Introdução
Python existe desde a década de 1990, e agora é uma das linguagens de programação mais populares do mundo. A razão pela qual python se tornou tão popular é que ele ofereceu simplicidade e permitiu que os programadores lessem seu código facilmente.. Esta linguagem também é relativamente fácil de aprender, por isso não é surpreendente que não há mais de 7 milhões Codificadores python em todo o mundo.
Python é usado por pequenas start-ups e empresas conhecidas como Netflix, Se você deseja começar a usar o MongoDB, Google e Instagram. Também é bastante popular em ciência de dados e machine learning..
Porém, o mundo da programação evolui rapidamente e os programadores sempre querem mais. Mais eficiência, mais áreas de aplicação, mais flexibilidade, etc. Isso é exatamente o que motivou os criadores de Julia, outra linguagem de programação que foi introduzida em 2012. De acordo com os desenvolvedores, seu objetivo era criar uma linguagem que fosse tão utilizável quanto python., tinha as mesmas capacidades computacionais como Matlab e foi tão rápido quanto C.
Como resultado, Julia tornou-se a linguagem de escolha para muitos programadores e, porém, muitas pessoas não podem decidir se devem aprender Julia ou Python.
Esta não é uma escolha fácil., e até mesmo os desenvolvedores que usam Julia afirmam que Python seria sua primeira escolha se eles não usar Julia. Ambas as línguas têm certas vantagens e desvantagens, então decidimos abordar todas as diferenças entre essas línguas para ajudá-lo a responder ao Julia vs. Python pergunta.
O que é Julia?
Julia é uma linguagem de programação criada especificamente para ciência de dados, álgebra linear complexa, mineração de dados e aprendizado de máquina. Os criadores desta linguagem queriam abordar as desvantagens do Python e outras linguagens de programação., oferecendo uma ferramenta mais conveniente. Julia é melhor que Python?? Nós vamos, ele certamente tem algumas características legais que fazem as pessoas escolherem Julia para Ciência de Dados.
- Interatividade
Julia tem uma linha de comando interativa chamada REPL (Leia eval Print Loop) para ajudar os programadores a adicionar facilmente comandos rápidos e scripts.
- Julia é compilada e não interpretada
Oferece desempenho de tempo de execução mais rápido. Por que Julia é tão rápida??? Usa a estrutura LLVM para compilação just-in-time (Bater). Graças a esta abordagem, Julia pode oferecer a mesma velocidade que C..
- Sintaxe simples
Assim como Python, Julia tem uma sintaxe simples, mas poderosa..
- Uma oportunidade de chamar bibliotecas C, Fortran e Python
Julia pode trabalhar diretamente com várias bibliotecas externas. Por exemplo, você pode usar o PyCall biblioteca para interagir com código escrito em Python, e até mesmo trocar dados entre Julia e Python.
- Julia combina as vantagens da escrita estática e dinâmica
Julia permite especificar tipos para variáveis e também permite que você crie hierarquias de tipo para que casos gerais possam lidar com tipos específicos de variáveis.. “Por exemplo, você pode criar uma função que aceita inteiros sem especificar sua assinatura ou comprimento”, explica Brenda Wilkins, desenvolvedor de software em um site de revisão de serviços de escrita. Escolha o escritor.
- Julia inclui um depurador completo
Por Julia suíte de depuração você pode executar código em um REPL local para que você possa verificar variáveis, resultados e adição de pontos de interrupção.
- Vários escritórios
Julia tem vários despachos rápidos. esse recurso torna as funções expansíveis. O que mais, submissão polimórfica permite que os desenvolvedores apliquem definições de função como propriedades de uma estrutura.
Agora que consideramos as principais características desta linguagem, vamos pensar sobre o que faz dele uma melhor escolha para cientistas de dados em comparação com Python e tentar encontrar a resposta para Python vs Julia.
Vantagens de Júlia
- Sintaxe é otimizada para matemática.
Julia era destinada a usuários de linguagens científicas e ambientes como R, Oitava, Matlab e Matemática. Como resultado, a sintaxe desta linguagem é semelhante às fórmulas usadas por não-programadores, o que torna essa linguagem mais fácil para os matemáticos aprenderem.
- Velocidade
Digite declarações e compilação JIT permitem que Julia bata Python não otimizado quando se trata de velocidade. Claro, você pode tornar o Python mais rápido usando compiladores de terceiros e bibliotecas externas, mas Julia já foi projetado para ser mais rápido.
Vantagens do Python
Porém, Piton também oferece grandes benefícios para cientistas de dados. Embora essa linguagem não tenha sido criada para ciência de dados, evoluiu rapidamente. Vamos dar uma olhada nas vantagens da linguagem Python para tentar resolver o debate entre Python e Julia.
- Menos sobrecarga de inicialização
Embora Python possa correr mais devagar do que Julia, seu tempo de execução é menos pesado, então os programas Python geralmente levam menos tempo para começar a trabalhar, fornecendo alguns primeiros resultados. A compilação JIT da Julia também diminui a velocidade da inicialização. Embora os desenvolvedores trabalhem nesta questão, Python ainda começa mais rápido.
- Indexação de matrizes baseadas em zero
Em muitas línguas, incluindo C e Python, os primeiros elementos das matrizes são acessados com um zero. Por exemplo, e Python, o primeiro caractere em uma sequência é uma corda[0]. Ao usar Julia, deve lidar com a indexação 1, porque essa abordagem é frequentemente usada em várias aplicações científicas, e Julia foi destinado para um público semelhante. Felizmente, existem uma característica experimental o que permite suporte de indexação zero, mas a indexação padrão pode ser inconveniente para pessoas com experiência de programação.
- Python é mais popular
Julia tem uma comunidade entusiasmada que está em constante crescimento, mas ainda está longe da comunidade Python em termos de tamanho.
- Mais pacotes de terceiros
Um dos principais benefícios do Python é a variedade de pacotes de terceiros.. Não há muito software construído em torno de Julia. Bibliotecas como Knet e Flux fazem de Julia uma boa escolha para aprendizado de máquina, mas PyTorch e TensorFlow são usados principalmente para várias tarefas.
- Python está ficando mais rápido
Primeiro, interpretado python melhorado, 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. É mais fácil fazer Python mais rápido. Por exemplo, a projeto mypyc traduz Python em C nativo, que é muito mais conveniente do que Cython. Esta abordagem fornece quatro vezes melhor desempenho ou resultados ainda mais impressionantes quando se trata de tarefas matemáticas puras..
Notas finais
Julia foi criada especificamente para cálculos científicos e aprendizado de máquina, é por isso que é tão popular entre os profissionais nessas áreas. Julia supera Python em termos de velocidade, além de ser conveniente e fácil de usar. Porém, Python ainda é uma ótima linguagem de programação com certas vantagens. Tem uma comunidade próspera e oferece velocidade de inicialização mais rápida.
Se você quer aprender ciência de dados ou trabalhar nesta área, você deve analisar os benefícios de ambas as línguas e pensar sobre o que é especialmente importante para você. Desta forma, você será capaz de responder ao Python vs Julia dilema. Ambas as línguas são relativamente fáceis de aprender e têm muito em comum., então a escolha certa depende de seus objetivos e preferências específicas.
Sobre o autor
Anna medina
Anna gosta de escrever desde seus anos de faculdade.. Quando ele se formou no Departamento de Intérpretes, ele percebeu que a tradução não era tão interessante quanto a escrita. Ela treina suas habilidades agora trabalhando como escritora freelancer em diferentes tópicos.. Sempre faça o seu melhor em publicações e artigos.
