프로그래밍 언어 Julia와 Python을 종합적으로 비교하면 결정이 더 쉬워집니다!

Python은 오랫동안 프로그래머는 물론 심지어 다른 전문가들 사이에서도 가장 좋아하는 프로그래밍 언어 중 하나였습니다. Facebook, Instagram, Spotify, Netflix, ILM, Dropbox, Yahoo! 및 Google은 모두 애플리케이션 서비스에서 Python을 사용합니다.

그러나 애플리케이션 비즈니스가 데이터 작업 및 과학 컴퓨팅에 대한 수요를 계속 증가함에 따라 사람들은 종종 보다 효율적인 데이터 처리 언어에 의존해야 합니다. 이를 위해 Julia는 Alan Edelman, Viral B. Shah, Jeff Bezanson 및 Stefan Karpinski에 의해 2021년에 개발되었습니다. 다양한 데이터 처리 작업을 지원하기 위해 산술 코딩에서 Python의 훌륭한 대안으로 사용할 수 있습니다. 현재 Julia는 데이터 과학, 시각화, 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 중요한 도구 중 하나가 되었습니다. Julia의 기능

데이터 처리 및 기타 응용 시나리오에서 Python과 같은 언어의 과학적 컴퓨팅 능력이 부족한 문제를 해결하기 위해. Julia는 개발 초기부터 런타임 성능을 향상시키기 위해 LLVM(Low Level Virtual Machine) 컴파일러 프레임워크를 사용하여 구축된 JIT(Just-In-Time) 컴파일러를 사용하도록 설계되었습니다. 최선의 경우 Julia는 해석보다는 컴파일 시 C의 성능과 일치하거나 심지어 그 성능을 능가할 것입니다.

Julia의 대화형 명령줄은 Python의 REPL(읽기-평가-인쇄 루프, 읽기-평가-인쇄 루프)과 유사합니다. 다양한 일회용 스크립트와 명령을 즉시 삽입할 수 있습니다. 동시에 Julia는 Python과 유사한 짧고 효율적인 구문을 가지고 있습니다.

Julia는 타사 C 및 Fortran 라이브러리와 직접 통신할 수 있습니다. PyCall 모듈을 Python 프로그램에 대한 인터페이스로 사용하고 Python과 Julia 간에 데이터를 전송할 수 있습니다.

Julia는 Lisp(초기 자유 소프트웨어 프로젝트인 목록 처리) 언어와 유사한 방식으로 애플리케이션을 생성하고 코드를 편집할 수도 있습니다. Julia 1.1에 도입된 디버깅 제품군을 사용하면 코드 실행 결과를 살펴보고, 변수를 검사하고, 로컬 REPL의 코드에 중단점을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 코드별로 실행되는 함수는 다양한 세분화된 작업을 수행할 수 있습니다.

Python의 특징

최근 몇 년간 고전적이고 포괄적인 Python은 수많은 타사 프로그램과 긴밀한 관계를 계속 유지해 왔습니다.

​Python​

​은 원래 데이터 과학자를 위해 설계되지 않았지만 이 분야에서 사용되었습니다. Python 모듈은 특수 알고리즘 생성을 단순화하므로 많은 데이터 과학자와 기계 학습 전문가는 감정 분석 및 자연어 처리(NLP)에 Python을 사용합니다. 인터프리트 언어이기 때문에 Python 코드는 컴파일 과정을 거칠 필요가 없습니다. 오픈 소스이며 무료로 다운로드할 수 있습니다. Python은 클래스, 다형성 및 캡슐화를 포함한 모든 객체 지향 개념을 지원할 수 있습니다. 본질적으로 확장 가능하므로 Python 코드는 C 또는 C++로 작성하고 컴파일할 수 있습니다.

Python은 배우고 작성하기 쉬운 고급 프로그래밍 언어입니다. 기존 Python 라이브러리를 가져오면 개발자는 동일한 데이터를 다시 입력할 필요가 없어 개발 시간을 절약할 수 있습니다. 한 줄씩 순차적으로 실행되므로 디버깅 프로세스가 단순화됩니다. 런타임 시 Python 변수의 데이터 유형은 선언이 아니라 목적에 따라 달라집니다.

객체 지향 해석 프로그래밍 언어인 Python은 동적 유형, 고급 데이터 구조 및 동적 바인딩에 대한 강력한 적응성을 갖추고 있습니다. 프로그래머는 단 몇 줄의 코드만으로 동적 객체를 만들 수 있습니다. 따라서 Python은 매우 유명하고 널리 사용됩니다.

Python의 주요 약점은 느린 처리 ​​속도입니다. 물론 Python도 이를 지속적으로 개선하고 있습니다. 새롭고 단순화된 PyPy 7.1 인터프리터는 훨씬 더 빠릅니다. 또한 Python은 병렬 및 멀티 코어 컴퓨팅을 통해 속도 향상을 얻고 있습니다.

Julia와 Python의 종합 비교

1. 머신 러닝을 위한 설계

Python을 사용하여 다양한 응용 활동을 수행할 수 있습니다. Julia의 디자인은 주로 기계 학습 및 통계 작업 부하를 고려합니다.

a) Julia는 고급 통계 분야에서 상당한 이점을 갖고 있지만 Python은 기계 학습에 사용되는 모든 방정식과 행렬을 처리하지 못할 수도 있습니다. 예를 들어, 선형 대수학에서 "바닐라" Julia는 "바닐라" Python보다 훨씬 더 나은 성능을 발휘합니다.

b) Julia는 비패키지 경험 측면에서 Python보다 우수하고 기계 학습 계산에 더 적합합니다. 물론 뛰어난 언어로서 Python은 NumPy(오픈 소스 Python 수치 계산 확장 프로그램) Store를 통해서도 사용할 수 있습니다. 큰 행렬을 처리합니다.

c) Julia의 피연산자 시스템은 통계 분석 및 그래픽에 사용되는 R 언어 운영 환경과 유사합니다. 연산 계산에서 Python의 성능 단점은 더욱 분명합니다.

2. 속도

a) Julia의 성능과 속도는 Fortran 및 C와 같은 컴파일 언어와 비슷합니다. 그러나 Julia는 해석된 언어가 아닙니다. 런타임에 컴파일해야 하는 프로그램을 실행하기 위해 주로 유형 선언에 의존합니다.

b) 개발자는 Julia를 사용하여 수동 분석 및 최적화 방법에 의존하지 않고도 고성능 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. 이는 성능 문제를 해결하는 데 매우 유용합니다.

c) 풍부한 계산 및 수치 기능을 통해 Julia의 프로그램 실행은 매우 효율적입니다. 또한 배열, 정수 등의 데이터 유형을 빠르게 개발할 수 있는 다중 디스패치 기능도 있습니다.

d) Python 개발자(https://skillsstreet.com/python-developer-skills/)는 최적화 도구, 타사 JIT 컴파일러 및 외부 라이브러리를 통해 Python의 속도를 더욱 향상시키고 있습니다.

3. 데이터 과학의 응용

a) 앞서 언급했듯이 Python은 다양한 목적으로 사용될 수 있으며, 데이터 분석은 핵심 응용 프로그램 중 하나일 뿐입니다.

b) Python에는 쉽고 빠른 데이터 분석 및 처리를 가능하게 하는 애플리케이션, 도구 및 라이브러리가 포함되어 있기 때문에 데이터 과학에서 가장 인기 있는 도구 중 하나가 되었습니다.

c) 증가하는 데이터 분석 및 프로그램 실행 작업에 대한 수요를 충족하기 위해 개발자는 Julia를 과학 컴퓨팅, 대규모 선형 대수, 기계 학습, 병렬 및 분산 컴퓨팅과 같은 시나리오에 적용할 것입니다.

d) Julia는 Python의 성능을 향상시켜 데이터 과학자가 계산과 분석을 쉽게 수행할 수 있도록 해줍니다.

4. Versatility

a) Julia를 사용하면 데이터 과학자가 다양한 언어를 사용하여 프로젝트를 개발하고 문자열 전송을 통해 구축할 수 있습니다.

b) 적응성이 뛰어난 프로그래밍 언어인 Julia는 LaTeX, C, Python 및 R 언어로 실행 가능한 코드를 생성할 수 있습니다. 또한 복잡하고 큰 코드 세그먼트를 실행할 때 Python보다 빠릅니다.

c) Julia의 캡슐화 단점을 고려하여 RCall 및 PyCall을 통해 필요에 따라 R 및 Python을 호출할 수 있습니다.

d) 범용적이고 신뢰할 수 있는 언어로서 최고의 선택인 Python은 웹 개발, 자동화 및 스크립팅에 사용할 수 있습니다.

5. 문서화 및 커뮤니티 지원

a) 모든 프로그래밍 언어는 도구 지원과 분리될 수 없습니다. 수십 년의 개발 끝에 Python은 크고 활동적인 상호 지원 프로그래밍 커뮤니티를 보유하게 되었습니다. 이러한 커뮤니티는 지속적인 개선을 통해 개발자에게 다양한 도구 지원, 사용자 인터페이스 및 시스템 리소스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 중요한 프로그램 문제가 충분한 관심을 받도록 보장할 수 있습니다.

b) 새롭게 떠오르는 프로그래밍 언어인 Julia의 커뮤니티 지원은 아직 초기 단계이며 다양한 주요 리소스와 디버깅 도구는 현재 지원되지 않습니다. 물론 커뮤니티는 점점 더 활발해지고 있습니다.

결론

요약하자면 Julia는 처리 속도가 빠르고 코드 번역이 쉽다는 특징을 가지고 있습니다. 물론 추가적인 개발과 개선도 필요합니다. Python은 성능 측면에서 개선이 필요하지만 여전히 프로그래머, 데이터 과학자, 학생이 선택하는 언어입니다. 하지만 수학적 계산이 많이 필요한 프로젝트를 진행한다면 Julia 언어를 선택하는 것이 좋습니다.

번역가 소개

51CTO 커뮤니티 편집자인 Julian Chen은 IT 프로젝트 구현 분야에서 10년 이상의 경험을 갖고 있으며, 내부 및 외부 리소스와 위험을 관리하고 제어하는 ​​데 능숙하며 네트워크 및 정보 보안 지식과 경험을 전파하는 데 중점을 둡니다. ; 그는 블로그 게시물, 특별 주제 및 번역의 형태로 최첨단 기술과 새로운 지식을 계속 공유하며 온라인 및 오프라인으로 정보 보안 교육을 실시합니다.

원제: ​​Julia vs. Python: 고려해야 할 주요 차이점​​, 저자: sai kumar

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