Einführung
Python hat existiert seit dem Jahrzehnt 1990, und jetzt ist es eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt. Der Grund, warum Python so beliebt wurde, ist, dass es Einfachheit bot und es Programmierern ermöglichte, seinen Code leicht zu lesen.. Diese Sprache ist auch relativ leicht zu erlernen, es ist also nicht verwunderlich, dass es so ist mehr von 7 Millionen Python-Codierer in der Welt.
Python wird sowohl von kleinen Startups als auch von namhaften Unternehmen wie z Netflix, Spotify, Google und Instagram. Es ist auch in der Datenwissenschaft und beim maschinellen Lernen sehr beliebt..
Aber trotzdem, die Welt der Programmierung entwickelt sich rasant und Programmierer wollen immer mehr. Effizienter, weitere Anwendungsgebiete, mehr Flexibilität, etc. Genau das hat die Macher von Julia motiviert, eine andere Programmiersprache, die in . eingeführt wurde 2012. Laut den Entwicklern, Sein Ziel war es, eine Sprache zu entwickeln, die so brauchbar ist wie Python, hatte die gleichen Rechenfähigkeiten wie Matlab und war so schnell wie C.
Infolge, Julia wurde für viele Programmierer zur Sprache der Wahl und, aber trotzdem, viele Leute können sich nicht entscheiden, ob sie Julia oder Python lernen sollen.
Dies ist keine leichte Wahl., und sogar die Entwickler, die Julia verwenden, behaupten das Python wäre deine erste Wahl wenn sie Julia nicht benutzt haben. Beide Sprachen haben gewisse Vor- und Nachteile, Daher haben wir uns entschlossen, alle Unterschiede zwischen diesen Sprachen zu berücksichtigen, um Ihnen bei der Beantwortung der Frage zu helfen Julia gegen Python Frage.
Was ist Julia??
Julia ist eine Programmiersprache, die speziell für Data Science entwickelt wurde, komplexe lineare Algebra, Data Mining und maschinelles Lernen. Die Schöpfer dieser Sprache wollten die Nachteile von Python und anderen Programmiersprachen angehen, ein bequemeres Werkzeug anbieten. Ist Julia besser als Python??? Gut, Es hat sicherlich einige coole Funktionen, die die Leute dazu bringen, sich zu entscheiden Julia für Data Science.
- Interaktivität
Julia hat eine interaktive Befehlszeile namens REPL (Auswertungsdruckschleife lesen) um Programmierern zu helfen, schnelle Befehle und Skripte einfach hinzuzufügen.
- Julia wird kompiliert und nicht interpretiert
Bietet eine schnellere Laufzeitleistung. Warum ist Julia so schnell?? Verwenden Sie das LLVM-Framework für die Just-in-Time-Kompilierung (JIT). Dank dieser Vorgehensweise, Julia kann die gleiche Geschwindigkeit bieten wie C.
- Einfache Syntax
Wie Python, Julia hat eine einfache, aber mächtige Syntax.
- Eine Gelegenheit, C-Bibliotheken aufzurufen, Fortran und Python
Julia kann direkt mit verschiedenen externen Bibliotheken arbeiten. Zum Beispiel, du kannst den ... benutzen PyCall Bibliothek zur Interaktion mit in Python geschriebenem Code, und sogar Daten zwischen Julia und Python austauschen.
- Julia vereint die Vorteile von statischem und dynamischem Schreiben
Julia ermöglicht es Ihnen, Typen für Variablen anzugeben und auch Typhierarchien zu erstellen, damit allgemeine Fälle mit bestimmten Variablentypen umgehen können. “Zum Beispiel, Sie können eine Funktion erstellen, die Ganzzahlen akzeptiert, ohne deren Signatur oder Länge anzugeben”, Explik Brenda Wilkins, Software-Entwickler auf einer Website für die Überprüfung von Werbetexten. Wählen Sie den Autor.
- Julia enthält einen vollständigen Debugger
Von Julia Debug-Suite Sie können Code in einer lokalen REPL ausführen, um Variablen zu überprüfen, Ergebnisse und fügen Sie Haltepunkte hinzu.
- Mehrere Büros
Julia hat mehrere Express-Sendungen. Dieses Feature macht die Funktionen erweiterbar. Was ist mehr, polymorpher Dispatch ermöglicht es Entwicklern, Funktionsdefinitionen als Eigenschaften einer Struktur anzuwenden.
Nachdem wir nun die Hauptmerkmale dieser Sprache betrachtet haben, Lassen Sie uns darüber nachdenken, was es für Datenwissenschaftler im Vergleich zu Python zu einer besseren Wahl macht, und versuchen Sie, die Antwort für Python vs. Julia zu finden.
Julia Vorteile
- Die Syntax ist für Mathematik optimiert.
Julia war für Benutzer von Sprachen und wissenschaftlichen Umgebungen wie R . gedacht, Oktave, Matlab und Mathematica. Infolge, Die Syntax dieser Sprache ähnelt den Formeln, die von Nicht-Programmierern verwendet werden, was Mathematikern das Erlernen dieser Sprache erleichtert.
- Geschwindigkeit
Typdeklarationen und JIT-Kompilierung ermöglichen es Julia, nicht optimiertes Python in Bezug auf Geschwindigkeit zu schlagen. Natürlich, Sie können Python schneller machen, indem Sie Compiler von Drittanbietern und externe Bibliotheken verwenden, aber Julia war schon darauf ausgelegt schneller zu sein.
Python-Vorteile
Aber trotzdem, Felshaken bietet auch große Vorteile für Data Scientists. Obwohl diese Sprache nicht für die Datenwissenschaft geschaffen wurde, hat sich schnell entwickelt. Werfen wir einen Blick auf die Vorteile der Sprache Python, um die Debatte zwischen Python und Julia zu lösen.
- Weniger Anlaufaufwand
Obwohl Python möglicherweise langsamer läuft als Julia, seine Ausführungszeit ist weniger schwer, Daher brauchen Python-Programme im Allgemeinen weniger Zeit, um mit der Arbeit zu beginnen, was erste Ergebnisse liefert. Julias JIT-Kompilierung reduziert auch die Startgeschwindigkeit. Obwohl die Entwickler an diesem Problem arbeiten, Python startet immer noch schneller.
- Nullbasierte Matrixindizierung
In vielen Sprachen, einschließlich C und Python, auf die ersten Elemente des Arrays wird mit einer Null zugegriffen. Zum Beispiel, und Python, das erste Zeichen eines Strings ist ein String[0]. Bei Verwendung von Julia, muss sich mit der Indizierung befassen 1, weil dieser Ansatz oft in verschiedenen wissenschaftlichen Anwendungen verwendet wird, und Julia war für ein ähnliches Publikum gedacht. Glücklicherweise, Es gibt eine experimentelle Funktion Ermöglichen von Null-Indizierungsunterstützung, aber die Standardindizierung kann für Leute mit Programmiererfahrung unbequem sein.
- Python ist beliebter
Julia hat eine begeisterte Community, die ständig wächst, aber von der Größe her ist es noch weit von der Python-Community entfernt.
- Weitere Pakete von Drittanbietern
Einer der Hauptvorteile von Python ist die Vielfalt an Paketen von Drittanbietern. Es gibt nicht viel Software, die um Julia herum gebaut wurde. Bibliotheken wie Knet und Flux machen Julia zu einer guten Wahl für maschinelles Lernen, aber PyTorch und TensorFlow werden hauptsächlich für verschiedene Aufgaben verwendet.
- Python wird schneller
Zuerst, Python-Interpreter verbessert, einschließlich Verbesserungen bei Parallel- und Multicore-Verarbeitung. Es ist einfacher, Python schneller zu machen. Zum Beispiel, das mypyc-Projekt übersetze Python in natives C, was viel bequemer ist als Cython. Dieser Ansatz bietet eine viermal bessere Leistung oder noch beeindruckendere Ergebnisse, wenn es um reine mathematische Aufgaben geht..
Abschließende Anmerkungen
Julia wurde speziell für wissenschaftliche Berechnungen und maschinelles Lernen entwickelt, Deshalb ist es bei Profis in diesen Bereichen so beliebt. Julia schlägt Python in Sachen Geschwindigkeit, sowie bequem und einfach zu bedienen. Aber trotzdem, Python ist immer noch eine großartige Programmiersprache mit gewissen Vorteilen. Hat eine florierende Community und bietet eine schnellere Startgeschwindigkeit.
Wenn Sie Data Science lernen oder in diesem Bereich arbeiten möchten, Sie sollten die Vorteile beider Sprachen analysieren und sich überlegen, was Ihnen besonders wichtig ist. Daher, werde die beantworten können Python gegen Julia Dilemma. Beide Sprachen sind relativ leicht zu erlernen und haben viel gemeinsam, Die richtige Wahl hängt also von Ihren spezifischen Zielen und Vorlieben ab.
Über den Autor
Anna Medina
Anna schreibt seit ihrer Collegezeit gerne. Nach seinem Abschluss an der Fakultät für Dolmetscher, erkannte, dass die Übersetzung nicht so interessant war wie das Schreiben. Ihre Fähigkeiten trainiert sie jetzt als freie Autorin zu verschiedenen Themen. Er gibt immer sein Bestes in Beiträgen und Artikeln.
