは、Pythonへの道を切り開き、PythonはJuliaへの道を切り開いた Photo by [David Ballew](https://unsplash.com/@daveballew?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) on [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/language?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)

同様に、Juliaの作者たちは他の言語の良い部分を引き継いで、悪い部分を捨てたいと考えている。 しかし、Juliaの方がはるかに野心的だ。1つの言語を置き換えるのではなく、すべての言語を打ち負かしたいと考えているのだ。

[ Juliaの作者たち](https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia/)が言うにはこうだ：


> つまり僕たちは欲張りなんだ。それじゃ物足りないんだ。
> 
> 僕たちが欲しい言語はこんな感じだ。まず、ゆるいライセンスをもったオープン ソース言語。 そこに、Cの速さとRubyの動的さが欲しい。 Lispのような同図像性があって真のマクロを使えるけど、Matlabのように分かりやすくて自然な数学的記述もできる言語だ。 そのうえ、Python並みに汎用プログラミングに使えて、R並みに簡単に統計分析ができて、Perl並みに文字列処理を自然にできて、Matlab並みに線形代数計算に強くて、シェル並みにうまくプログラムをつなぎ合わせることができる。 さらに、すっごい簡単に覚えられるけど、凄腕ハッカーも満足させられるものだ。 インタラクティブに使えて、かつコンパイルもできる。


Juliaは、現在存在するすべての利点をブレンドしつつも、それを他の言語に存在する欠点と引き換えにしようとしない。 Juliaは若い言語であるものの、作者たちが設定した目標の多くはすでに達成している。

## Julia開発者たちがJuliaを好んで使う理由

### 汎用性

Juliaは、単純な機械学習アプリケーションから巨大なスーパーコンピュータシミュレーションまで、あらゆる用途に使用可能だ。 ある程度はPythonでも実現可能だ。ところが、Pythonは何とかしてこれをお得意のものにした。

それとは対照に、Juliaは[まさにこのために](https://www.infoworld.com/article/3241107/julia-vs-python-which-is-best-for-data-science.html)作られた。 １からだ。

### 速度

Juliaの作者たちはCと同じくらい高速な言語を作成したいと考えていたが、できたものは[さらに高速だった](https://theiotmagazine.com/julia-vs-python-will-it-unseat-the-king-of-programming-8220e4cd2e0a) 。 近年、Pythonの高速化は容易になってきたが、そのパフォーマンスはJuliaができることとはかけ離れている。

2017年にJuliaは[ Petaflop Club](https://www.hpcwire.com/off-the-wire/julia-joins-petaflop-club/) にまで加わった。それはピークパフォーマンスで毎秒1ペタフロップの速度を超えることができる言語の小さなクラブだ。 Juliaを除くと現在[そのクラブ](https://www.nextplatform.com/2017/11/28/julia-language-delivers-petascale-hpc-performance/)にいるのはC、C++、Fortranだけだ。

> - [Pythonコードを高速化するための10のトリック](https://towardsdatascience.com/ten-tricks-to-speed-up-your-python-codes-c38abdb89f18)

### コミュニティ

Pythonには30年以上の歴史があり、巨大で協力的なコミュニティがある。 1回のGoogle検索では回答を得られないPython関連の質問はほとんどない。

対照的に、Juliaコミュニティは非常に小さい。 これは、答えを見つけるためにより調べるのに時間がかかることを意味する一方で、同じ人と何度も関わるかもしれないということだ。 そして、これはかけがえのないプログラマー関係になる可能性があるということだ。

### コード変換

Juliaでコーディングするために、Juliaコマンドを１つも知る必要さえない。 Julia内でPythonおよびCコードを使うことができるのみならず、 [ Python内でJulia](/run-native-julia-code-with-python-92d3e1079385) を使うことさえもできてしまう！

言うまでもなく、これにより、Pythonコードの弱点を極めて簡単に修正することができる。 言いかえれば、Juliaを学びながら生産性を維持することもできるということだ。

![投稿用画像](https://miro.medium.com/max/8790/1*9_J4TdSRhe5gOwCzeFb8uw.jpeg)

> ライブラリは依然としてPythonの強みだ Photo by [Susan Yin](https://unsplash.com/@syinq?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) on [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/library?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)

### ライブラリ

これは、Pythonの最も優れた点の1つだ。膨大な数のよくメンテナンスされたライブラリ群を抱えているということだ。 Juliaには多くのライブラリがなく、ユーザーはそれらが（まだ）驚くほどメンテナンスされていないと不満を述べている。

しかし、Juliaが限られたリソースを持つ非常に若い言語であることを考慮すると、既に存在するライブラリの数はかなり印象的だ。 Juliaのライブラリの量が増加しているという事実は別としても、Juliaはプロットを処理するためにCおよびFortranのライブラリとインターフェースを持つこともできる。

### 動的な型と静的な型の共存

Pythonは100％の動的型付け言語だ。 これは、例をあげるとプログラムは実行時に変数が浮動小数点か整数かを決定しているということを意味する。

これは初心者に非常にやさしい一方で、多くのバグをもらしうる。 つまり、考えられるすべてのシナリオでPythonコードをテストする必要があるということだ。これは、多くの時間を要する非常にばかげたタスクだ。

Juliaの作者たちもJuliaを簡単に学習できるようにしたかったため、Juliaは動的型付けを完全にサポートしている。 しかし、Pythonとは対照的に、必要に応じて静的な型を導入することができる。たとえば、CやFortranでの静的な型と同じようにだ。

これにより、時間を大幅に節約できる。[コードをテストしない言い訳](https://medium.com/better-programming/9-excuses-why-programmers-dont-test-their-code-8860a616b1b5)を見つける代わりに、可能なところであればどこででも型を指定することができる。

> - [JuliaがPythonよりも優れている5つの点](https://towardsdatascience.com/5-ways-julia-is-better-than-python-334cc66d64ae)

## データ：小さなときに投資する

![投稿用画像](https://miro.medium.com/max/1778/1*yrROSthNbyXZ0Y2OROViHg.png)

![投稿用画像](https://miro.medium.com/max/1792/1*PGUf9a749e6tOjmyelBERg.png)

> [StackOverflow](https://insights.stackoverflow.com/trends?tags=python%2Cjulia) でJulia（上）およびPython（下）のタグが付けられた質問の数。

これらすべてはかなり素晴らしいように聞こえるが、次のことを忘れないことが大切だ。JuliaはPythonに比べてまだ小さいということだ。

StackOverflowでの質問の数は、かなり良い指標の1つだ。現時点で、Pythonのタグ付けは、Juliaよりも約20倍多くなっている。

これは、Juliaが不人気であることを意味しているのではない。むしろ、多くのプログラマーに新しい言語が使われるようになるまでに時間がかかるのは当然のことだ。

次のことを考えてみてみよう。コード全体を別の言語で本当に書きたいだろうか？ いいや、そうではなくあなたは将来のプロジェクトで新しい言語を試してみたいと考えているのではないだろうか。 これがすべてのプログラミング言語でリリースから使われるようになるまでの間にタイムラグが生じる理由だ。

しかし、今すぐに使うことにした場合はどうだろうか。Juliaでは非常に多くの言語変換が可能なのでそれは難しくはない。そう、あなたは将来に投資しているのだ。 ますます多くの人々がJuliaを採用するときには、あなたはすでに彼らの質問に答えるのに十分な経験を積んでいることだろう。 また、より多くのPythonコードをJuliaに置き換えるほど、あなたのコードの耐久性は向上していくだろう。

![画面上に1と0がたくさんあり、赤いハートを形成している](https://miro.medium.com/max/12048/1*7IGf44ZKZijqEnh8tBED1w.jpeg)

> Juliaに愛を示す時がきた Photo by [Alexander Sinn](https://unsplash.com/@swimstaralex?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) on [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/code?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)

## 最後に伝えたいこと：Juliaを学び、あなたの強みにしよう

40年前、人工知能はニッチな現象にすぎなかった。 業界と投資家はそれを信じていなかった、そして多くの技術は洗練されたものではなく実用に耐えなかった。 しかし、当時それを学んだ者は今日の巨人となっている。需要が非常に高く、[給与は](https://insights.dice.com/2017/07/17/a-i-specialists-earn-much-nfl-players/) NFLプレーヤーに相当する。

同様に、Juliaはまだ非常にニッチだ。 しかし、Juliaが大きくなったとき、勝者はJuliaを早期に採用した人だろう。

私はあなたが今Juliaを採用すれば、10年以内にうんとお金を稼ぐことが保証されると言っているわけではない。 しかし、チャンスの数は増えるだろう。

考えてみてほしい。たいていの巷のプログラマーは、職務経歴書にPythonを載せている。 そして今後数年で、さらに多くのPythonプログラマーが求人市場に出てくるだろう。 しかし、企業のPythonに対する需要が鈍化した場合、Pythonプログラマーの将来性は低下するだろう。 それは最初はゆっくりだが、必然的なものだ。

一方、Juliaを職務経歴書に載せることができれば、あなたは本当の優位性を持つことができる。 正直言って、他のPythonistaとの違いはどれほどあるだろうか。 大きな差ではないだろう。 しかし、3年後であっても、それほど多くのJuliaプログラマーは存在しないだろう。

Juliaスキルがあれば、仕事の要件を超えて興味があることを示すだけでなく、 学習意欲のある人間であり、プログラマーであることの意味をより広く理解していることも示していることになる。 言いかえれば、あなたはその仕事に適任だ。

あなたと他のジュリアプログラマーは未来のロックスターで、あなたはそれを知っている。 そういえば、[ Juliaの作者たち](https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia/)は2012年にこのように言っている：


> 僕たちは言い訳できないほど欲張りだと認識しているけど、それでも全てが欲しいんだ。2年半ほど前に、この欲張りな言語を生み出すための仕事に取りかかった。 完璧ではないけど、バージョン1.0リリースまでもう少しだ。出来上がった言語は[ Julia](https://julialang.org/)と名付けた。 すでに僕たちの無理な要求の90％を実現してくれてるけど、より完成度の高いものにするには他の人からの無理な要求も聞かないといけない。 だから、もし君が欲張りで理不尽で要求の厳しいプログラマーでもあるなら、Juliaを試してもらいたいんだ。


Pythonは今でも異常なほど人気がある。 しかし、あなたが今Juliaを学ぶなら、それは将来もしかするとゴールデンチケットになるかもしれない。 そういう意味で、『バイバイ Python。 ハロー Julia!』

# 翻訳協力
Original Author:  **[Rhea Moutafis](https://towardsdatascience.com/@rheamoutafis)** 
Original Article: [Bye-bye Python. Hello Julia!](https://towardsdatascience.com/bye-bye-python-hello-julia-9230bff0df62)
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翻訳担当: @_masa_u 
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公開担当: @_masa_u 

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