Julia与Python：区别和特点

什么是Julia，为什么它正在成为**数据科学家们最喜爱的编程语言？**以及与Python的异同点是什么？

我们将以Python为参考，强调Julia的特点，并讨论这种新兴的编程语言的真正潜力，它正在成为处理数据的基本工具，但也可用于其他一般用途。

我们还将让你了解Python 和 Julia 的名字是怎么来的。

目录

Julia与Python-背景
➤ 什么是Python？
➤什么是 Julia？
Julia 编程语言的主要特点
Python 和 Julia 的区别
对比表
Julia vs. Python：Julia 是未来吗？

Julia与Python的对比-语境

这篇文章不应该确定Julia 是比 Python 好还是坏，因为在过去的三十年里，Python 的重要性已经得到了充分的证明。我们把它作为一个参考和对比，以充分了解这种新的编程语言的潜力。

这种比较也将局限于 Julia 在数据科学和机器学习方面的行动范围，因为它的开发者最近才开始为网络开发和其他 Python 更加成熟的领域提供软件包。

什么是Python？

Python是世界上最流行的编程语言之一。它于1991年问世，是一种高级的、解释型的、通用的、多范式的语言，有大量的专门用于网络和软件开发、人工智能（AI）和机器学习（ML）的库和工具。如果你想编程，可能会用Python。

开发人员喜欢Python，因为它功能强大，用途广泛，而且语法可读，易于理解和学习。几乎70%的开发者报告说，他们使用Python在人工智能和ML中创建高性能算法，用于自然语言处理和情感分析。与R一起，Python是数据科学的首选语言。

Python的多功能性来自于其广泛的开发者社区所开发的大量外部库。在数据科学领域，Python依靠许多这些库来处理数学和科学功能。NumPy、TensorFlow、PyTorch、Pandas和Maplotlib是其中一些最常用的。

使用Python的另一个令人信服的理由是，它支持常见的数据格式，如CSV和JSON文件，而且有可能与SQL表进行交互。

什么是Julia？

作为编程语言领域的最新成员，Julia创建于2012年，以满足数据科学和机器学习社区对更快的、面向数学的语言的需求，并在2018年获得第一个稳定版本。

Julia将速度作为其核心品质之一，结合了其他编程语言的最佳部分，同时充分利用了现代硬件的并发、并行和分布式计算能力。

茱莉亚是一种动态的、高级的、高性能的编程语言，专门为技术计算而创建，其语法与Python相似。它主要用于机器学习、数据科学、数据挖掘、数值分析和任何数学目的，因为线性代数是这种语言的核心功能。

Julia旨在处理复杂的数据模型，它的简单性、高性能和速度是其卖点。但是，对于科学家来说，破局者是将科学的公式化语言转为代码的可能性。Julia允许使用希腊字母，使得在代码中直接使用数学公式成为可能，而不是将这些公式翻译成编码语言。

就像Alan Edelman--Julia的共同创造者之一--在麻省理工学院的这次演讲中所说的那样，"你不是在编码数学，编码就是数学"。

Julia编程语言的主要特点

在现代编程语言中，如此雄心勃勃的目标需要特殊的功能。是什么使Julia与众不同，以支持这些主张？

• 熟悉的语法- 语法简单，易于理解。熟悉Python的程序员在使用Julia时将会很舒服，因为他们有相似之处。Julia 对数学进行了优化，使其能够使用希腊字母，这对于科学公式的编码是必要的。

• 通过 JIT 更快--Julia 是一种编译语言，使用LLVM 框架，在执行时及时运行（JIT）。编写的代码在运行时被编译成机器代码，提供更高的性能。

• 静态和动态类型- Julia 既是一种动态类型的语言，也是一种静态类型的语言。如果发生了类型错误，Julia 将无论如何运行程序，以便稍后输出错误信息。它还具有 REPL (Read Eval Print Loop) 功能，这是一个交互式的命令行，用于添加快速命令和脚本，这些命令和脚本将被读取、运行并打印出这些命令的结果，所有这些都是在一个循环中进行的，还有一个功能齐全的调试套件。

• 调用外部库--Julia可以调用不同的库和语言，如Fortran，C，甚至Python，允许它们之间的数据交换。

• 强大的数学素质- 统计和线性代数是这种语言的核心。

• 计算-根据规格，Julia是为各个层次的并行计算而设计的：指令级并行、多线程、GPU计算和分布式计算。

• 两种语言的问题--Julia的速度解决了这个难题：与其使用较慢的语言（如R和Python）来制作应用程序的原型，然后再用C/C++来重写，Julia既可以作为原型，也可以作为生产语言。因此，它在运行时和开发时都比较快。

Julia 与 Python的差异

Python 用户会很快掌握 Julia 的语法。但是，尽管它们看起来和感觉都很相似，它们的范式和逻辑有时却相差甚远。通过对比 Julia 和 Python，Pythonistas 可能更容易理解这种新语言的潜力。

受欢迎程度

目前，Python 在任何类型的编程开发中都处于最受欢迎的语言之首。它已经活跃了30多年，并且聚集了所有语言中最大的开发者社区之一，为任何可以想象的情况提供解决方案和支持。

茱莉亚有一个较小但热情的社区，大多数支持仍然由作者提供，尽管追随者的数量一直在稳步增长。有专门的Julia博客和一个不断增长的社区，分布在许多其他平台上，分享他们如何使用它的知识。在写这篇文章的时候，Python在Tiobe指数中处于领先地位，这是最著名的编程语言的月度流行指数，而Julia则排在第36位。

随着Julia发展到数据科学以外的其他领域，可以预见它的受欢迎程度会上升。最近，该语言开始接受网络开发框架，这将扩大开发可能性的范围，从而扩大使用该语言的开发人员的数量。

名称起源

现在，从你开始阅读这篇文章起，你就一直渴望得到答案的问题。

Python "这个名字来自于 "Monty Python's Flying Circus"，即20世纪70年代的BBC传奇喜剧系列。Guido van Rossum在开始开发这种新的编码语言时，阅读了该剧出版的脚本，认为这是一个好名字。然而，Python显然是不讲究的，与它的名字不同。

茱莉亚的名字并没有受到任何特别的启发。有一次，有人在一次闲聊中向Alan Edelman建议，认为这是一种编程语言的好名字。Edelman也这样认为。

数据科学

Julia 是专门为数据而设计的，表现出一种数学上的友好语法。另一方面，Python是以不同的目的创建的。随着它的流行并扩展到更广泛的用途，它也成为了一种数据科学编程语言。数学是Julia的核心；Python需要一个外部库，如NumPy，用于统计工作。

机器学习

同样的原因也适用于 ML。Julia 的创造者希望有一个强大的、快速的机器学习编程语言，所以他们让它能够支持线性代数和所有在这个领域开发工作所需的方程。Python可以通过NumPy处理面向数学的任务，但这并不是该语言的原生功能。

集成

Julia 可以整合来自 Python 或 C 的代码，也可以使用它们的库。用这些语言编写的代码可以转换为Julia，而反之则不可能。Julia 还可以直接与 Python 对接，在两种语言之间共享数据。

速度

速度是Julia设计的一个特点。它是如此之快，以至于只有 C 语言可以打败它。Python 是多功能的，强大的，但较慢，主要是因为它是一种解释型语言。

编译

这给我们带来了Python和Julia之间最主要的区别之一。Python 是一种解释型语言，这意味着程序要经过一个解释器，将其转换为字节码，然后由虚拟机执行。Julia 是通过 LLVM 在运行时编译的，这提高了开发和部署的速度。

语法和代码示例

Python 和 Julia 是动态类型的，非常容易编写和理解。两种语言都有类似的语法，但在一些
值得注意的是，可以在Julia的文档中探索的差异有更多的细节。

两种语法最大的区别是，Julia对数学更友好，吸引了数据科学家，他们可以把自己的科学公式作为代码使用，需要更少的硬件资源来实现高性能计算结果。

Python是一种通用语言，所以它缺乏一些迎合这一群体的核心能力，而大量的库则弥补了这一缺陷，使高性能算法的编程成为一项简单的任务。

比较表

下面是Julia和Python相互之间的对比情况。

关键指标	Julia	Python
成熟度	最近，创建于2012年	成立，创建于1991年
范围	通用，但以数据为导向	通用的，几乎可以用于任何事情。
语言类型	高水平	高水平
类型化	动态和静态	动态的
开放源代码	是的	是的。
实施	编译	解释的
使用方法	数据科学和机器学习--特别是与数据模型有关的工作--但扩展到其他领域	移动/网络开发、AI、数据科学、网络脚本、桌面GUI开发、游戏开发、安全操作
数据科学	数学函数很容易编写和理解--不需要数学函数的外部库	Python需要NumPy或其他库来进行高级数学运算
社区	小而强大的科学社区--开发者不断致力于语言开发	大型社区--更多的库
表现	快速的开发和生产，高速的运行时间，非常适合处理数百万的数据线程	开发速度快，生产速度慢

Julia Vs Python：Julia是未来吗？

Julia是一种专门的语言，主要由一个小众社区使用。随着开发者和社区对Julia的功能和范围的扩展，它将可能成为一种流行的、有需求的语言。

Python 是一种成熟的语言，拥有数百万的用户和多得数不清的第三方软件包。它的应用无处不在，从游戏到数据科学。Python是每个开发者课程中的基本语言之一，而且它不会很快被取代，因为新的语言总是能找到与它整合的方法。

Julia值得学习吗？是的，尤其是当你在处理数据模型时。今天产生的信息量需要像Julia这样强大的语言，能够更快地处理复杂的模型。Julia 已经被用于金融分析和气候数据，而且开发人员一直在寻找新的方法来在新的应用中使用它的超能力。