Julia vs. Python: Viele Data Scientists schwanken zwischen Python und Julia für ihre Machine-Learning- oder Data-Science-Projekte. Erfahre mehr über die jeweiligen Vor- und Nachteile dieser beiden Programmiersprachen...
Python wurde in den 1990er Jahren entwickelt und ist bis heute eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt. Die Sprache zeichnet sich durch ihre Einfachheit und die Leichtigkeit, mit der sie erlernt werden kann, aus. Heute wird sie von mehr als 7 Millionen Programmierern verwendet.
Python wird vor allem in den Bereichen Data Science und Machine Learning eingesetzt. Allerdings muss sie sich nun mit einer neuen Sprache auseinandersetzen, die 2012 entwickelt wurde: Julia.
Das Ziel der Entwickler von Julia war es, Programmierern mehr Effizienz, Flexibilität und Anwendungsmöglichkeiten zu bieten. Ihr Ziel war es, eine Sprache zu schaffen, die wie Python verwendet werden kann, aber gleichzeitig die Rechenleistung von Matlab und die Geschwindigkeit von C bietet.
Heute ist es für viele Programmierer schwierig, sich zwischen Julia vs. Python für die Datenwissenschaft zu entscheiden. Laut der letzten Benutzerumfrage 2020, die von den Julia-Entwicklern unter 2565 Benutzern durchgeführt wurde, ist Python die Sprache, die die große Mehrheit (76 %) der Julia-Aficionados als zweite Wahl wählen wird.
Jede dieser Sprachen hat ihre Vor- und Nachteile. Um dir bei deiner Wahl zu helfen, findest du hier die wichtigsten Unterschiede:
Julia vs. Python - Was sind Julias Stärken und Vorteile?
Julia wurde speziell für Data Science, komplexe lineare Algebra, Data Mining und Machine Learning entwickelt und soll die größten Schwächen von Python und anderen Programmiersprachen, die in diesen Bereichen eingesetzt werden, beheben.
Diese relativ neue Sprache bietet Interaktivität durch ihre REPL-Befehlszeile (Read Eval Print Loop), um Programmierern das einfache Hinzufügen von Befehlen und Skripten zu erleichtern.
Es verwendet das LLVM-Framework für die „Just-in-Time“-Kompilierung (JIT), wodurch es die gleiche Laufzeitgeschwindigkeit wie C bietet. Darüber hinaus ist Julia mit einer Vielzahl von externen Python-, Fortran– oder C-Bibliotheken kompatibel. Seine Syntax ist einfach und effizient, wie die von Python. Darüber hinaus verfügt Julia über ein umfangreiches Debugging-Tool, mit dem du Code in einem lokalen REPL ausführen kannst, um Variablen und Ergebnisse zu überprüfen und Breakpoints hinzuzufügen.
Seine mehrfachen Dispats ermöglichen die Erweiterung von Funktionen, während polymorphes Dispatch es Entwicklern ermöglicht, Funktionsdefinitionen als Eigenschaften einer Struktur anzuwenden.
Dank der Unterstützung von Metaprogrammierung können in Julia geschriebene Programme auch andere Julia-Anwendungen erzeugen und ihren eigenen Code ändern. Dies sind die Hauptmerkmale dieser Sprache.
Im Vergleich zu Python hat Julia mehrere Vorteile.
Zunächst einmal ist seine Syntax für die Mathematik und wissenschaftliche Sprachen oder Umgebungen wie R, Octave, Matlab und Mathematica optimiert. Seine Syntax ähnelt den Formeln, die von Mathematikern verwendet werden, so dass es für sie einfacher ist, die Syntax zu erlernen.
Dank der Typdeklarationen und der JIT-Kompilierung kann Julia Python in Sachen Geschwindigkeit übertreffen. Ein weiterer Vorteil ist die automatische Speicherverwaltung.
Wenn man bedenkt, dass Julia für Machine Learning und Statistik erstellt wurde, ist sie eine bessere Wahl als Python für lineare Algebra. Schließlich sind seine nativen Machine-Learning-Bibliotheken ein echter Vorteil für den Einsatz im Bereich des maschinellen Lernens.
Was sind die Vorteile von Python?
Dennoch hat Python auch Vorteile für die Data Science. Obwohl es langsamer ist, ist seine Laufzeit schlanker und Python-Programme brauchen in der Regel weniger Zeit, um zu laufen.
Selbst in Bezug auf die Geschwindigkeit wird Python im Laufe der Zeit immer besser. Sein Interpreter hat sich verbessert, insbesondere im Hinblick auf Parallel- und Mehrkernverarbeitung. Dies hat ihm zu einer höheren Geschwindigkeit verholfen.
Ein weiterer Pluspunkt dieser bekannten Sprache ist eben ihre Popularität. Was die Größe angeht, kann die Julia-Community noch nicht mit der von Python mithalten, auch wenn sie im Laufe der Zeit immer größer wird.
Außerdem profitiert Python von einer größeren Vielfalt an Paketen von Drittanbietern, wie z. B. PyTorch und Tensorflow für Machine Learning, während derzeit nur sehr wenig Software von Drittanbietern rund um Julia entwickelt wird.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Julia eine Sprache ist, die speziell für Data Science und Machine Learning entwickelt wurde, und dass sie Python in Bezug auf Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit in diesen Disziplinen übertrifft. Dennoch bleibt Python eine ausgezeichnete Wahl mit einer großen Nutzergemeinschaft, die zu seiner ständigen Verbesserung beiträgt. Um dich zwischen den beiden zu entscheiden, musst du also deine spezifischen Bedürfnisse und Vorlieben anhand der Stärken und Schwächen beider analysieren…
