Julia vs Python | Comparación de Julia Python

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Introducción

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Python ha existido desde la década de 1990, y ahora es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo. La razón por la que Python se hizo tan popular es que ofrecía simplicidad y permitía a los programadores leer su código fácilmente. Este idioma también es relativamente fácil de aprender, por lo que no sorprende que haya más de 7 millones Codificadores de Python en el mundo.

Python es utilizado tanto por pequeñas empresas emergentes como por empresas tan conocidas como Netflix, Spotify, Google e Instagram. También es bastante popular en ciencia de datos y aprendizaje automático.

Sin embargo, el mundo de la programación evoluciona rápidamente y los programadores siempre quieren más. Más eficiencia, más áreas de aplicación, más flexibilidad, etc. Esto es exactamente lo que motivó a los creadores de Julia, otro lenguaje de programación que se introdujo en 2012. Según los desarrolladores, su objetivo era crear un lenguaje que fuera tan utilizable como Python, tuviera las mismas capacidades computacionales que Matlab y fuera tan rápido como C.

Como resultado, Julia se convirtió en el lenguaje elegido por muchos programadores y, sin embargo, muchas personas no pueden decidir si deben aprender Julia o Python.

Esta no es una elección fácil, e incluso los desarrolladores que usan Julia afirman que Python sería su primera opción si no usaban a Julia. Ambos idiomas tienen ciertas ventajas y desventajas, por lo que decidimos abordar todas las diferencias entre estos idiomas para ayudarlo a responder a la Julia contra Python pregunta.

¿Qué es Julia?

1200px-julia_programming_language_logo-svg_-5835604Julia es un lenguaje de programación creado específicamente para ciencia de datos, álgebra lineal compleja, minería de datos y aprendizaje automático. Los creadores de este lenguaje querían abordar las desventajas de Python y otros lenguajes de programación, ofreciendo una herramienta más conveniente. ¿Es Julia mejor que Python?? Bueno, ciertamente tiene algunas características geniales que hacen que la gente elija Julia para la ciencia de datos.

  • Interactividad
    Julia cuenta con una línea de comandos interactiva llamada REPL (Read Eval Print Loop) para ayudar a los programadores a agregar fácilmente comandos y scripts rápidos.
  • Julia está compilada y no se interpreta
    Ofrece un rendimiento en tiempo de ejecución más rápido. ¿Por qué Julia es tan rápida?? Utiliza el marco LLVM para la compilación justo a tiempo (JIT). Gracias a este enfoque, Julia puede ofrecer la misma velocidad que C.
  • Sintaxis simple
    Al igual que Python, Julia tiene una sintaxis sencilla pero potente.
  • Una oportunidad para llamar a bibliotecas C, Fortran y Python
    Julia puede trabajar directamente con varias bibliotecas externas. Por ejemplo, puede utilizar el PyCall biblioteca para interactuar con código escrito en Python, e incluso intercambiar datos entre Julia y Python.
  • Julia combina las ventajas de la escritura estática y dinámica
    Julia le permite especificar tipos para variables y también le permite crear jerarquías de tipos para que los casos generales puedan manejar tipos específicos de variables. «Por ejemplo, puede crear una función que acepte números enteros sin necesidad de especificar su firma o longitud», explica Brenda Wilkins, desarrolladora de software en un sitio web de revisión de servicios de redacción. Elige al escritor.
  • Julia incluye un depurador completo
    De Julia suite de depuración puede ejecutar código en un REPL local para que pueda verificar variables, resultados y agregar puntos de interrupción.
  • Múltiples despachos

    Julia tiene múltiples despachos rápidos. Esta característica hace que las funciones se puedan ampliar. Además, el envío polimórfico permite a los desarrolladores aplicar definiciones de funciones como propiedades de una estructura.

Ahora que hemos considerado las características principales de este lenguaje, pensemos en qué lo convierte en una mejor opción para los científicos de datos en comparación con Python e intentemos encontrar la respuesta para Python vs Julia.

Ventajas de Julia

  • La sintaxis está optimizada para matemáticas.
    Julia estaba destinada a usuarios de lenguajes y entornos científicos como R, Octave, Matlab y Mathematica. Como resultado, la sintaxis de este lenguaje es similar a las fórmulas utilizadas por los no programadores, lo que hace que este lenguaje sea más fácil de aprender para los matemáticos.
  • Velocidad
    Las declaraciones de tipos y la compilación JIT permiten a Julia vencer a Python no optimizado en lo que respecta a la velocidad. Por supuesto, puede hacer que Python sea más rápido utilizando compiladores de terceros y bibliotecas externas, pero Julia ya fue diseñada para ser más rápida.

Ventajas de Python

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Sin embargo, Pitón también ofrece grandes beneficios para los científicos de datos. Aunque este lenguaje no se creó para la ciencia de datos, evolucionó rápidamente. Echemos un vistazo a las ventajas del lenguaje Python para intentar resolver el debate entre Python y Julia.

  • Menos gastos generales de inicio
    Aunque Python puede funcionar más lento que Julia, su tiempo de ejecución es menos pesado, por lo que generalmente los programas Python tardan menos en comenzar a funcionar, lo que proporciona algunos primeros resultados. La compilación JIT de Julia también reduce la velocidad de inicio. Aunque los desarrolladores trabajan en este problema, Python aún se inicia más rápido.
  • Indexación de matrices de base cero
    En muchos lenguajes, incluidos C y Python, se accede a los primeros elementos de las matrices con un cero. Por ejemplo, en Python, el primer carácter de una cadena es una cadena[0]. Al usar Julia, debe lidiar con la indexación 1, porque este enfoque a menudo se usa en varias aplicaciones científicas, y Julia estaba destinada a una audiencia similar. Afortunadamente, hay una característica experimental que permite el soporte de indexación cero, pero la indexación predeterminada puede ser inconveniente para las personas con experiencia en programación.
  • Python es más popular
    Julia tiene una comunidad entusiasta que crece constantemente, pero aún está lejos de la comunidad de Python en términos de tamaño.
  • Más paquetes de terceros
    Uno de los principales beneficios de Python es la variedad de paquetes de terceros. No hay mucho software construido alrededor de Julia. Bibliotecas como Knet y Flux hacen de Julia una buena opción para el aprendizaje automático, pero PyTorch y TensorFlow se utilizan principalmente para diversas tareas.
  • Python se está volviendo más rápido
    Primero, se mejoró el intérprete de Python, incluidas mejoras en el procesamiento en paralelo y multinúcleo. Es más fácil hacer Python más rápido. Por ejemplo, el proyecto mypyc traduce Python en C nativo, que es mucho más conveniente que Cython. Este enfoque proporciona un rendimiento cuatro veces mejor o incluso resultados más impresionantes cuando se trata de tareas matemáticas puras.

Notas finales

Julia fue creada específicamente para cálculos científicos y aprendizaje automático, razón por la cual es tan popular entre los profesionales de estas áreas. Julia supera a Python en términos de velocidad, además de ser conveniente y fácil de usar. Sin embargo, Python sigue siendo un gran lenguaje de programación con ciertas ventajas. Tiene una comunidad próspera y ofrece una velocidad de inicio más rápida.

Si desea aprender ciencia de datos o trabajar en esta área, debe analizar los beneficios de ambos lenguajes y pensar en lo que es especialmente importante para usted. De esta forma, podrá responder a la Python vs Julia dilema. Ambos idiomas son relativamente fáciles de aprender y tienen mucho en común, por lo que la elección correcta depende de sus objetivos y preferencias específicos.

Sobre el Autor

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Anna Medina

A Anna le gusta escribir desde sus años universitarios. Cuando se graduó en el Departamento de Intérpretes, se dio cuenta de que la traducción no era tan interesante como la escritura. Ella entrena sus habilidades ahora trabajando como escritora independiente en diferentes temas. Siempre hace todo lo posible en las publicaciones y artículos.

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