АО
Как было в соответствующем блоге написано - слишком легко выкатить готовую на 80% библиотеку 😊
Size: a a a
2021 July 09
AP
а вообще есть какая-то разбивка по темам на джулиаконе?
AP
в таком количестве докладов без категорий утонуть можно :)
2021 July 10
A
У кого нынче банхаммер?
ЕП
Чем-то повторяет ситуацию с R - пакетов под каждый чих кучи, очень сложно понять какой когда нужен
RS
Это следствие того, что нет крупных компаний, предоставляющих типовой набор пакетов под задачи. Кроме Julia Computing, естественно.
ЕП
Тогда MATLAB получится )
RS
Не получится. Вокруг питона, несмотря на его сомнительную технологичность, образовалась масса компаний - Hugging Face, Inc., Explosion, Stanford NLP Group и пр. И они берут деньги, на которые могут развивать продукт. В случае Julia таких компаний нет. Или почти нет.
RS
Как и Java, например, без Pivotal Software не была бы столь популярной
УМ
а ещё лучше на Rust
MW
ну да, Rust мощный на самом деле язык, просто писанины больше, но это компенсируется строгостью контроля компилятора, в итоге ошибок меньше, для больших и средних проектов самое то.
IY
Ну не знаю, мне не сложно. Вообще унификация — не всегда хорошо
A
Кстати, да, иметь и dataframes, и JuliaDB, и structarrays, а на крайняк ванильнную Julia лучше, чем один пандас
A
Время на выбор пакета для прототипа не сравнимо с временем написания пакета
SG
Пандас не одинок)
2021 July 11
DP
главное правило сети - если кто-то сравнивает два языка, как правило, он не знает хотя бы один из них
A
Ну, я несколько утрировал)
A
Но для меня питоновские либы для таблиц все похожи по духу что ли. В джулии же я чаще выбираю под кейс то, что будет удобнее с точки зрения задачи
A
То есть в питоне я скорее всего в 9 задачах из 10 использую пандас, в джулии чуть ли не каждый раз разное
DP
и это задирает кривую обучения для неофита. Ну и если задачи взаимодействуют, приводит к тому, что крупное обновление любого из условных 9 пакетов рушит все)