Mojo vs Python: کدام زبان برنامه نویسی برای شما مناسب است؟

زبان‌های برنامه‌نویسی برای قادر ساختن توسعه‌دهندگان برای طراحی سیستم‌های کارآمد و مقیاس‌پذیر در زمینه هوش مصنوعی (AI) حیاتی هستند. پایتون به دلیل سهولت استفاده و اکوسیستم بزرگ، مدت‌هاست که یک انتخاب محبوب برای هوش مصنوعی بوده است. Mojo، یک زبان برنامه نویسی مدرن که توسط تیم Modular ایجاد شده است، با ترکیب بهترین نحو Python با کارایی بهتر و ویژگی های فرابرنامه نویسی با الهام از Rust، جایگزین قانع کننده ای را ارائه می دهد. در این مقاله، Mojo و Python را با هم مقایسه می‌کنیم و نقاط قوت و موارد استفاده آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

هر دو زبان برنامه نویسی Mojo و Python همه منظوره هستند، اما مزایا و معایب مشخصی دارند. در نظر گرفته شده است که Mojo سریع و کارآمد باشد، در حالی که Python ساده برای درک و استفاده است.

موجو چیست؟

Mojo یک چارچوب وب مبتنی بر Perl است. در نظر گرفته شده است که سریع، سبک و ساده برای کار باشد. ساخت سرویس های وب RESTful را با استفاده از یک سیستم مسیریابی برای نگاشت URL ها به اقدامات کنترلر ساده می کند. Mojo همچنین یک سیستم قالب قوی ارائه می دهد که توسعه وب سایت های پویا را ساده می کند.

پایتون چیست؟

Python یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و همه منظوره است. فلسفه طراحی آن خوانایی کد را در اولویت قرار می دهد، همانطور که استفاده گسترده آن از فضای خالی نشان می دهد. عناصر زبان و رویکرد شی گرا آن برای کمک به برنامه نویسان در نوشتن کدهای منطقی و واضح برای پروژه های کوچک و بزرگ در نظر گرفته شده است.

مشکلات پایتون

ما امیدواریم که با تلاش برای تبدیل Mojo به ابر مجموعه ای از پایتون، بتوانیم بسیاری از مشکلات فعلی پایتون را حل کنیم.

Python دارای مشکلات شناخته شده مختلفی است، از جمله مهمترین آنها عملکرد ضعیف در سطح پایین و ویژگی های اجرای CPython مانند قفل جهانی مفسر (GIL) که باعث می شود پایتون تک رشته ای شود. در حالی که تلاش‌های فعال زیادی برای رفع این مشکلات در حال انجام است، مشارکت پایتون عمیق‌تر می‌شود و تأثیر بیشتری در بخش هوش مصنوعی دارد. به جای بررسی آن محدودیت‌های فنی، پیامدهای آن را در سال 2023 مورد بحث قرار خواهیم داد.

چرا Mojo ایجاد شد؟

• زمانی که توسعه دهندگان Modular برای اولین بار وارد ماجراجویی شدند، هدف اصلی آنها ایجاد یک زبان برنامه نویسی جدید نبود. در عوض، هدف ایجاد پلتفرمی بود که زیرساخت جهانی ML/AI را متحد کند. با این حال، در طول فرآیند توسعه مشخص شد که برنامه‌نویسی در کل پشته به طور غیرضروری پیچیده است. علاوه بر این، تیم متوجه شد که باید زمان زیادی را به صورت دستی برای نوشتن کد MLIR صرف می‌کردند که کمتر سرگرم‌کننده بود.
• این تیم نیاز به یک مدل برنامه‌نویسی جدید و مقیاس‌پذیر را که بتواند شتاب‌دهنده‌ها و سایر سیستم‌های ناهمگن رایج در صنعت هوش مصنوعی را هدف قرار دهد، دریافتند. این امر نیاز به استفاده از یک زبان برنامه نویسی با قابلیت های فرابرنامه نویسی گسترده در زمان کامپایل، ادغام یکپارچه تکنیک های کامپایل تطبیقی، مکانیسم های کش در سراسر مرحله کامپایل، و سایر ویژگی های پیشرفته ای داشت که زبان های قبلی به طور موثر ارائه نمی کردند.
• در حالی که شتاب دهنده ها مهم هستند، محققان همچنین ارتباط CPU میزبان را تشخیص دادند که اغلب نادیده گرفته می شود. پردازنده‌های مدرن دارای بلوک‌های شتاب‌دهنده هسته‌مانند و دیگر واحدهای شتاب هوش مصنوعی به عنوان پشتیبان فرآیندهایی هستند که شتاب‌دهنده‌های متخصص ممکن است قادر به انجام آن نباشند. بارگذاری داده ها، پیش و پس پردازش و ادغام با سیستم های خارجی نمونه هایی از این روش ها هستند. به سرعت مشخص شد که تکیه صرف به یک “زبان شتاب دهنده” محدود به پردازنده های خاص کافی نیست.
• به منظور پرداختن به همه این چالش ها به طور جامع، تیم کاملاً معتقد بود که دستیابی به آن تنها با یک زبان امکان پذیر است. این منجر به تولد Mojo شد، یک زبان برنامه نویسی که برای پاسخگویی به سیستم های کاربردی هوش مصنوعی طراحی شده بود. هدف Mojo ارائه یک زبان یکپارچه به توسعه دهندگان است که آنها را قادر می سازد تا با پیچیدگی های سیستم های هوش مصنوعی، مدیریت یکپارچه شتاب دهنده ها، CPU ها، مدیریت داده ها و ادغام با سیستم های خارجی مقابله کنند. با استفاده از Mojo، توسعه‌دهندگان می‌توانند از یک تجربه برنامه‌نویسی منسجم در کل پشته ML/AI لذت ببرند.

هدف موجو چیست؟

• مفهوم اساسی Mojo این است که زیرساخت های ML/AI را با ارائه یک زبان برنامه نویسی که در سراسر پشته کار می کند، متحد کند. علاوه بر این، با حذف نیاز به ایجاد کد MLIR، سهولت استفاده را فراهم می کند.
• مدولار ادعا می کند که Mojo یک مدل برنامه نویسی مقیاس پذیر و منحصر به فرد ارائه می دهد. در نتیجه، کاربران در حوزه هوش مصنوعی راحت‌تر با شتاب‌دهنده‌ها و سیستم‌های ناهمگن برخورد خواهند کرد.
• Mojo اکنون یک زبان برنامه نویسی است که از فرابرنامه نویسی در زمان کامپایل پشتیبانی می کند. سایر ویژگی های پشتیبانی شده عبارتند از کش در طول جریان کامپایل، رویکردهای کامپایل تطبیقی ​​و غیره. سایر زبان های برنامه نویسی این ویژگی ها را ندارند.

ویژگی های کلیدی Mojo

سریع: در نظر گرفته شده است که Mojo سریع و کارآمد باشد. برای بهبود عملکرد، از استراتژی‌های مختلفی مانند کش، بارگذاری تنبل و ساختارهای داده کارآمد استفاده می‌کند.

سبک: Mojo یک چارچوب کوچک است. برای اجرا به منابع کمی نیاز دارد که آن را برای وب سایت های کوچک و متوسط ​​مناسب می کند.

استفاده آسان: آموزش و استفاده از Mojo ساده است. این یک نحو ساده برای درک و یک API کاملاً تعریف شده ارائه می دهد.

RESTful: Mojo ساخت سرویس های وب RESTful را ساده می کند. این شامل یک مکانیسم مسیریابی است که URL ها را به اقدامات کنترلر متصل می کند.

سیستم قالب: Mojo دارای یک سیستم قالب عالی است که ساخت صفحات وب پویا را ساده می‌کند. سیستم قالب بر روی قالب ابزار قالب، یک زبان قالب محبوب پرل ساخته شده است.

مقایسه Mojo در مقابل پایتون

tr ve

تیم های آشنای کوچکی که نیاز به کارایی بالا دارند، زبان جدید برای یادگیری کارایی بالا، زبان جدید که نیاز به یادگیری ماشین ندارد، یادگیری ماشینی در برنامه نویسی همه منظوره

ویژگی	Mojo	Python
سرعت	سریع‌تر	استفاده کمتر	آهسته‌تر	استفاده از آموزش آهسته‌تر
آموزش آسانتر
پشتیبانی انجمن	جامعه کوچکتر	جامعه بزرگتر
کارکرد	کتابخانه کمتر خوانده شدهثالث =”2″>	طراحی شده برای	یادگیری ماشین و هوش مصنوعی	عمومی
بهترین برای

در نهایت، انتخاب بین Mojo در مقابل Python با توجه به نیازهای فردی شما تعیین می شود. اگر به یک زبان برنامه نویسی سریع با منحنی یادگیری کوتاه نیاز دارید، موجو می تواند جایگزین مناسبی باشد. اگر به یک زبان برنامه نویسی همه منظوره با یک جامعه قوی و طیف گسترده ای از کتابخانه های شخص ثالث نیاز دارید، ممکن است پایتون جایگزین بهتری باشد.

دیگر عوامل برای انتخاب موجو در مقابل پایتون

اندازه پروژه: اگر روی یک پروژه کوچک کار می‌کنید، ممکن است تفاوت سرعت بین Mojo و Python قابل توجه نباشد. از طرف دیگر، اگر روی پروژه بزرگی کار می‌کنید که به عملکرد عالی نیاز دارد، Mojo می‌تواند جایگزین بهتری باشد.

تجربه تیم: اگر تیم شما از قبل با پایتون راحت است، ممکن است به آن زبان پایبند باشید. از طرف دیگر، اگر کارکنان شما به دنبال یادگیری یک زبان جدید هستند، Mojo ممکن است یک راه حل عالی باشد.

برنامه‌های آینده: اگر می‌خواهید از این زبان برای یادگیری ماشینی یا هوش مصنوعی استفاده کنید، Mojo جایگزین بهتری خواهد بود. Python نیز یک جایگزین عالی برای این برنامه‌ها است، اما Mojo مخصوصاً برای آنها ایجاد شده است.

کدام زبان را باید انتخاب کنید؟

اگر به زبانی سریع و کارآمد نیاز دارید، Mojo یک انتخاب عالی است. اگر به زبانی نیاز دارید که یادگیری و استفاده از آن ساده باشد، پایتون یک انتخاب عالی است. در نهایت، زبان ایده آل برای شما بر اساس نیازهای فردی شما تعیین می شود.

همچنین بخوانید: اگر می‌خواهید درباره Mojo اطلاعات بیشتری کسب کنید، به نتیجه گیری

در مقایسه بین Mojo و Python، زبان برنامه نویسی مناسب به نیازهای فردی شما بستگی دارد. اگر به دنبال سرعت، کارایی و سفارشی سازی پیشرفته هستید، رویکرد عملکرد محور Mojo ممکن است انتخاب برتر باشد. از سوی دیگر، پایتون یک راه حل قابل اعتماد و در دسترس باقی می ماند اگر سهولت یادگیری، اکوسیستم بزرگ و سادگی مهم باشد. برای انجام بهترین انتخاب، اولویت ها و الزامات پروژه خود را در نظر بگیرید. لطفاً نظرات و انتقادات خود را در بخش نظرات زیر به اشتراک بگذارید.