Julia と Python のプログラミング言語を総合的に比較して、決定を容易にします。

Python は、プログラマーやその他の専門家の間でも長い間人気のプログラミング言語の 1 つです。 Facebook、Instagram、Spotify、Netflix、ILM、Dropbox、Yahoo!、Google はすべて、アプリケーション サービスで Python を使用しています。

しかし、アプリケーション ビジネスではデータ操作と科学技術コンピューティングに対する需要が増大し続けるため、より効率的なデータ処理言語に依存する必要が生じることがよくあります。この目的を達成するために、Julia は 2021 年に Alan Edelman、Viral B. Shah、Jeff Bezanson、Stefan Karpinski によって開発されました。算術コーディングにおける Python の優れた代替手段として使用して、さまざまなデータ処理タスクを支援できます。現在、Julia はデータ サイエンス、ビジュアライゼーション、機械学習、人工知能の分野で重要なツールの 1 つとなっています。 Juliaの特徴

データ処理やその他のアプリケーションシナリオにおけるPythonなどの言語の科学技術計算能力不足の問題を解決します。 Julia は開発当初から、実行時のパフォーマンスを向上させるために、LLVM (低レベル仮想マシン) コンパイラ フレームワークを使用して構築されたジャストインタイム (JIT) コンパイラを使用するように設計されていました。最良の場合、Julia は、解釈するのではなくコンパイルしたときに、C のパフォーマンスと同等、またはそれを超えることさえあります。

Julia の対話型コマンド ラインは、Python の REPL (読み取り-評価-印刷ループ、読み取り-評価-印刷ループ) に似ています。さまざまな 1 回限りの使用スクリプトやコマンドを即座に挿入できます。同時に、Julia は Python に似た短く効率的な構文を備えています。

Julia は、サードパーティの C および Fortran ライブラリと直接通信できます。 PyCall モジュールを Python プログラムへのインターフェイスとして使用し、Python と Julia の間でデータを転送できます。

Julia は、Lisp (リスト処理、初期のフリー ソフトウェア プロジェクト) 言語に似た方法でアプリケーションを生成し、そのコードを編集することもできます。 Julia 1.1 で導入されたデバッグ スイートを使用すると、コードの実行結果をウォークスルーし、変数を検査し、ローカル REPL 内のコードにブレークポイントを適用できます。たとえば、コードごとに実行される関数は、さまざまなきめの細かいタスクを実行できます。

Python の機能

近年、古典的で包括的な Python は、多数のサードパーティ プログラムと密接な関係を維持し続けています。 Python はもともとデータ サイエンティスト向けに設計されたものではありませんが、この分野で使用されています。 Python モジュールを使用すると特別なアルゴリズムの作成が簡素化されるため、多くのデータ サイエンティストや機械学習の専門家は感情分析や自然言語処理 (NLP) に Python を使用しています。

Python コードはインタープリタ言語であるため、コンパイル プロセスを実行する必要はありません。オープンソースであり、無料でダウンロードできます。 Python は、クラス、ポリモーフィズム、カプセル化など、すべてのオブジェクト指向の概念をサポートできます。本質的に拡張性があるため、Python コードは C または C++ で記述してコンパイルできます。 Python は、学習と作成が簡単な高レベルのプログラミング言語です。既存の Python ライブラリをインポートすると、開発者は同じデータを再入力する必要がなくなり、開発時間を節約できます。行ごとに順次実行されるため、デバッグ プロセスが簡素化されます。実行時の Python 変数のデータ型は、宣言ではなくその目的によって決まります。

オブジェクト指向の解釈型プログラミング言語である Python は、動的型、高度なデータ構造、および動的バインディングに優れた適応性を備えており、プログラマは動的プログラムを作成できます。したがって、Python は非常に人気があり、広く使用されています。

Python の主な弱点は、処理速度が遅いことです。もちろん、Python もこれを改善し続けています。新しい簡素化された PyPy 7.1 インタープリターははるかに高速です。さらに、Python は並列およびマルチコア コンピューティングによって速度が向上しています。

Julia と Python の包括的な比較

1. 機械学習向けに設計

Python は、さまざまなアプリケーション アクティビティを実行するために使用できます。 Julia の設計では、主に機械学習と統計ワークロードの負荷が考慮されています。

a) Julia は高度な統計において大きな利点がありますが、Python は機械学習で使用されるすべての方程式や行列を処理できるわけではありません。たとえば、線形代数では、「バニラ」 Julia のパフォーマンスが「バニラ」 Python よりも大幅に優れています。

b) Julia は、非パッケージのエクスペリエンスという点で Python よりも優れており、機械学習の計算により適しています。もちろん、Python は優れた言語なので、NumPy (オープンソースの Python 数値計算ツール) を通じて使用することもできます。 Compute Extension) を使用して、大きな行列を保存および処理します。

c) Julia のオペランド システムは、統計分析やグラフィックスに使用される R 言語オペレーティング環境に相当します。演算計算における Python のパフォーマンス上の欠点は、より明らかです。

2. 速度

a) Julia のパフォーマンスと速度は、Fortran や C などのコンパイル言語に匹敵します。ただし、Julia はインタープリタ言語ではなく、主に型宣言に依存して、実行時にコンパイルする必要があるプログラムを実行します。

b) 開発者は、Julia を使用して、手動の分析や最適化の方法に頼ることなく、高性能のアプリケーションを実装できます。これは、パフォーマンスの問題を解決するのに非常に役立ちます。

c) Julia の豊富な計算機能と数値機能により、プログラムの実行効率は非常に高くなります。さらに、配列や整数などのデータ型を迅速に開発できる複数のディスパッチ機能もあります。

d) Python 開発者 (https://skillsstreet.com/python-developer-skills/) は、最適化ツール、サードパーティの JIT コンパイラー、外部ライブラリを通じて Python の速度をさらに向上させています。

3. データ サイエンスへの応用

a) 前述したように、Python はさまざまな目的に使用できますが、データ分析は主要なアプリケーションの 1 つにすぎません。

b) Python には、簡単かつ高速なデータ分析と処理を可能にするアプリケーション、ツール、ライブラリが含まれているため、データ サイエンスで最も人気のあるツールの 1 つとなっています。

c) データ分析やプログラム実行タスクに対する需要の高まりに応えるために、開発者は科学コンピューティング、大規模線形代数、機械学習、並列および分散コンピューティングなどのシナリオに Julia を適用します。

d) Julia は Python のパフォーマンスを強化し、データ サイエンティストが計算と分析を簡単に実行できるようにします。

4. 汎用性

a) Julia を使用すると、データ サイエンティストはさまざまな言語を使用してプロジェクトを開発し、文字列送信を通じてプロジェクトを構築できます。

b) 非常に適応性の高いプログラミング言語である Julia は、LaTeX、C、Python、R 言語で実行可能コードを生成できます。さらに、複雑で大規模なコードセグメントを実行する場合、Python よりも高速です。

c) Julia のカプセル化の欠点を考慮して、RCall と PyCall を通じて R と Python をオンデマンドで呼び出すことができます。

d) 汎用で信頼性の高い言語として、Python は Web 開発、自動化、およびスクリプト作成に使用できます。

5. ドキュメントとコミュニティのサポート

a) すべてのプログラミング言語はツールのサポートと切り離せません。数十年にわたる開発を経て、Python には大規模で活発な相互サポート型のプログラミング コミュニティがあります。このようなコミュニティは、継続的な改善を通じて開発者にさまざまなツール サポート、ユーザー インターフェイス、システム リソースを提供するだけでなく、プログラムのさまざまな重要な問題に十分な注意を払うこともできます。

b) 新興プログラミング言語である Julia のコミュニティ サポートはまだ初期段階にあり、さまざまな主要なリソースやデバッグ ツールは現在サポートされていません。もちろん、そのコミュニティはますます活発になってきています。

結論

まとめると、Julia は処理速度が速く、コード変換が容易であるという特徴を持っていますが、もちろんさらなる開発と改善も必要です。 Python はパフォーマンスの点で改善の必要がありますが、依然としてプログラマー、データ サイエンティスト、学生にとって最適な言語です。ただし、多くの数学的計算を必要とするプロジェクトに取り組んでいる場合は、Julia 言語を選択することをお勧めします。

翻訳者紹介

ジュリアン チェン (ジュリアン チェン) は、51CTO コミュニティ編集者であり、IT プロジェクトの実装において 10 年以上の経験があり、社内外のリソースとリスクの管理と制御が得意です。ネットワークと情報セキュリティの知識と経験を広めることに重点を置き、ブログ投稿、特別トピック、翻訳の形で最先端のテクノロジーと新しい知識を共有し続け、オンラインおよびオフラインで情報セキュリティのトレーニングと教育を頻繁に実施します。

元のタイトル: Julia vs. Python: Key Differences To Check 、著者: sai kumar

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