Linguagens de programação não são usadas apenas por programadores: matemáticos, estatísticos e pesquisadores também precisam lidar com elas, o que nem sempre é uma tarefa fácil ou rápida. E se houvesse uma linguagem feita especialmente para todos eles? Conheça a Julia.

Jeff Bezanson, um de seus criadores, explica à Wired que dá para evitar as desvantagens de outras linguagens, pois “boa parte delas foi projetada de forma caótica”. É possível repensá-las para criar uma nova, mantendo suas vantagens.

A Julia é bastante adequada para uso técnico, por ser mais rápida que Matlab (feita para álgebra linear), R (para estatística), Python e até mesmo a Go, criada pelo Google para compilar programas mais rapidamente. Este gráfico ajuda a entender isso.

Também é possível compilar programas mais rápido com a Julia. Geralmente, você precisa converter seu código para Java ou C e então compilá-lo, o que pode resultar em erros. Com a nova linguagem, é possível fazer isso diretamente, usando a ferramenta LLVM – que conta com o apoio de Apple e Google.

Tem mais: caso seu programa tente resolver um problema difícil, é possível dividi-lo em partes e distribuí-lo entre vários computadores – isso se chama paralelismo. Dessa forma, é possível replicar parte do Hadoop, sistema usado pelo Facebook e Yahoo para análise de dados.

Você pode testar a Julia neste link; ela está disponível para Windows, OS X e Ubuntu. A documentação está disponível neste link.

Desenvolvida desde 2009 com apoio do MIT, a Julia lançou sua primeira versão de código aberto em fevereiro de 2012. Na época, Bezanson e a equipe explicaram por que criaram uma nova linguagem:

Nós somos gananciosos: nós queremos mais.

Queremos uma linguagem que seja open source, com uma licença liberal. Queremos a velocidade do C com o dinamismo do Ruby. Queremos uma linguagem que tenha homoiconicidade, com macros de verdade como o Lisp, mas com notação matemática óbvia e familiar como o Matlab. Queremos algo tão útil para a programação em geral como o Python; tão fácil para estatística como o R; tão natural para o processamento de string como o Perl; e tão poderoso para a álgebra linear como o Matlab… Algo que seja bem simples de aprender, mas que ainda satisfaça os hackers mais sérios. Queremos que ela seja interativa e facilmente compilada.

Mesmo sendo tantas coisas ao mesmo tempo, ela “não é exatamente ideal para criar aplicativos de desktop ou sistemas operacionais”, como Bezanson reconhece à Wired. É possível usá-la para programação web, no entanto, mas ela é inicialmente focada em uso técnico.

Por mais que a Julia traga tantas vantagens, ela ainda é mais uma entre diversas opções de programação. É difícil concorrer quando há tantas opções já estabelecidas, mas ela ainda tem chance. Na verdade, ela ajuda a repensar a programação, mostrando que uma só linguagem pode oferecer de tudo. Que vença a melhor.

Com informações de Wired e Gizmodo.