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Python vs Julia : quel est le meilleur langage pour la Data Science ?

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De nombreux Data Scientists hésitent entre Python et Julia pour leurs projets de Machine Learning ou de science des données.

Découvrez les avantages et les inconvénients respectifs de ces deux langages de programmation…

Apparu dans les années 1990, Python reste à ce jour l’un des langages de programmation les plus populaires au monde. Ce langage se distingue par sa simplicité, et par la facilité avec laquelle il est possible de l’apprendre. Aujourd’hui, plus de 7 millions de codeurs l’utilisent.

Le langage Python est notamment exploité dans les domaines de la science des données et du Machine Learning. Cependant, il doit désormais faire face à un nouveau langage créé en 2012 : Julia.

L’objectif des créateurs de Julia était d’offrir davantage d’efficacité, de flexibilité et de champs d’application aux programmeurs. Leur but était de créer un langage utilisable comme Python, tout en offrant les mêmes capacités de calcul que Matlab et la vitesse de C.

À présent, pour de nombreux programmeurs, il est difficile de choisir entre Julia et Python pour la science des données. Selon le dernier sondage utilisateur 2020, mené par les développeurs de Julia auprès de 2565 utilisateurs, Python est le langage que choisiront la grande majorité (76%) des aficionados de Julia en second choix.

Chacun de ces langages présente des avantages et des inconvénients. Afin de vous aider à orienter votre choix, découvrez leurs principales différences :

Quels sont les points forts et avantages de Julia ?

Créé spécialement pour la Data Science, l‘algèbre linéaire complexe, le forage de données et le Machine Learning, Julia vise à remédier aux principaux points faibles du Python et des autres langages de programmation utilisés dans ces domaines.

Ce langage relativement récent offre une interactivité par le biais de sa ligne de commande REPL (Read Eval Print Loop) pour aider les programmeurs à ajouter facilement des commandes et des scripts.

Il utilise le framework LLVM pour la compilation ” just-in-time ” (JIT), ce qui lui permet d’offrir la même vitesse de runtime que le C. En outre, Julia est compatible avec une large variété de bibliothèques externes Python, Fortran ou C. Sa syntaxe est simple et efficace, comme celle de Python. De plus, il comporte un outil de débogage très complet permettant d’exécuter du code dans un REPL local pour vérifier les variables, les résultats, et ajouter des points d’arrêt.

Ses dispatches multiples permettent d’étendre les fonctions, tandis que le dispatch polymorphique permet aux développeurs d’appliquer des définitions de fonctions en tant que propriétés d’une structure.

Grâce à la prise en charge de la métaprogrammation, les programmes écrits en Julia peuvent également générer d’autres applications Julia et changer leur propre code. Il s’agit là des principales caractéristiques de ce langage.

Par rapport à Python, Julia présente plusieurs avantages.

Tout d’abord, sa syntaxe est optimisée pour les mathématiques et les langages ou environnements scientifiques comme R, Octave, Matlab et Mathematica. Sa syntaxe s’apparente aux formules utilisées par les mathématiciens, qui pourront donc apprendre à le maîtriser plus facilement.

Les déclarations de type et la compilation JIT permettent en outre à Julia de surpasser le Python en termes de vitesse. Un autre avantage est la gestion automatique de la mémoire.

Compte tenu du fait que Julia est créé pour le Machine Learning et les statistiques, il s’agit d’un meilleur choix que Python pour l’algèbre linéaire. Enfin, ses bibliothèques natives de Machine Learning sont un véritable atout pour une utilisation dans le domaine de l’apprentissage automatique.

Quels sont les avantages de Python ?

Néanmoins, Python présente également des avantages pour la Data Science. Bien qu’il soit plus lent, son runtime est plus léger et les programmes Python prennent généralement moins de temps pour commencer à fonctionner.

Même en termes de vitesse, Python s’améliore au fil du temps. Son interpréteur s’est amélioré, notamment en ce qui concerne le traitement parallèle et multi-core. Ceci lui a permis de gagner en vitesse.

Un autre atout de ce langage bien connu est justement sa popularité. En termes de taille, la communauté de Julia est encore loin d’égaler celle de Python même si elle ne cesse de s’étendre au fil du temps.

De même, Python profite d’une plus large variété de packages tiers, tels que PyTorch et Tensorflow pour le Machine Learning, tandis que très peu de logiciels tiers sont développés autour de Julia à l’heure actuelle.

En conclusion, Julia est un langage créé spécifiquement pour la Data Science et le Machine Learning et ceci lui permet de surpasser Python en termes de vitesse et de confort d’utilisation pour ces disciplines. Néanmoins, Python reste un excellent choix avec une vaste communauté d’utilisateurs contribuant à son amélioration constante. Pour choisir entre les deux, vous devrez donc analyser vos besoins spécifiques et vos préférences en fonction des points forts et des points faibles de chacun…

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