introduzione
Python è esistito dal decennio di 1990, e ora è uno dei linguaggi di programmazione più popolari al mondo. Il motivo per cui Python è diventato così popolare è che offriva semplicità e consentiva ai programmatori di leggere facilmente il suo codice.. Questa lingua è anche relativamente facile da imparare, quindi non sorprende che ci sia più di 7 milioni Programmatori Python nel mondo.
Python è utilizzato sia da piccole startup che da aziende note come Netflix, Spotify, Google e Instagram. È anche molto popolare nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico..
tuttavia, il mondo della programmazione si sta evolvendo rapidamente e i programmatori vogliono sempre di più. Più efficienza, più aree di applicazione, più flessibilità, eccetera. Questo è esattamente ciò che ha motivato i creatori di Julia, un altro linguaggio di programmazione che è stato introdotto in 2012. Secondo gli sviluppatori, il suo obiettivo era creare un linguaggio che fosse utilizzabile come Python, aveva le stesse capacità di calcolo di Matlab ed era veloce come C.
Di conseguenza, Julia è diventata la lingua preferita da molti programmatori e, tuttavia, molte persone non sanno decidere se devono imparare Julia o Python.
Questa non è una scelta facile., e anche gli sviluppatori che usano Julia affermano che Python sarebbe la tua prima scelta se non usassero Julia. Entrambe le lingue hanno alcuni vantaggi e svantaggi, quindi abbiamo deciso di affrontare tutte le differenze tra queste lingue per aiutarti a rispondere alle Julia contra Python domanda.
Cos'è Julia??
Julia è un linguaggio di programmazione creato appositamente per la scienza dei dati, algebra lineare complessa, data mining e apprendimento automatico. I creatori di questo linguaggio volevano affrontare gli svantaggi di Python e di altri linguaggi di programmazione, offrendo uno strumento più conveniente. Julia è meglio di Python??? Bene, ha sicuramente alcune caratteristiche interessanti che fanno scegliere alle persone Julia per la scienza dei dati.
- interattività
Julia ha una riga di comando interattiva chiamata REPL (Leggi Eval Print Loop) per aiutare i programmatori ad aggiungere facilmente comandi e script rapidi.
- Julia è compilata e non interpretata
Offre prestazioni di runtime più veloci. Perché Julia è così veloce??? Usa il framework LLVM per la compilazione just-in-time (JIT). Grazie a questo approccio, Julia può offrire la stessa velocità di C.
- sintassi semplice
come pitone, Julia ha una sintassi semplice ma potente.
- Un'opportunità per chiamare le librerie C, Fortran e Python
Julia può lavorare direttamente con varie librerie esterne. Ad esempio, puoi usare il PyCall libreria per interagire con il codice scritto in Python, e persino scambiare dati tra Julia e Python.
- Julia unisce i vantaggi della scrittura statica e dinamica
Julia ti consente di specificare i tipi per le variabili e ti consente anche di creare gerarchie di tipi in modo che i casi generali possano gestire tipi specifici di variabili. “Ad esempio, puoi creare una funzione che accetti interi senza specificarne la firma o la lunghezza”, spiega Brenda Wilkins, sviluppatore di software su un sito Web di revisione del servizio di copywriting. Scegli lo scrittore.
- Julia include un debugger completo
Da Giulia suite di debug puoi eseguire il codice in un REPL locale in modo da poter controllare le variabili, risultati e aggiungere punti di interruzione.
- Uffici multipli
Julia ha più invii espressi. Questa caratteristica rende le funzioni espandibili. Cosa c'è di più, l'invio polimorfico consente agli sviluppatori di applicare definizioni di funzioni come proprietà di una struttura.
Ora che abbiamo considerato le caratteristiche principali di questo linguaggio, Pensiamo a cosa lo rende una scelta migliore per i data scientist rispetto a Python e proviamo a trovare la risposta per Python vs Julia.
Vantaggi di Julia
- La sintassi è ottimizzata per la matematica.
Julia era destinata agli utenti di lingue e ambienti scientifici come R, Ottava, Matlab e Matematica. Di conseguenza, la sintassi di questo linguaggio è simile alle formule usate dai non programmatori, che rende questa lingua più facile da imparare per i matematici.
- Velocità
Le dichiarazioni di tipo e la compilazione JIT consentono a Julia di battere Python non ottimizzato quando si tratta di velocità. Certo, puoi rendere Python più veloce usando compilatori di terze parti e librerie esterne, ma Julia era già progettata per essere più veloce.
Vantaggi di Python
tuttavia, Chiodo offre anche grandi vantaggi per i data scientist. Sebbene questo linguaggio non sia stato creato per la scienza dei dati, si è evoluto rapidamente. Diamo un'occhiata ai vantaggi del linguaggio Python per cercare di risolvere il dibattito tra Python e Julia.
- Meno costi di avvio
Sebbene Python possa essere più lento di Julia, il suo tempo di esecuzione è meno pesante, quindi i programmi Python generalmente impiegano meno tempo per iniziare a funzionare, che fornisce alcuni primi risultati. La compilazione JIT di Julia riduce anche la velocità di avvio. Sebbene gli sviluppatori lavorino su questo problema, Python si avvia ancora più velocemente.
- Indicizzazione matrice a base zero
In molte lingue, inclusi C e Python, si accede ai primi elementi degli array con uno zero. Ad esempio, e Python, il primo carattere di una stringa è una stringa[0]. Quando si usa Julia, devi fare i conti con l'indicizzazione 1, perché questo approccio è spesso utilizzato in varie applicazioni scientifiche, e Julia era destinata a un pubblico simile. fortunatamente, ci sono una caratteristica sperimentale consentendo il supporto dell'indicizzazione zero, ma l'indicizzazione predefinita può essere scomoda per le persone con esperienza di programmazione.
- Python è più popolare
Julia ha una community entusiasta e in costante crescita, ma è ancora lontano dalla comunità Python in termini di dimensioni.
- Altri pacchetti di terze parti
Uno dei principali vantaggi di Python è la varietà di pacchetti di terze parti. Non c'è molto software costruito intorno a Julia. Librerie come Knet e Flux rendono Julia una buona scelta per l'apprendimento automatico, ma PyTorch e TensorFlow sono utilizzati principalmente per varie attività.
- Python sta diventando più veloce
Primo, interprete Python migliorato, inclusi miglioramenti all'elaborazione parallela e multicore. È più facile rendere Python più veloce. Ad esempio, il progetto mypyc traduci Python in C native nativo, che è molto più conveniente di Cython. Questo approccio fornisce prestazioni quattro volte migliori o risultati ancora più impressionanti quando si tratta di attività di pura matematica..
Note finali
Julia è stata creata appositamente per calcoli scientifici e apprendimento automatico, ecco perché è così popolare tra i professionisti in queste aree. Julia batte Python in termini di velocità, oltre ad essere comodo e facile da usare. tuttavia, Python è ancora un ottimo linguaggio di programmazione con alcuni vantaggi. Ha una fiorente comunità e offre una maggiore velocità di avvio.
Se vuoi imparare la scienza dei dati o lavorare in questo settore, dovresti analizzare i vantaggi di entrambe le lingue e pensare a ciò che è particolarmente importante per te. così, sarà in grado di rispondere a Python contro Julia dilemma. Entrambe le lingue sono relativamente facili da imparare e hanno molto in comune, quindi la scelta giusta dipende dai tuoi obiettivi e preferenze specifici.
Circa l'autore
Anna Medina
Ad Anna piace scrivere dai tempi del college. Quando si è laureato al Dipartimento di Interpreti, si rese conto che la traduzione non era interessante quanto la scrittura. Ora allena le sue abilità lavorando come scrittrice freelance su diversi argomenti. Fa sempre del suo meglio nei post e negli articoli.
