Python ist seit langem eine der beliebtesten Programmiersprachen unter Programmierern und sogar anderen Profis. Facebook, Instagram, Spotify, Netflix, ILM, Dropbox, Yahoo! und Google nutzen alle Python in ihren Anwendungsdiensten.
Da jedoch Anwendungsunternehmen ihre Nachfrage nach Datenoperationen und wissenschaftlichem Rechnen weiter steigern, müssen sich die Menschen häufig auf eine effizientere Datenverarbeitungssprache verlassen. Zu diesem Zweck wurde Julia 2021 von Alan Edelman, Viral B. Shah, Jeff Bezanson und Stefan Karpinski entwickelt. Es kann als hervorragende Alternative zu Python in der arithmetischen Codierung verwendet werden, um verschiedene Datenverarbeitungsaufgaben zu unterstützen. Derzeit ist Julia zu einem der wichtigsten Werkzeuge in den Bereichen Datenwissenschaft, Visualisierung, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz geworden. Funktionen von Julia
Julias interaktive Befehlszeile ähnelt Pythons REPL (Read-Eval-Print-Schleife, Read-Evaluate-Print-Schleife). Verschiedene Skripte und Befehle zur einmaligen Verwendung können sofort eingefügt werden. Gleichzeitig verfügt Julia über eine kurze und effiziente Syntax, die der von Python ähnelt.
Julia kann direkt mit C- und Fortran-Bibliotheken von Drittanbietern kommunizieren. Sie können das PyCall-Modul als Schnittstelle zu Python-Programmen verwenden und Daten zwischen Python und Julia übertragen.
Julia kann Anwendungen generieren und sogar deren Code bearbeiten, ähnlich wie die Sprache Lisp (List Processing, ein frühes Projekt für freie Software). Mit der in Julia 1.1 eingeführten Debugging-Suite können Sie die Ausführungsergebnisse Ihres Codes durchgehen, Variablen überprüfen und Haltepunkte auf Ihren Code in der lokalen REPL anwenden. Beispielsweise können Funktionen, die Code für Code ausgeführt werden, verschiedene feinkörnige Aufgaben ausführen.
Funktionen von Python
ursprünglich nicht für Datenwissenschaftler entwickelt wurde, wurde es in diesem Bereich eingesetzt. Da Python-Module die Erstellung spezieller Algorithmen vereinfachen, verwenden viele Datenwissenschaftler und Experten für maschinelles Lernen Python für Stimmungsanalysen und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Da es sich um eine interpretierte Sprache handelt, muss Python-Code keinen Kompilierungsprozess durchlaufen. Es ist Open Source und kann kostenlos heruntergeladen werden. Python kann alle objektorientierten Konzepte unterstützen, einschließlich: Klassen, Polymorphismus und Kapselung. Da Python-Code von Natur aus skalierbar ist, kann er in C oder C++ geschrieben und kompiliert werden.
Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die leicht zu erlernen und zu schreiben ist. Durch den Import bereits vorhandener Python-Bibliotheken sparen Entwickler Entwicklungszeit, da sie nicht dieselben Daten erneut eingeben müssen. Die zeilenweise sequentielle Ausführung vereinfacht den Debugging-Prozess. Zur Laufzeit hängt der Datentyp einer Python-Variablen von ihrem Zweck ab, nicht von ihrer Deklaration.
Als objektorientierte interpretierende Programmiersprache verfügt Python über eine starke Anpassungsfähigkeit in Bezug auf dynamische Typen, erweiterte Datenstrukturen und dynamische Bindung. Programmierer können dynamische Objekte mit nur wenigen Programmzeilen erstellen. Daher ist Python sehr beliebt und weit verbreitet.
Pythons Hauptschwäche ist seine langsame Verarbeitungsgeschwindigkeit. Natürlich verbessert Python auch dies immer weiter. Sein neuer, vereinfachter PyPy 7.1-Interpreter ist viel schneller. Darüber hinaus erhält Python Geschwindigkeitsverbesserungen durch paralleles und Multi-Core-Computing.
Umfassender Vergleich von Julia und Python
a) Julia hat erhebliche Vorteile in der fortgeschrittenen Statistik; Python ist möglicherweise nicht in der Lage, alle beim maschinellen Lernen verwendeten Gleichungen und Matrizen zu verarbeiten. Beispielsweise schneidet „Vanilla“ Julia in der linearen Algebra deutlich besser ab als „Vanilla“ Python.
b) Julia ist in Bezug auf die Nicht-Paket-Erfahrung besser als Python und eignet sich besser für maschinelle Lernberechnungen. Als hervorragende Sprache kann Python natürlich auch über NumPy (eine Open-Source-Erweiterung für numerische Python-Berechnungen) verwendet werden und große Matrizen verarbeiten.
c) Julias Operandensystem ist für statistische Analysen und Grafiken mit der R-Sprachbetriebsumgebung vergleichbar. Der Leistungsnachteil von Python bei Betriebsberechnungen ist offensichtlicher.
a) Julias Leistung und Geschwindigkeit sind vergleichbar mit kompilierten Sprachen wie Fortran und C. Allerdings ist Julia keine interpretierte Sprache. Sie basiert hauptsächlich auf Typdeklarationen, um Programme auszuführen, die zur Laufzeit kompiliert werden müssen.
b) Entwickler können mit Julia leistungsstarke Anwendungen implementieren, ohne auf manuelle Analyse- und Optimierungsmethoden zurückgreifen zu müssen. Dies ist sehr hilfreich bei der Lösung von Leistungsproblemen.
c) Mit seinen umfangreichen rechnerischen und numerischen Funktionen ist Julias Programmausführung sehr effizient. Darüber hinaus verfügt es über mehrere Dispatch-Funktionen, mit denen Datentypen wie Arrays und Ganzzahlen schnell entwickelt werden können.
d) Python-Entwickler (https://skillsstreet.com/python-developer-skills/) verbessern die Geschwindigkeit von Python durch Optimierungstools, JIT-Compiler von Drittanbietern und externe Bibliotheken weiter.
a) Wie bereits erwähnt, kann Python für verschiedene Zwecke verwendet werden, und die Datenanalyse ist nur eine der Schlüsselanwendungen.
b) Python hat sich zu einem der beliebtesten Tools in der Datenwissenschaft entwickelt, da es Anwendungen, Tools und Bibliotheken umfasst, die eine einfache und schnelle Datenanalyse und -verarbeitung ermöglichen.
c) Um der wachsenden Nachfrage nach Datenanalyse- und Programmausführungsaufgaben gerecht zu werden, werden Entwickler Julia auf Szenarien wie wissenschaftliches Rechnen, lineare Algebra im großen Maßstab, maschinelles Lernen sowie paralleles und verteiltes Rechnen anwenden.
d) Julia verbessert die Leistung von Python, sodass Datenwissenschaftler problemlos Berechnungen und Analysen durchführen können.
a) Julia ermöglicht es Datenwissenschaftlern, verschiedene Sprachen zu verwenden, um Projekte zu entwickeln und diese durch String-Übertragung aufzubauen.
b) Als sehr anpassungsfähige Programmiersprache kann Julia ausführbaren Code in den Sprachen LaTeX, C, Python und R generieren. Darüber hinaus ist es bei der Ausführung komplexer und großer Codesegmente schneller als Python.
c) Angesichts des Kapselungsnachteils von Julia können Sie R und Python bei Bedarf über RCall und PyCall aufrufen.
d) Als universelle und zuverlässige Sprache ist Python die beste Wahl und kann für die Webentwicklung, Automatisierung und Skripterstellung verwendet werden.
a) Jede Programmiersprache ist untrennbar mit der Tool-Unterstützung verbunden. Nach jahrzehntelanger Entwicklung verfügt Python über eine große und aktive, sich gegenseitig unterstützende Programmiergemeinschaft. Solche Communities können Entwicklern durch kontinuierliche Verbesserung nicht nur verschiedene Tool-Unterstützung, Benutzeroberflächen und Systemressourcen bereitstellen, sondern auch sicherstellen, dass wichtige Programmprobleme angemessen berücksichtigt werden.
b) Als aufstrebende Programmiersprache steckt die Community-Unterstützung für Julia noch in den Kinderschuhen und verschiedene wichtige Ressourcen und Debugging-Tools werden derzeit nicht unterstützt. Natürlich wird die Community immer aktiver.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Julia die Eigenschaften einer schnelleren Verarbeitungsgeschwindigkeit und einer einfachen Codeübersetzung aufweist. Natürlich muss es auch weiterentwickelt und verbessert werden. Obwohl Python hinsichtlich der Leistung verbessert werden muss, ist es immer noch die Sprache der Wahl für Programmierer, Datenwissenschaftler und Studenten. Wenn Sie jedoch an einem Projekt arbeiten, das viele mathematische Berechnungen erfordert, empfehle ich Ihnen, die Julia-Sprache zu wählen.
Julian Chen, 51CTO-Community-Redakteur, verfügt über mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Umsetzung von IT-Projekten. Er ist gut im Management und der Kontrolle interner und externer Ressourcen und Risiken und konzentriert sich auf die Verbreitung von Wissen und Erfahrungen im Bereich Netzwerk- und Informationssicherheit Er teilt weiterhin modernste Technologien und neues Wissen in Form von Blog-Beiträgen, Spezialthemen und Übersetzungen; er führt häufig Schulungen und Schulungen zur Informationssicherheit online und offline durch.
Originaltitel: Julia vs. Python: Key Differences To Consider, Autor: Sai Kumar
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