Perbandingan komprehensif bahasa pengaturcaraan Julia dan Python untuk membuat keputusan anda lebih mudah!

Python telah lama menjadi salah satu bahasa pengaturcaraan kegemaran pengaturcara dan juga profesional lain. Facebook, Instagram, Spotify, Netflix, ILM, Dropbox, Yahoo dan Google semuanya menggunakan Python dalam perkhidmatan aplikasi mereka.

Walau bagaimanapun, memandangkan perniagaan aplikasi terus meningkatkan permintaan mereka untuk operasi data dan pengkomputeran saintifik, orang ramai sering perlu bergantung pada bahasa pemprosesan data yang lebih cekap. Untuk tujuan ini, Julia telah dibangunkan pada tahun 2021 oleh Alan Edelman, Viral B. Shah, Jeff Bezanson dan Stefan Karpinski. Ia boleh digunakan sebagai alternatif terbaik kepada Python dalam pengekodan aritmetik untuk membantu dalam pelbagai tugas pemprosesan data. Pada masa ini, Julia telah menjadi salah satu alat penting dalam bidang sains data, visualisasi, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Ciri Julia

Untuk menyelesaikan masalah keupayaan pengkomputeran saintifik bahasa yang tidak mencukupi seperti Python dalam pemprosesan data dan senario aplikasi lain. Dari awal pembangunan, Julia telah direka bentuk untuk menggunakan pengkompil just-in-time (JIT) yang dibina menggunakan rangka kerja pengkompil LLVM (Low Level Virtual Machine) untuk meningkatkan prestasi masa jalan. Dalam kes terbaik, Julia boleh memadankan atau bahkan melebihi prestasi C apabila disusun dan bukannya ditafsirkan.

Baris arahan interaktif Julia adalah serupa dengan REPL Python (gelung baca-eval-cetak, gelung cetak-penilaian-baca). Pelbagai skrip dan arahan penggunaan sekali sahaja boleh dimasukkan serta-merta. Pada masa yang sama, Julia mempunyai sintaks yang pendek dan cekap serupa dengan Python.

Julia boleh berkomunikasi secara langsung dengan perpustakaan C dan Fortran pihak ketiga. Anda boleh menggunakan modul PyCall sebagai antara muka kepada program Python dan memindahkan data antara Python dan Julia.

Julia boleh menjana aplikasi dan juga mengedit kod mereka dengan cara yang serupa dengan bahasa Lisp (Pemprosesan Senarai, projek perisian percuma awal). Suite penyahpepijatan, yang diperkenalkan dalam Julia 1.1, membolehkan anda melihat hasil pelaksanaan kod anda, memeriksa pembolehubah dan menggunakan titik putus pada kod anda dalam REPL setempat. Sebagai contoh, fungsi yang dilaksanakan kod mengikut kod boleh melaksanakan pelbagai tugas yang terperinci.

Ciri Python

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, Python klasik dan komprehensif terus mengekalkan hubungan rapat dengan sejumlah besar program pihak ketiga. Walaupun ​

​Python​

​ pada asalnya tidak direka untuk saintis data, ia telah digunakan dalam bidang ini. Oleh kerana modul Python memudahkan penciptaan algoritma khas, ramai saintis data dan profesional pembelajaran mesin menggunakan Python untuk analisis sentimen dan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Oleh kerana ia adalah bahasa yang ditafsirkan, kod Python tidak perlu melalui proses penyusunan. Ia adalah sumber terbuka dan boleh dimuat turun secara percuma. Python boleh menyokong semua konsep berorientasikan objek, termasuk: kelas, polimorfisme dan enkapsulasi. Menjadi berskala semula jadi, kod Python boleh ditulis dan disusun dalam C atau C++.

Python ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang mudah dipelajari dan ditulis. Dengan mengimport perpustakaan Python yang sedia ada, pembangun menjimatkan masa pembangunan dengan tidak perlu memasukkan semula data yang sama. Pelaksanaan berurutan baris demi baris memudahkan proses penyahpepijatan. Pada masa jalan, jenis data pembolehubah Python bergantung pada tujuannya, bukan pengisytiharannya.

Sebagai bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek, Python mempunyai kebolehsuaian yang kuat dalam jenis dinamik, struktur data lanjutan dan pengikatan dinamik. Oleh itu, Python sangat popular dan digunakan secara meluas.

Kelemahan utama Python ialah kelajuan pemprosesannya yang perlahan. Sudah tentu, Python juga terus menambah baik ini. Jurubahasa PyPy 7.1 yang baharu dan dipermudahkan adalah lebih pantas. Di samping itu, Python mendapat peningkatan kelajuan melalui pengkomputeran selari dan berbilang teras.

Perbandingan menyeluruh antara Julia dan Python

1 Direka bentuk untuk pembelajaran mesin

Python boleh digunakan untuk melakukan pelbagai aktiviti aplikasi. Reka bentuk Julia terutamanya mempertimbangkan beban pembelajaran mesin dan beban kerja statistik.

a) Julia mempunyai kelebihan yang ketara dalam statistik lanjutan manakala Python mungkin tidak dapat mengendalikan semua persamaan dan matriks yang digunakan dalam pembelajaran mesin. Sebagai contoh, dalam algebra linear, "vanila" Julia menunjukkan prestasi yang lebih baik daripada Python "vanila".

b) Julia lebih baik daripada Python dari segi pengalaman bukan pakej dan lebih sesuai untuk pengiraan pembelajaran mesin sudah tentu, sebagai bahasa yang sangat baik, Python juga boleh digunakan melalui NumPy (nombor Python sumber terbuka Hitung sambungan) untuk menyimpan dan memproses matriks besar.

c) Sistem pengendalian Julia adalah setanding dengan persekitaran pengendalian bahasa R yang digunakan untuk analisis statistik dan grafik. Kelemahan prestasi Python dalam pengiraan pengendalian adalah lebih jelas.

2. Kelajuan

a) Prestasi dan kelajuan Julia adalah setanding dengan bahasa yang disusun seperti Fortran dan C. Walau bagaimanapun, Julia bukan bahasa yang ditafsirkan, ia bergantung terutamanya pada pengisytiharan jenis untuk melaksanakan program yang perlu disusun semasa masa jalan.

b) Pembangun boleh menggunakan Julia untuk melaksanakan aplikasi berprestasi tinggi tanpa menggunakan kaedah analisis dan pengoptimuman manual. Ini sangat berfaedah untuk menyelesaikan masalah prestasi.

c) Dengan ciri pengiraan dan berangkanya yang kaya, pelaksanaan program Julia sangat cekap. Selain itu, ia juga mempunyai pelbagai keupayaan penghantaran, yang boleh membangunkan jenis data dengan cepat seperti tatasusunan dan integer.

d) Pembangun Python (https://skillsstreet.com/python-developer-skills/) meningkatkan lagi kelajuan Python melalui alat pengoptimuman, penyusun JIT pihak ketiga dan perpustakaan luaran.

3. Aplikasi dalam sains data

a) Seperti yang dinyatakan sebelum ini, Python boleh digunakan untuk pelbagai tujuan, dan analisis data hanyalah satu daripada aplikasi utama.

b) Python telah menjadi salah satu alatan paling popular dalam sains data kerana ia termasuk aplikasi, alatan dan perpustakaan yang membolehkan analisis dan pemprosesan data yang mudah dan pantas.

c) Untuk memenuhi permintaan yang semakin meningkat untuk analisis data dan tugas pelaksanaan program, pembangun akan menggunakan Julia pada senario seperti pengkomputeran saintifik, algebra linear berskala besar, pembelajaran mesin, pengkomputeran selari dan teragih.

d) Julia meningkatkan prestasi Python, membolehkan saintis data melakukan pengiraan dan analisis dengan mudah.

4. Kepelbagaian

a) Julia membenarkan saintis data menggunakan pelbagai bahasa untuk membangunkan projek dan membinanya melalui penghantaran rentetan.

b) Sebagai bahasa pengaturcaraan yang sangat mudah disesuaikan, Julia boleh menjana kod boleh laku dalam bahasa LaTeX, C, Python dan R. Selain itu, ia lebih pantas daripada Python apabila melaksanakan segmen kod yang kompleks dan besar.

c) Memandangkan kelemahan enkapsulasi Julia, anda boleh memanggil R dan Python atas permintaan melalui RCall dan PyCall.

d) Sebagai pilihan terbaik untuk bahasa tujuan umum dan boleh dipercayai, Python boleh digunakan untuk pembangunan web, automasi dan skrip.

5. Dokumentasi dan sokongan komuniti

a) Setiap bahasa pengaturcaraan tidak dapat dipisahkan daripada sokongan alat. Selepas beberapa dekad pembangunan, Python mempunyai komuniti pengaturcaraan saling menyokong yang besar dan aktif. Komuniti sedemikian bukan sahaja boleh menyediakan pembangun dengan pelbagai sokongan alat, antara muka pengguna dan sumber sistem melalui penambahbaikan berterusan, tetapi juga memastikan bahawa isu program yang penting mendapat perhatian yang secukupnya.

b) Sebagai bahasa pengaturcaraan yang baru muncul, sokongan komuniti Julia masih di peringkat awal, dan pelbagai sumber utama serta alat penyahpepijatan tidak disokong pada masa ini. Sudah tentu, komunitinya menjadi semakin aktif.

Kesimpulan

Ringkasnya, Julia mempunyai ciri-ciri kelajuan pemprosesan yang lebih pantas dan terjemahan kod yang mudah, ia juga memerlukan pembangunan dan penambahbaikan selanjutnya. Walaupun Python perlu dipertingkatkan dari segi prestasi, ia masih menjadi bahasa pilihan untuk pengaturcara, saintis data dan pelajar. Walau bagaimanapun, jika anda sedang mengusahakan projek yang memerlukan banyak pengiraan matematik, maka saya mengesyorkan anda memilih bahasa Julia.

Pengenalan Penterjemah

Julian Chen, editor komuniti 51CTO, mempunyai lebih daripada sepuluh tahun pengalaman dalam pelaksanaan projek IT, pandai mengurus dan mengawal sumber dan risiko dalaman dan luaran, dan menumpukan pada penyebaran pengetahuan dan pengalaman keselamatan maklumat dan rangkaian; terus berkongsi teknologi terkini dan pengetahuan baharu dalam bentuk catatan blog, topik khas dan terjemahan sering menjalankan latihan dan pengajaran keselamatan maklumat dalam talian dan luar talian.

Tajuk asal: ​​Julia vs. Python: Perbezaan Utama Untuk Dipertimbangkan​​, pengarang: sai kumar

Atas ialah kandungan terperinci Perbandingan komprehensif bahasa pengaturcaraan Julia dan Python untuk membuat keputusan anda lebih mudah!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!