Los códigos de programación se convierten en herramientas esenciales en diversas disciplinas científicas, donde los desafíos a menudo involucran cálculos intrincados. Estos cálculos, que traen consigo enfoques frescos en cada ocasión, necesitan ser traducidos a programas; incluso si existen trabajos previos en los que apoyarse, siempre requieren ajustes y extensiones específicas.
Dentro de la vasta variedad de lenguajes de programación, aquellos que permiten una interacción y dinámica especial resultan especialmente útiles para desarrollar aplicaciones con agilidad, explorando, descartando y refinando soluciones de manera continua. Es crucial que el lenguaje facilite la reutilización de códigos escritos previamente, quizás incluso por otros, para resolver problemas anteriores. Al mismo tiempo, en consonancia con el avance tecnológico y la creciente capacidad de recolección y manejo de datos, los programas deben ser más eficientes, capaces de realizar cálculos complejos y manejar bases de datos voluminosas.
Aquí es donde entra en escena Julia, un lenguaje de programación dinámico y de alto nivel, concebido por expertos informáticos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), y compartido bajo la licencia de software libre del MIT. Julia se convierte en una herramienta crucial para cálculos en diversos campos, incluyendo física, biología, ingeniería, matemáticas y finanzas, por mencionar algunos. Su diseño favorece la extensibilidad y la composición, presentando un ecosistema de paquetes altamente adaptable y versátil, capaz de amoldarse con rapidez a nuevas aplicaciones y necesidades.
Además, uno de sus puntos fuertes radica en la capacidad para resolver problemas numéricos complejos y lidiar con grandes volúmenes de datos, una hazaña que otros lenguajes en su misma categoría no logran de manera eficiente, a menos que se integren con fragmentos de código compilado en un segundo lenguaje (usualmente C o C++).
Julia se revela como la opción óptima para trabajar en diferentes niveles de complejidad, abstracción y optimización del código. Proporciona una consola de comandos, también conocida como «read-eval-print loop» o REPL, junto con una interfaz amigable para la ejecución de scripts. Esto permite realizar operaciones básicas de forma dinámica, empleando un código simple y de rápida interpretación. Por otro lado, la sintaxis del lenguaje ofrece herramientas que posibilitan la creación de programas altamente optimizados, donde todo el código se compila para alcanzar un rendimiento excepcional, equiparable a programas escritos en C.
Aunque los programas resultantes de estos enfoques pueden lucir muy diferentes, en ambos casos se trata del mismo lenguaje utilizado de distintas formas. Una vez dominadas las reglas básicas para la creación de programas simples en Julia, alcanzar niveles de complejidad más elevados y desarrollar programas más eficientes es principalmente una cuestión de práctica.
Instalación de Julia usando en Jupyter Notebook
Si ya estás familiarizado con Python, te encuentras en un terreno conocido que hará más ameno tu proceso de aprendizaje de Julia. Para aquellos que aún no han tenido experiencia con Python, ¡no se preocupen! Estoy aquí para garantizar que los conceptos sean cristalinos y de sencillo entendimiento. Si algo no queda completamente claro, no duden en dejar sus comentarios; estaré encantado de asistirles. En el tutorial previo, exploramos cómo llevar a cabo la instalación de Julia en el entorno del IDE Jupyter, un paso de suma importancia, ya que estaremos trabajando con Julia en el bloc de notas de Jupyter.
Julia es un lenguaje de programación que comparte diversos conceptos con Python, tales como clases, objetos, herencia y recolección de basura. Esta similitud propicia un proceso fluido para aquellos que ya tienen conocimientos en Python. No obstante, si este es tu primer acercamiento a la programación, no te inquietes; me aseguraré de explicar cada concepto de manera clara y autoexplicativa.
Realización de Operaciones Aritméticas en Julia
Si deseas llevar a cabo cualquier operación aritmética en Julia, el proceso es sumamente sencillo. Al igual que en Python, simplemente escribimos las operaciones que queremos realizar junto con los operandos correspondientes. Es fundamental comprender que la expresión «2 // 2» se considerará una cadena de texto en el contexto de Julia. En lo que respecta a la regla BODMAS (paréntesis, exponentes, multiplicación y división, adición y sustracción), su aplicación es idéntica a la de otros lenguajes de programación como Python, Java, entre otros.
En última instancia, si necesitas ejecutar una operación de sustracción en un conjunto de operaciones aritméticas, se seguirá la regla BODMAS. Por ejemplo, si deseas imprimir una declaración exponencial en Julia, la especificación sería “10 ^ 2”, mientras que en Python sabemos que para efectuar la misma operación podemos emplear “10 ** 2”. A continuación, se presentan capturas de pantalla que ilustran algunas operaciones aritméticas.
Verificación de Tipos de Datos
La comprobación de los tipos de datos es una de las tareas principales en programación, especialmente útil al redactar código complejo o al desear utilizar la salida de una respuesta en diversas integraciones de productos. En el contexto de Python, todos sabemos que empleamos la palabra clave «type()» para verificar tipos de datos. En Julia, llevamos a cabo una comprobación similar utilizando la palabra clave «typeof()».
Operaciones Booleanas
En Julia, contamos con las palabras clave «verdadero» y «falso» para operaciones booleanas, equivalentes a las palabras clave «True» y «False» en Python. La única diferencia radica en que en Julia estas palabras clave se escriben en minúscula.
Definición de Cadenas
En el contexto de Python, tenemos la capacidad de definir cadenas utilizando tanto comillas simples como comillas dobles. Por ejemplo, si deseamos definir «akash» como una cadena en Python, podemos lograrlo mediante el uso de «akash» o ‘akash’; ambas formas son correctas. No obstante, en Julia, cuando estamos definiendo cadenas, es necesario emplear exclusivamente comillas dobles, como en «akash»; si optamos por comillas simples, resultará en un error. En el siguiente ejemplo, observamos que al intentar definir la cadena entre comillas simples, se genera un error en Julia. En caso de querer inicializar una cadena de varias líneas en Julia, es imprescindible especificar la cadena dentro de triple comillas dobles («»»), de manera similar a como se realiza en Python.
Inicialización de Variables
En Julia, la definición o inicialización de variables es tan sencilla como en Python. No es necesario indicar el tipo de dato de la variable durante la asignación, tal como solíamos hacer en lenguajes como C++ o Java. En Julia, el compilador deduce automáticamente el tipo de variable asignado, evitándonos la necesidad de especificar explícitamente dicho tipo.
Funciones de Impresión
En el entorno de Julia, contamos con dos funciones para imprimir declaraciones: print() y println(). A diferencia de Python, donde solo tenemos la función print(), en Julia la función println() está disponible para imprimir declaraciones en una nueva línea. Es importante resaltar que en Python no existe una función llamada println().
Formateo de Cadenas
El formateo de cadenas constituye una característica útil en cualquier lenguaje de programación. En Julia, este proceso es sumamente sencillo: basta con especificar el parámetro que deseamos formatear dentro de la cadena. Si poseemos dos cadenas de variables, str1 y str2, y deseamos concatenarlas, simplemente las indicamos como parámetros en la cadena, lo que resultará en la concatenación de ambas. Del mismo modo, es posible concatenar varias cadenas. En lo que respecta al formateo de cadenas, Julia simplifica el proceso en comparación con Python. Mientras que en Python a menudo necesitamos recurrir a la función format() para formatear cadenas, en Julia solo debemos indicar que la cadena debe ser formateada utilizando el símbolo del dólar ($) dentro de la declaración de impresión. Además, podemos realizar operaciones aritméticas simplemente indicándolas dentro de este soporte.
Notas de Julia
La acción de comentar representa una de las prácticas más valiosas al lidiar con cualquier lenguaje de programación. Esto se debe a que, al estar inmersos en la creación de un marco o en el desarrollo de una aplicación dentro de una organización, resulta fundamental adherirse a la costumbre de agregar comentarios al código. Estos comentarios no solo serán útiles para quienes lo crearon, sino que también beneficiarán a otros individuos que, en el futuro, necesiten comprender el código. Además, en ocasiones, estas anotaciones también pueden resultar provechosas para el propio autor, ya que es plausible que olvidemos cómo se comporta nuestro propio código en el futuro. No menos importante es la utilidad que brindan durante el proceso de actualización del código, así como en la ejecución de operaciones de depuración.
En el contexto de Python, ya es sabido que si deseamos incorporar un comentario de una única línea, simplemente debemos emplear el símbolo «#» y escribir el comentario deseado. En Julia, seguiremos un procedimiento similar para introducir un comentario de una línea. Cualquier afirmación que requiera un comentario será precedida por el símbolo «#». En situaciones donde deseamos redactar un comentario de múltiples líneas, es posible utilizar la notación «# =» al comienzo del comentario, y al finalizar el comentario, revertir la notación anterior, quedando de la siguiente manera: «= #».
