Para que serve a linguagem Julia? 10 aplicações da programação em Julia

Ao trabalhar em projetos de ciência de dados, você tem uma ampla gama de opções no que se refere às principais linguagens de programação. Além das linguagens mais importantes, como Python, R e SQL, também há outras linguagens gerais e especializadas que você pode usar, como MATLAB, C/C++ e Go. Mas e a Julia, que é relativamente nova na cena? Aqui, veremos para que a Julia é usada e por que você deve pensar em aprendê-la. 

O que é Julia? 

Julia é uma linguagem de programação interessante e relativamente nova, projetada para ser a linguagem ideal para computação científica, aprendizado de máquina e mineração de dados. Lançada em 2012, a Julia logo se tornou uma das favoritas entre os profissionais de dados experientes. 

Desenvolvida para ter a velocidade do C, a capacidade de programação geral do Python e o poder estatístico do R, a Julia é uma linguagem poderosa e razoavelmente simples de aprender em comparação com outras linguagens. 

Atualmente, a Julia foi baixada mais de 40 milhões de vezes e formou uma comunidade que registrou mais de 8.000 pacotes para a linguagem de programação. Em outubro de 2022, a Julia ocupava a 25ª e a 27ª posições no índice PYPL e no índice TIOBE, respectivamente. Ou seja, embora ainda não faça tanto sucesso quanto o Python, R ou MATLAB, a Julia é uma estrela em ascensão com popularidade semelhante à do SAS ou Scala.

Prós e contras da Julia 

É claro que é fácil ficar empolgado com uma nova linguagem de programação, principalmente quando pretende ser tão revolucionária. Entretanto, assim como todas as linguagens, a Julia tem pontos positivos e negativos. A seguir, descrevemos alguns dos prós e contras da Julia. Analisamos isso em mais detalhes em nosso artigo sobre o crescimento da linguagem Julia: 

Vantagens da Julia 

• É rápida. Você vai ouvir falar bastante da velocidade da Julia. Em termos de microbenchmarks (medição do desempenho com base em uma série de padrões de códigos comuns), o desempenho é muito bom, embora esses resultados não incluam o tempo de compilação. Um estudo detalhado revelou que o pacote CSV.jl da Julia, para lidar com dados de texto delimitados, é de 1,5 a 5 vezes mais rápido do que o pacote pandas do Python na leitura de dados CSV. 
• Ela tem uma sintaxe clara. A sintaxe da Julia inspira-se em linguagens de programação de dados já existentes. Pense nela como o MATLAB, mas com algumas boas ideias tiradas do Python, R e Ruby. 
• É versátil. Como veremos, há muitos usos para a Julia. Vários de seus recursos, como o envio múltiplo, a tornam aplicável a muitos setores e a todos os tipos de projetos. 

Desvantagens da Julia 

• A linguagem é nova. Conforme mencionado, a Julia é relativamente nova na área. Por isso, não é tão difundida ou compatível quanto linguagens como Python e R. 
• Seu ecossistema é pequeno (mas crescente). Pelo fato de ser nova, a comunidade e o ecossistema ainda são relativamente pequenos. Há muitas soluções e pacotes exclusivos surgindo, mas, em comparação com pesos pesados como o Python, tem um longo caminho a percorrer. 
• Tem alguns problemas de compilação. Várias fontes observaram um atraso na compilação de código usando o compilador just-in-time (JIT) da Julia. O JIT compila todos os códigos em código de máquina antes de executá-los. Esse atraso pode ser um pouco frustrante quando tentamos executar scripts rápidos.  

Usos da Julia

Como uma linguagem nova, a Julia tem vários prós e contras. Mas para que a Julia é usada? 

Um dos principais objetivos do desenvolvimento da Julia era criar uma linguagem que permitisse aos programadores escrever códigos claros, de alto nível, genéricos e abstratos que se assemelhassem a fórmulas matemáticas e, ao mesmo tempo, pudessem produzir códigos de máquina rápidos e de baixo nível, normalmente vistos em linguagens estáticas. Veja a linguagem em ação com nosso tutorial sobre a linguagem Julia. 

A seguir, descrevemos várias áreas em que a linguagem de programação é excelente. 

1. Computação numérica

Há uma série de pacotes que permitem que os programadores em Julia realizem tarefas de computação numérica. Por exemplo: para tarefas relacionadas à álgebra linear, há o módulo LinerAlgebra.jl; para encontrar raízes, há o NonlinearSolve; e para diferenciação automática, há o ForwardDiff ou o Enzyme. 

2. Aprendizado de máquina 

Lembrando, a Julia foi criada com o aprendizado de máquina em mente, em especial o aprendizado de máquina científico, que se concentra especificamente em desafios e percepções de conjuntos de dados científicos. Como uma linguagem compilada projetada para paralelismo, a Julia pode oferecer uma velocidade imensa em determinadas tarefas de aprendizado de máquina. Por exemplo: a Julia pode melhorar consideravelmente o tempo de treinamento e reduzir os custos ao implantar modelos de aprendizado de máquina na produção. 

Com uma comunidade em expansão e muitos pacotes novos para aprendizado de máquina, muitos dos quais estão incluídos na estrutura MLJ, a Julia pode ser uma ótima opção nessa área. Um ótimo exemplo prático de aprendizado de máquina em Julia vem de uma empresa australiana que faz a manutenção de linhas de transmissão do país. Ao criar um mapa 3D e usar o aprendizado de máquina com a Julia, a empresa conseguiu identificar falhas reais e potenciais na rede 100 vezes mais rápido do que antes. 

3. Estatística 

Outra função principal da Julia é a estatística e a análise estatística. Por exemplo: o metapacote StatsKit contém pacotes Julia para funções estatísticas básicas, bem como ferramentas para trabalhar com dados tabulares de DataFrames, distribuições de probabilidade, análise estatística multivariada, testes de hipóteses e muito mais.

4. Programação geral 

Como uma linguagem de programação de uso geral, a Julia é capaz de criar uma ampla variedade de softwares e funções. Por exemplo: o pacote Blink permite desenvolver aplicativos de GUI Electron, o GameZero apresenta o desenvolvimento de jogos para iniciantes, e o Miletus permite elaborar contratos financeiros em Julia. 

Já mencionamos que a Julia foi desenvolvida para que seja relativamente fácil e rápido escrever programas, devido à sua sintaxe simples. No entanto, ela também executa códigos e realiza cálculos com muita rapidez. 

5. Desenvolvimento web 

Há várias ferramentas excelentes de desenvolvimento web em Julia disponíveis para os usuários. Pacotes como Genie.jl e Dash.jl. O Genie permite que os usuários trabalhem com dados da web na Julia. É uma estrutura web full stack que oferece aos usuários uma maneira de desenvolver aplicativos web com um fluxo de trabalho simplificado e eficiente. O Dash.jl é uma interface Julia para o ecossistema Dash, permitindo criar aplicativos web em Julia. 

Exemplos da Julia em setores 

Agora que sabemos para que a linguagem Julia é usada em termos gerais, vamos dar uma olhada em alguns exemplos da Julia em setores. O site da Julia lista muitas aplicações da linguagem, e destacamos algumas das principais a seguir: 

6. Modelagem e desenvolvimento farmacêutico 

A linguagem Julia é muito utilizada na área médica. Os pesquisadores usam a Julia para identificar e testar novos medicamentos, otimizar tratamentos e conduzir diagnósticos e tratamentos. É comum usar pacotes como o BioJulia (infraestrutura de bioinformática) e o Pumas (para modelagem farmacométrica, ciência de qualificar informações de ensaios clínicos). Por exemplo: a gigante farmacêutica Pfizer usou a Julia para acelerar as simulações de novas terapias. 

7. Supercomputação paralela 

Um dos melhores exemplos da velocidade da Julia está no campo da astronomia, em que o pacote AstroLib.jl, voltado a rotinas astronômicas e astrofísicas, é usado com frequência. 

Um exemplo do uso da Julia na astronomia é o projeto Celeste, em que uma equipe de pesquisa formada por astrônomos, físicos, engenheiros de computação e estatísticos desenvolveu um novo método de computação paralela usando a Julia. Após três anos de desenvolvimento, a equipe usou esse método para produzir o catálogo mais preciso de 188 milhões de objetos astronômicos em apenas 14,6 minutos, uma melhoria de desempenho de mais de 1.000 vezes.

8. Modelagem e gestão financeira

O desempenho e a flexibilidade da Julia a tornam uma ferramenta poderosa no mundo das finanças. Os profissionais usam a linguagem para desenvolver modelos e projeções a fim de tomar decisões financeiras. Um dos pacotes mais conhecidos é o JuliaFin, especializado em áreas como gestão de ativos, gerenciamento de riscos, negociação algorítmica, backtesting e outras áreas de finanças computacionais, inclusive modelagem de contratos financeiros.

9. Robótica 

Roboticistas do MIT usam a linguagem Julia para programar robôs. Alguns exemplos são treiná-los para caminhar, subir escadas e percorrer terrenos difíceis e perigosos. Mais uma vez, os especialistas citam a flexibilidade e o código genérico da Julia como motivos de seu ótimo desempenho no setor, pois permite que os profissionais escrevam funções claras que podem operar com diversos tipos de dados.  

Um conjunto de pacotes bem conhecido nessa área é o JuliaRobotics, que inclui pacotes Julia como o MotionCaptureJointCalibration.jl, que disponibiliza calibração cinemática para robôs com base em dados de captura de movimento. 

10. Segurança de rede  

Os especialistas em redes da Cisco usaram o pacote Julia Flux.jl para melhorar a segurança da rede e para aprendizado de máquina. A possibilidade de escrever códigos eficientes em uma única linguagem é citada como um dos principais benefícios do uso da Julia nessa área. 

Como começar a usar a linguagem Julia 

É evidente que os usos da linguagem Julia são expressivos. Embora esteja longe de ser uma substituta imediata do Python ou R na área de ciência de dados, considerando o quanto essas últimas estão consolidadas, ela certamente tem o potencial de expandir seu repertório. Os interessados em aprender Julia devem começar por nosso curso Introdução à linguagem Julia, que explica os principais recursos dessa linguagem em rápido desenvolvimento. Você também encontra nossa folha de dicas da linguagem Julia, que oferece uma referência útil sobre os conceitos básicos de Julia.