introduction
Python a existé depuis la décennie de 1990, et maintenant c'est l'un des langages de programmation les plus populaires au monde. La raison pour laquelle Python est devenu si populaire est qu'il offrait de la simplicité et permettait aux programmeurs de lire facilement son code.. Cette langue est aussi relativement facile à apprendre, il n'est donc pas surprenant qu'il y ait plus de 7 des millions Codeurs Python dans le monde.
Python est utilisé à la fois par de petites startups et des entreprises bien connues telles que Netflix, Spotify, Google et Instagram. Il est également très populaire en science des données et en apprentissage automatique..
Cependant, le monde de la programmation évolue rapidement et les programmeurs en veulent toujours plus. Plus d'efficacité, plus de domaines d'application, plus de flexibilité, etc. C'est exactement ce qui a motivé les créateurs de Julia, un autre langage de programmation qui a été introduit dans 2012. Selon les développeurs, son objectif était de créer un langage aussi utilisable que Python, avait les mêmes capacités de calcul que Matlab et était aussi rapide que C.
Par conséquent, Julia est devenue le langage de prédilection de nombreux programmeurs et, cependant, beaucoup de gens ne peuvent pas décider s'ils doivent apprendre Julia ou Python.
Ce n'est pas un choix facile., et même les développeurs utilisant Julia prétendent que Python serait votre premier choix s'ils n'utilisaient pas Julia. Les deux langues ont certains avantages et inconvénients, nous avons donc décidé d'aborder toutes les différences entre ces langues pour vous aider à répondre aux Julia contre Python question.
Qu'est-ce que Julia?
Julia est un langage de programmation créé spécifiquement pour la science des données, algèbre linéaire complexe, l'exploration de données et l'apprentissage automatique. Les créateurs de ce langage voulaient remédier aux inconvénients de Python et d'autres langages de programmation, offrant un outil plus pratique. Julia est-elle meilleure que Python?? Bon, il a certainement des fonctionnalités intéressantes qui incitent les gens à choisir Julia pour la science des données.
- Interactivité
Julia a une ligne de commande interactive appelée REPL (Lire la boucle d'impression d'évaluation) pour aider les programmeurs à ajouter facilement des commandes et des scripts rapides.
- Julia est compilée et non interprétée
Offre des performances d'exécution plus rapides. Pourquoi Julia est-elle si rapide?? Utilisez le framework LLVM pour la compilation juste à temps (JIT). Grâce à cette approche, Julia peut offrir la même vitesse que C.
- Syntaxe simple
Comme python, Julia a une syntaxe simple mais puissante.
- Une opportunité d'appeler les bibliothèques C, Fortran et Python
Julia peut travailler directement avec diverses bibliothèques externes. Par exemple, vous pouvez utiliser le Appel Py bibliothèque pour interagir avec du code écrit en Python, et même échanger des données entre Julia et Python.
- Julia combine les avantages de l'écriture statique et dynamique
Julia vous permet de spécifier des types de variables et vous permet également de créer des hiérarchies de types afin que les cas généraux puissent gérer des types de variables spécifiques. “Par exemple, vous pouvez créer une fonction qui accepte les entiers sans spécifier leur signature ou leur longueur”, explication Brenda Wilkins, développeur de logiciels sur un site Web de révision de services de rédaction. Choisissez l'écrivain.
- Julia inclut un débogueur complet
De Julia suite de débogage vous pouvez exécuter du code dans un REPL local afin de pouvoir vérifier les variables, résultats et ajouter des points d'arrêt.
- Plusieurs bureaux
Julia a plusieurs envois express. Cette fonctionnalité rend les fonctions extensibles. En outre, la répartition polymorphe permet aux développeurs d'appliquer des définitions de fonctions en tant que propriétés d'une structure.
Maintenant que nous avons examiné les principales caractéristiques de cette langue, Pensons à ce qui en fait un meilleur choix pour les data scientists par rapport à Python et essayons de trouver la réponse pour Python vs Julia.
Avantages de Julia
- La syntaxe est optimisée pour les mathématiques.
Julia était destinée aux utilisateurs de langages et d'environnements scientifiques tels que R, Octave, Matlab et Mathematica. Par conséquent, la syntaxe de ce langage est similaire aux formules utilisées par les non-programmeurs, ce qui rend cette langue plus facile à apprendre pour les mathématiciens.
- La vitesse
Les déclarations de type et la compilation JIT permettent à Julia de battre Python non optimisé en termes de vitesse. Bien sûr, vous pouvez rendre python plus rapide en utilisant des compilateurs tiers et des bibliothèques externes, mais Julia était déjà conçue pour être plus rapide.
Avantages Python
Cependant, Piton offre également de grands avantages pour les data scientists. Bien que ce langage n'ait pas été créé pour la science des données, évolué rapidement. Jetons un coup d'œil aux avantages du langage Python pour tenter de résoudre le débat entre Python et Julia.
- Moins de frais de démarrage
Bien que Python puisse fonctionner plus lentement que Julia, son temps d'exécution est moins lourd, donc les programmes Python prennent généralement moins de temps pour commencer à travailler, qui donne quelques premiers résultats. La compilation JIT de Julia réduit également la vitesse de démarrage. Bien que les développeurs travaillent sur ce problème, Python démarre toujours plus vite.
- Indexation matricielle à base zéro
Dans de nombreuses langues, y compris C et Python, les premiers éléments des tableaux sont accessibles avec un zéro. Par exemple, et Python, le premier caractère d'une chaîne est une chaîne[0]. Lorsque vous utilisez Julia, doit faire face à l'indexation 1, car cette approche est souvent utilisée dans diverses applications scientifiques, et Julia était destinée à un public similaire. Heureusement, il y a une fonctionnalité expérimentale permettant une prise en charge de l'indexation nulle, mais l'indexation par défaut peut être gênante pour les personnes ayant une expérience en programmation.
- Python est plus populaire
Julia a une communauté enthousiaste qui ne cesse de grandir, mais c'est encore loin de la communauté python en terme de taille.
- Plus de packages tiers
L'un des principaux avantages de Python est la variété de packages tiers. Il n'y a pas beaucoup de logiciels construits autour de Julia. Des bibliothèques comme Knet et Flux font de Julia un bon choix pour l'apprentissage automatique, mais PyTorch et TensorFlow sont principalement utilisés pour diverses tâches.
- Python devient plus rapide
Premier, Interpréteur Python amélioré, incluidas mejoras en el procesamiento en paraleloEl procesamiento en paralelo es una técnica que permite ejecutar múltiples operaciones simultáneamente, dividiendo tareas complejas en subtareas más pequeñas. Esta metodología optimiza el uso de recursos computacionales y reduce el tiempo de procesamiento, siendo especialmente útil en aplicaciones como el análisis de grandes volúmenes de datos, simulaciones y renderización gráfica. Su implementación se ha vuelto esencial en sistemas de alto rendimiento y en la computación moderna.... y multinúcleo. Il est plus facile de rendre Python plus rapide. Par exemple, les projet mypyc traduire Python en C natif, ce qui est beaucoup plus pratique que Cython. Cette approche offre des performances quatre fois supérieures ou des résultats encore plus impressionnants lorsqu'il s'agit de tâches mathématiques pures..
Remarques finales
Julia a été créée spécifiquement pour les calculs scientifiques et l'apprentissage automatique, c'est pourquoi il est si populaire auprès des professionnels de ces domaines. Julia bat Python en termes de vitesse, en plus d'être pratique et facile à utiliser. Cependant, Python est toujours un excellent langage de programmation avec certains avantages. A une communauté florissante et offre une vitesse de démarrage plus rapide.
Si vous souhaitez apprendre la science des données ou travailler dans ce domaine, vous devez analyser les avantages des deux langues et réfléchir à ce qui est particulièrement important pour vous. De cette façon, sera en mesure de répondre aux Python contre Julia dilemme. Les deux langues sont relativement faciles à apprendre et ont beaucoup en commun, le bon choix dépend donc de vos objectifs et préférences spécifiques.
A propos de l'auteur
Anna Médine
Anna aime écrire depuis ses années de collège. Lorsqu'il a obtenu son diplôme du Département des interprètes, réalisé que la traduction n'était pas aussi intéressante que l'écriture. Elle exerce ses compétences en travaillant maintenant comme rédactrice indépendante sur différents sujets. Il fait toujours de son mieux dans les messages et les articles.
