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数理最適化のアルゴリズムを実装するにあたって、たまに Python を使うことがあるが、だいぶ Julia に慣れてしまうと Python は難易度が高いように感じる。
個人的に難しいと思うのは主に３点で
1. conda と pip が混ざると環境が壊れることがある
2. python のバージョンが上がったときに対応できないライブラリがあって、複数の python を維持しないといけない
3. インデントでループ範囲を特定するため、コピー＆ペーストが簡単にできない
２番については Julia でも他のライブラリで同じことは起きるので本質的な解決はできないことは同じだが、Pythonのほうがバージョン管理をきちんと行わないといけないような印象がある。
３番については、どこか別のプログラムで書いた一部分をコピー＆ペーストしたときに、ループ範囲のインデントのスペース数が異なるとややこしいことになってしまう。このあたりは、for～end などで特定できると整形はエディタにお任せできるので、だいぶ楽ではある。
ただ、Julia が完璧かというとそういうわけでもなくて、例えば using の遅さなどはそのうちに改善されていくのではないかと思っている。Python もパッケージ管理や仮想環境管理は、もっといいものが出てくるのではないかと思っている。
