Julia vs. Python: Welches ist das Beste für Data Science?

Unter den vielen Anwendungsfällen, die Python abdeckt, ist die Datenanalyse möglicherweise die größte und bedeutendste geworden. Das Python-Ökosystem ist mit Bibliotheken, Tools und Anwendungen ausgestattet, mit denen sich wissenschaftliche Arbeiten und Datenanalysen schnell und bequem durchführen lassen.

Aber für die Entwickler der Julia-Sprache, die speziell auf „wissenschaftliches Rechnen, maschinelles Lernen, Data Mining, groß angelegte lineare Algebra, verteiltes und paralleles Rechnen“ ausgerichtet ist, ist Python nicht schnell oder bequem genug . Julia möchte Wissenschaftlern und Datenanalysten nicht nur eine schnelle und bequeme Entwicklung ermöglichen, sondern auch eine rasante Ausführungsgeschwindigkeit. 

Was ist die Julia-Sprache?

Julia wurde 2009 von einem vierköpfigen Team gegründet und 2012 der Öffentlichkeit vorgestellt. Sie soll die Mängel in Python und anderen Sprachen und Anwendungen beheben, die für das wissenschaftliche Rechnen und die Datenverarbeitung verwendet werden. "Wir sind gierig", schrieben sie. Sie wollten mehr: 

Wir wollen eine Open Source-Sprache mit einer liberalen Lizenz. Wir wollen die Geschwindigkeit von C mit der Dynamik von Ruby. Wir wollen eine Sprache, die homoikonisch ist, mit echten Makros wie Lisp, aber mit offensichtlicher, vertrauter mathematischer Notation wie Matlab. Wir wollen etwas, das für die allgemeine Programmierung so nützlich ist wie Python, so einfach für Statistiken wie R, so natürlich für die Zeichenfolgenverarbeitung wie Perl, so leistungsfähig für die lineare Algebra wie Matlab und so gut für das Zusammenkleben von Programmen wie die Shell. Etwas, das einfach zu erlernen ist und dennoch die ernsthaftesten Hacker glücklich macht. Wir wollen es interaktiv und kompiliert haben.

(Haben wir schon erwähnt, dass es so schnell wie C sein sollte?)

Hier sind einige der Möglichkeiten, wie Julia diese Bestrebungen umsetzt:

  • Julia wird zusammengestellt, nicht interpretiert.  Für eine schnellere Laufzeitleistung wird Julia Just-in-Time (JIT) mit dem LLVM-Compiler-Framework kompiliert. Im besten Fall kann Julia sich der Geschwindigkeit von C nähern oder diese erreichen.
  • Julia ist interaktiv. Julia enthält eine REPL (Read-Eval-Print-Schleife) oder eine interaktive Befehlszeile, ähnlich wie Python. Schnelle einmalige Skripte und Befehle können direkt eingegeben werden.
  • Julia hat eine einfache Syntax. Julias Syntax ähnelt der von Python - knapp, aber auch ausdrucksstark und kraftvoll.
  • Julia kombiniert die Vorteile der dynamischen und der statischen Eingabe. Sie können Typen für Variablen angeben, z. B. "32-Bit-Ganzzahl ohne Vorzeichen". Sie können aber auch Typhierarchien erstellen, um allgemeine Fälle für die Behandlung von Variablen bestimmter Typen zu ermöglichen, z. B. um eine Funktion zu schreiben, die Ganzzahlen akzeptiert, ohne die Länge oder das Signieren der Ganzzahl anzugeben. Sie können sogar ganz auf die Eingabe verzichten, wenn sie in einem bestimmten Kontext nicht benötigt wird.
  • Julia kann Python-, C- und Fortran-Bibliotheken aufrufen. Julia kann direkt mit externen Bibliotheken in C und Fortran kommunizieren. Es ist auch möglich, über die PyCall-Bibliothek eine Schnittstelle mit Python-Code herzustellen und sogar Daten zwischen Python und Julia auszutauschen.
  • Julia unterstützt die Metaprogrammierung. Julia-Programme können andere Julia-Programme generieren und sogar ihren eigenen Code auf eine Weise ändern, die an Sprachen wie Lisp erinnert.
  • Julia hat einen voll ausgestatteten Debugger.  Julia 1.1 hat eine Debugging-Suite eingeführt, die Code in einer lokalen REPL ausführt und es Ihnen ermöglicht, die Ergebnisse zu durchlaufen, Variablen zu untersuchen und Haltepunkte im Code hinzuzufügen. Sie können sogar fein abgestimmte Aufgaben ausführen, z. B. das Durchlaufen einer durch Code generierten Funktion.

Zugehöriges Video: Wie Python die Programmierung erleichtert

Python ist perfekt für die IT geeignet und vereinfacht viele Arten von Arbeiten, von der Systemautomatisierung bis hin zur Arbeit in hochmodernen Bereichen wie maschinellem Lernen.

Julia vs. Python: Julia Sprachvorteile

Julia wurde von Anfang an für wissenschaftliche und numerische Berechnungen entwickelt. Daher ist es keine Überraschung, dass Julia viele Funktionen hat, die für solche Anwendungsfälle vorteilhaft sind:

  • Julia ist schnell. Julias JIT-Kompilierung und Typdeklarationen bedeuten, dass es "reines", nicht optimiertes Python routinemäßig um Größenordnungen schlagen kann. Python kann gemacht durch externe Bibliotheken schneller, Dritt JIT - Compiler (PyPy) und Optimierungen mit Werkzeugen wie Cython, aber Julia ist so konzipiert , schneller direkt aus dem Tor zu sein.
  • Julia hat eine mathematikfreundliche Syntax. Eine Hauptzielgruppe für Julia sind Benutzer wissenschaftlicher Computersprachen und -umgebungen wie Matlab, R, Mathematica und Octave. Julias Syntax für mathematische Operationen ähnelt eher der Art und Weise, wie mathematische Formeln außerhalb der Computerwelt geschrieben werden, was es Nicht-Programmierern erleichtert, sie zu verstehen.
  • Julia hat eine automatische Speicherverwaltung. Wie Python belastet Julia den Benutzer nicht mit den Details zum Zuweisen und Freigeben von Speicher und bietet ein gewisses Maß an manueller Kontrolle über die Speicherbereinigung. Die Idee ist, dass Sie, wenn Sie zu Julia wechseln, keine der üblichen Annehmlichkeiten von Python verlieren.
  • Julia bietet überlegene Parallelität. Mathematik und wissenschaftliches Rechnen gedeihen, wenn Sie alle auf einem bestimmten Computer verfügbaren Ressourcen nutzen können, insbesondere mehrere Kerne. Sowohl Python als auch Julia können Operationen parallel ausführen. Bei Pythons Methoden zur Parallelisierung von Operationen müssen Daten jedoch häufig zwischen Threads oder Knoten serialisiert und deserialisiert werden, während Julias Parallelisierung verfeinert wird. Darüber hinaus ist Julias Parallelisierungssyntax weniger kopflastig als die von Python, wodurch der Schwellenwert für die Verwendung gesenkt wird.
  • Julia entwickelt ihre eigenen nativen Bibliotheken für maschinelles Lernen. Flux ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen für Julia, die viele vorhandene Modellmuster für allgemeine Anwendungsfälle enthält. Da es vollständig in Julia geschrieben ist, kann es vom Benutzer nach Bedarf geändert werden und verwendet Julias native Just-in-Time-Kompilierung, um Projekte von innen nach außen zu optimieren. 

Julia vs. Python: Python-Vorteile

Obwohl Julia speziell für die Datenwissenschaft entwickelt wurde, während sich Python mehr oder weniger zu einer Rolle entwickelt hat, bietet Python dem Datenwissenschaftler einige überzeugende Vorteile. Einige der Gründe, warum Python für allgemeine Zwecke die bessere Wahl für datenwissenschaftliche Arbeiten ist:

  • Python verwendet eine nullbasierte Array-Indizierung. In den meisten Sprachen, einschließlich Python und C, wird auf das erste Element eines Arrays mit einer Null zugegriffen, z. B. string[0]in Python für das erste Zeichen in einer Zeichenfolge. Julia verwendet 1 für das erste Element in einem Array. Dies ist keine willkürliche Entscheidung; Viele andere mathematische und naturwissenschaftliche Anwendungen wie Mathematica verwenden die 1-Indexierung, und Julia soll dieses Publikum ansprechen. Es ist möglich, die Nullindizierung in Julia mit einer experimentellen Funktion zu unterstützen, aber die 1-Indizierung kann standardmäßig einer allgemeineren Zielgruppe mit tief verwurzelten Programmiergewohnheiten im Wege stehen.
  • Python hat weniger Startaufwand.  Python-Programme sind möglicherweise langsamer als Julia-Programme, aber die Python-Laufzeit selbst ist leichter und es dauert im Allgemeinen weniger lange, bis Python-Programme gestartet sind und erste Ergebnisse liefern. Während die JIT-Kompilierung die Ausführungszeit für Julia-Programme beschleunigt, geht dies zu Lasten eines langsameren Starts. Es wurde viel Arbeit geleistet, um Julia schneller starten zu lassen, aber Python hat hier immer noch die Nase vorn.
  • Python ist ausgereift. Die Julia-Sprache ist jung. Julia befindet sich erst seit 2009 in der Entwicklung und hat auf dem Weg eine ganze Reihe von Feature-Abwanderungen durchlaufen. Im Gegensatz dazu gibt es Python seit fast 30 Jahren.
  • Python hat weit mehr Pakete von Drittanbietern. Die Breite und Nützlichkeit von Pythons Kultur von Paketen von Drittanbietern bleibt eine der größten Attraktionen der Sprache. Auch hier bedeutet Julias relative Neuheit, dass die Kultur der Software um sie herum immer noch klein ist. Einiges davon wird durch die Fähigkeit ausgeglichen, vorhandene C- und Python-Bibliotheken zu verwenden, aber Julia benötigt eigene Bibliotheken, um erfolgreich zu sein. Bibliotheken wie Flux und Knet machen Julia nützlich für maschinelles Lernen und tiefes Lernen, aber der überwiegende Teil dieser Arbeit wird immer noch mit TensorFlow oder PyTorch erledigt.
  • Python hat Millionen von Benutzern. Eine Sprache ist nichts ohne eine große, hingebungsvolle und aktive Gemeinschaft. Die Community um Julia ist begeistert und wächst, aber sie ist immer noch nur ein Bruchteil der Größe der Python-Community. Die riesige Community von Python ist ein großer Vorteil. 
  • Python wird schneller. Abgesehen von Verbesserungen des Python-Interpreters (einschließlich Verbesserungen der Mehrkern- und Parallelverarbeitung) ist Python einfacher zu beschleunigen. Das mypyc-Projekt übersetzt typbeschriftetes Python in natives C, weit weniger umständlich als Cython. Es führt in der Regel zu einer vierfachen Leistungsverbesserung und häufig zu viel mehr für rein mathematische Operationen.