Comparaison complète des langages de programmation Julia et Python pour faciliter votre décision !

Python est depuis longtemps l'un des langages de programmation préférés des programmeurs et même des autres professionnels. Facebook, Instagram, Spotify, Netflix, ILM, Dropbox, Yahoo! et Google utilisent tous Python dans leurs services d'application.

Cependant, à mesure que les entreprises d'applications continuent d'augmenter leur demande en matière d'opérations de données et de calcul scientifique, les utilisateurs ont souvent besoin de s'appuyer sur un langage de traitement de données plus efficace. À cette fin, Julia a été développée en 2021 par Alan Edelman, Viral B. Shah, Jeff Bezanson et Stefan Karpinski. Il peut être utilisé comme une excellente alternative à Python dans le codage arithmétique pour faciliter diverses tâches de traitement de données. Actuellement, Julia est devenue l'un des outils importants dans les domaines de la science des données, de la visualisation, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Caractéristiques de Julia

Afin de résoudre le problème des capacités de calcul scientifique insuffisantes des langages​​tels que Python dans le traitement des données et d'autres scénarios d'application. Dès le début du développement, Julia a été conçue pour utiliser un compilateur juste à temps (JIT) construit à l'aide du framework de compilateur LLVM (Low Level Virtual Machine) pour améliorer les performances d'exécution. Dans le meilleur des cas, Julia peut égaler, voire dépasser les performances du C lorsqu'elle est compilée plutôt qu'interprétée.

La ligne de commande interactive de Julia est similaire au REPL de Python (boucle lecture-évaluation-impression, boucle lecture-évaluation-impression). Divers scripts et commandes à usage unique peuvent être insérés instantanément. En même temps, Julia a une syntaxe courte et efficace similaire à Python.

Julia peut communiquer directement avec les bibliothèques C et Fortran tierces. Vous pouvez utiliser le module PyCall comme interface avec les programmes Python et transférer des données entre Python et Julia.

Julia peut générer des applications et même éditer leur code d'une manière similaire au langage Lisp (List Processing, un des premiers projets de logiciels libres). La suite de débogage, introduite dans Julia 1.1, vous permet de parcourir les résultats d'exécution de votre code, d'inspecter les variables et d'appliquer des points d'arrêt à votre code dans le REPL local. Par exemple, les fonctions exécutées code par code peuvent effectuer diverses tâches précises.

Caractéristiques de Python

Ces dernières années, le classique et complet Python a continué à entretenir des liens étroits avec un grand nombre de programmes tiers. Bien que

​Python​

​ n’ait pas été conçu à l’origine pour les data scientists, il a été utilisé dans ce domaine. Étant donné que les modules Python simplifient la création d'algorithmes spéciaux, de nombreux data scientists et professionnels de l'apprentissage automatique utilisent Python pour l'analyse des sentiments et le traitement du langage naturel (NLP). Parce qu'il s'agit d'un langage interprété, le code Python n'a pas besoin de passer par le processus de compilation. Il est open source et peut être téléchargé gratuitement. Python peut prendre en charge tous les concepts orientés objet, notamment : les classes, le polymorphisme et l'encapsulation. Étant intrinsèquement évolutif, le code Python peut être écrit et compilé en C ou C++.

Python est un langage de programmation de haut niveau facile à apprendre et à écrire. En important des bibliothèques Python préexistantes, les développeurs gagnent du temps de développement en n'ayant pas à ressaisir les mêmes données. Son exécution séquentielle ligne par ligne simplifie le processus de débogage. Au moment de l'exécution, le type de données d'une variable Python dépend de son objectif et non de sa déclaration.

En tant que langage de programmation interprétatif orienté objet, Python possède une forte adaptabilité dans les types dynamiques, les structures de données avancées et la liaison dynamique. Les programmeurs peuvent créer des objets dynamiques avec seulement quelques lignes de code. Python est donc très populaire et largement utilisé.

La principale faiblesse de Python est sa lenteur de traitement. Bien entendu, Python continue également à améliorer cela. Son nouvel interpréteur PyPy 7.1 simplifié est beaucoup plus rapide. De plus, Python obtient des améliorations de vitesse grâce au calcul parallèle et multicœur.

Comparaison complète de Julia et Python

1 Conçu pour l'apprentissage automatique

Python peut être utilisé pour effectuer diverses activités d'application. La conception de Julia prend principalement en compte la charge d'apprentissage automatique et les charges de travail statistiques.

a) Julia présente des avantages significatifs en matière de statistiques avancées ; alors que Python n'est peut-être pas capable de gérer toutes les équations et matrices utilisées dans l'apprentissage automatique. Par exemple, en algèbre linéaire, Julia « vanille » fonctionne nettement mieux que Python « vanille ».

b) Julia est meilleure que Python en termes d'expérience hors package et est plus adaptée aux calculs d'apprentissage automatique, bien sûr, en tant qu'excellent langage, Python peut également être utilisé via NumPy (une extension de calcul numérique Python open source) ; et traiter de grandes matrices.

c) Le système d'opérandes de Julia est comparable à l'environnement d'exploitation du langage R pour l'analyse statistique et les graphiques. Le désavantage en termes de performances de Python dans les calculs opérationnels est plus évident.

2. Vitesse

a) Les performances et la vitesse de Julia sont comparables à celles des langages compilés tels que Fortran et C. Cependant, Julia n'est pas un langage interprété. Il s'appuie principalement sur des déclarations de type pour exécuter des programmes qui doivent être compilés au moment de l'exécution.

b) Les développeurs peuvent utiliser Julia pour implémenter des applications hautes performances sans recourir à des méthodes d'analyse et d'optimisation manuelles. Ceci est très bénéfique pour résoudre les problèmes de performances.

c) Avec ses riches fonctionnalités informatiques et numériques, l'exécution du programme de Julia est très efficace. En outre, il dispose également de plusieurs capacités de répartition, qui peuvent développer rapidement des types de données tels que des tableaux et des entiers.

d) Les développeurs Python (https://skillsstreet.com/python-developer-skills/) améliorent encore la vitesse de Python grâce à des outils d'optimisation, des compilateurs JIT tiers et des bibliothèques externes.

3. Application en science des données

a) Comme mentionné précédemment, Python peut être utilisé à diverses fins, et l'analyse des données n'est qu'une des applications clés.

b) Python est devenu l'un des outils les plus populaires en science des données car il comprend des applications, des outils et des bibliothèques qui permettent une analyse et un traitement simples et rapides des données.

c) Afin de répondre à la demande croissante de tâches d'analyse de données et d'exécution de programmes, les développeurs appliqueront Julia à des scénarios tels que le calcul scientifique, l'algèbre linéaire à grande échelle, l'apprentissage automatique, le calcul parallèle et distribué.

d) Julia améliore les performances de Python, permettant aux data scientists d'effectuer facilement des calculs et des analyses.

4. Polyvalence

a) Julia permet aux data scientists d'utiliser différents langages pour développer des projets et les construire via une transmission de chaînes.

b) En tant que langage de programmation très adaptable, Julia peut générer du code exécutable dans les langages LaTeX, C, Python et R. De plus, il est plus rapide que Python lors de l’exécution de segments de code complexes et volumineux.

c) Compte tenu du désavantage d'encapsulation de Julia, vous pouvez appeler R et Python à la demande via RCall et PyCall.

d) En tant que meilleur choix en tant que langage polyvalent et fiable, Python peut être utilisé pour le développement Web, l'automatisation et les scripts.

5. Documentation et support communautaire

a) Chaque langage de programmation est indissociable du support des outils. Après des décennies de développement, Python dispose d’une communauté de programmation vaste et active qui se soutient mutuellement. De telles communautés peuvent non seulement fournir aux développeurs divers outils de support, interfaces utilisateur et ressources système grâce à une amélioration continue, mais également garantir que les problèmes importants du programme reçoivent une attention adéquate.

b) En tant que langage de programmation émergent, le support communautaire pour Julia en est encore à ses balbutiements, et diverses ressources majeures et outils de débogage ne sont actuellement pas pris en charge. Bien entendu, sa communauté devient de plus en plus active.

Conclusion

En résumé, Julia a les caractéristiques d'une vitesse de traitement plus rapide et d'une traduction de code facile. Bien sûr, elle nécessite également un développement et une amélioration supplémentaires. Bien que Python doive être amélioré en termes de performances, il reste le langage de choix des programmeurs, des data scientists et des étudiants. Cependant, si vous travaillez sur un projet qui nécessite beaucoup de calculs mathématiques, alors je vous recommande de choisir le langage Julia.

Introduction au traducteur

Julian Chen, rédacteur en chef de la communauté 51CTO, a plus de dix ans d'expérience dans la mise en œuvre de projets informatiques. Il est doué pour gérer et contrôler les ressources et les risques internes et externes, et se concentre sur la diffusion des connaissances et de l'expérience en matière de sécurité des réseaux et de l'information. ; il continue de partager des technologies de pointe et de nouvelles connaissances sous la forme d'articles de blog, de sujets spéciaux et de traductions, dispensant souvent des formations et des enseignements en matière de sécurité de l'information en ligne et hors ligne ;

Titre original : ​​Julia vs. Python : principales différences à considérer​​, auteur : sai kumar

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