Python 与 Julia：特性和区别

什么是 Julia，为什么它会成为数据科学家最喜欢的编程语言？另外，它与 Python 有哪些异同？

我们将以 Python 为参考，突出 Julia 的优势，并讨论这种独特的新编程语言的真正潜力，它正成为处理数据以及其他一般用途的基本工具。

此外，我们还会告诉您 Python 和 Julia 的名字由来。

Python 与 Julia：背景

本教程不应判断 Julia 比 Python 更好或更差，因为 Python 的重要性在过去三十年中已得到充分证明。我们将其用作参考和对比，以充分理解这种新编程语言的潜力。

这种比较也将仅限于 Julia 在数据科学和机器学习中的操作范围，因为最近，其开发者一直在为 Web 开发和 Python 已经成熟的其他领域提供软件包。

在我们开始比较它们之前，让我们先快速了解它们各自的特点。

什么是 Python？

Python 是世界上最流行的编程语言之一。它于 1991 年推出，是一种高级、解释型、通用、多范式语言，拥有大量致力于 Web 和软件开发、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的库和工具。要编程任何东西，很可能都会用到 Python。

与 R 一样，Python 是数据科学的首选语言。开发者喜欢 Python 的强大、灵活性和可读的语法，它简单易懂且易于学习。近 70% 的开发者报告使用 Python 在 AI 和 ML 中创建高性能算法，用于自然语言处理和情感分析。

Python 的灵活性源于其广泛的开发者社区开发的巨量外部库。在数据科学中，Python 依赖于许多这些库来处理数值和科学功能。NumPy、TensorFlow、PyTorch、Pandas 和 Matplotlib 是最常用的一些。

使用 Python 的另一个令人信服的理由是它支持常见的资料格式，如 CSV 和 JSON 文件，并且可以连接到 SQL 表。

什么是 Julia？

Julia 是编程语言领域的新成员，创建于 2012 年，旨在满足数据科学和机器学习社区对更快、面向数学的语言的需求，并于 2018 年发布了第一个稳定版本。

Julia 以速度作为其核心特性之一，它结合了其他编程语言中最出色的方面，同时利用了现代硬件的并发、并行和分布式计算能力。

Julia 是一种动态、高级、高性能的编程语言，专为技术计算而创建，语法与 Python 相似。它广泛应用于机器学习、数据科学、数据挖掘、数值分析以及任何数学用途，因为线性代数是该语言的核心功能。

Julia 旨在处理复杂数据模型，其简单性、高性能和速度是其卖点。然而，对于科学家来说，问题在于能否将可预测的科学语言转换为代码：Julia 允许使用希腊字母，从而可以直接在代码中使用数学公式，而不是将这些公式翻译成编码语言。

正如 Julia 的共同创建者之一 Alan Edelman 在麻省理工学院的演讲中所说，“你不是在编写数学，代码就是数学。”

“我们需要一种像 Python 一样适用于通用编程的语言，像 R 一样易于进行测量，像 Perl 一样常用于字符串处理，像 Matlab 一样强大地进行线性代数，像 shell 一样擅长将程序组合起来。一种易于学习但又让最认真的程序员感到满意的语言。我们需要它具有交互性，并且我们需要它被集成起来。（我们提到过它应该像 C 一样快吗？）”

Julia 编程语言的主要特性

在现代编程语言中实现如此雄心勃勃的目标需要非凡的特性。Julia 有哪些独特之处可以支持这些主张？

• 熟悉的语法- 语法简单明了。Julia 针对数学进行了优化，支持使用希腊字母，这对于使用科学公式进行编码非常重要。熟悉 Python 的开发者会因为它们的相似性而乐于使用 Julia。
• 通过 JIT 更快 - Julia 是一种编译型语言，采用 LLVM 框架在运行时（JIT）执行。编写的代码在运行时编译成机器码，从而提供更好的执行性能。
• 静态和动态类型 - Julia 既是动态类型语言，也是静态类型语言。如果发生类型错误，Julia 无论如何都会运行程序，稍后才会产生错误消息。它还具有 REPL (Read Eval Print Loop)，一个交互式命令行，用于添加快速命令和脚本，这些命令和脚本将读取、运行并打印出这些命令的结果，所有这些都在一个循环中，以及一个功能齐全的调试套件。
• 调用外部库 - Julia 可以访问各种库和语言，如 Fortran、C，甚至 Python，允许它们之间进行数据交换。
• 强大的数学特性 - 统计和线性代数是该语言的核心。
• 计算 - 根据规范，Julia 旨在支持各个层面的并行计算：指令级并行、多线程、GPU 计算和分布式计算。
• 两种语言问题 - Julia 的速度解决了这个问题：与其使用 R 和 Python 等较慢的语言进行应用程序原型设计，然后为了生产而用 C/C++ 进行修改，Julia 既可以作为原型设计语言，也可以作为生产语言。因此，它在运行时和开发方面都更快。

Julia 编程语言的主要特性

在现代编程语言中实现如此雄心勃勃的目标需要非凡的特性。Julia 有哪些独特之处可以支持这些主张？

• 直观的语法 - 语法简单明了。Julia 针对数学进行了优化，支持使用希腊字母，这对于使用科学公式进行编码非常重要。熟悉 Python 的程序员会因为它们的相似性而乐于使用 Julia。
• 通过 JIT 更快 - Julia 是一种编译型语言，采用 LLVM 框架在运行时（JIT）执行。编写的代码在运行时编译成机器码，从而提供更好的执行性能。
• 静态和动态类型 - Julia 既是动态类型语言，也是静态类型语言。如果发生类型错误，Julia 无论如何都会运行程序，稍后才会产生错误消息。它还具有 REPL (Read Eval Print Loop)，一个交互式命令行，用于添加快速命令和脚本，这些命令和脚本将读取、运行并打印出这些命令的结果，所有这些都在一个循环中，以及一个功能齐全的调试套件。
• 调用外部库 - Julia 可以访问各种库和语言，如 Fortran、C，甚至 Python，允许它们之间进行数据交换。
• 强大的数学特性 - 统计和线性代数是该语言的核心。
• 计算 - 根据规范，Julia 旨在支持各个层面的并行计算：指令级并行、多线程、GPU 计算和分布式计算。
• 两种语言问题 - Julia 的速度解决了这个问题：与其使用 R 和 Python 等较慢的语言进行应用程序原型设计，然后进行比较。
• Python 用户将很快掌握 Julia 的语法。然而，尽管它们看起来和感觉相似，但它们的理想模型和逻辑有时却相距甚远。通过将 Julia 与 Python 进行对比，Pythonista 们可能更容易理解这种新语言的潜力。

区别：Python 与 Julia

Python 用户将很快掌握 Julia 的语法。然而，尽管它们看起来和感觉相似，但它们的理想模型和逻辑有时却相距甚远。通过将 Julia 与 Python 进行对比，Pythonista 们可能更容易理解这种新语言的潜力。

受欢迎程度

Python 是编程开发中最受欢迎的语言之首。它已经活跃了 30 多年，并为任何语言建立了最大的开发者社区之一，为任何情况提供解决方案和支持。

Julia 拥有一个较小但充满活力的社区，大部分支持由创建者提供，尽管追随者数量一直在稳步增长。专门的 Julia 网站和跨多个平台不断壮大的社区分享他们如何使用它的知识。在撰写本文时，Python 在 Tiobe Index（最受欢迎的编程语言月度流行度指数）中名列前茅，而 Julia 则排名第 36。

随着 Julia 发展到数据科学之外的其他领域，其受欢迎程度预计将上升。最近，该语言开始接受 Web 开发框架，这将扩大开发前景，从而增加使用它的开发人员数量。

名称来源

现在，您一直渴望得到答案的问题，自从您开始理解这个问题以来。

“Python”这个名字来源于 20 世纪 70 年代英国广播公司传奇喜剧系列《蒙提·派森的飞行马戏团》（Monty Python's Flying Circus）。吉多·范罗苏姆在开发这种新编码语言时正在阅读该节目的出版剧本，并认为这是一个好名字。然而，与它的名字不同，Python 很简单。

Julia 的名字并非受任何特定事物的启发。有人在一次随意交谈中向艾伦·爱德曼提议，认为这是一个不错的编程语言名称。爱德曼也这样认为。

数据科学

Julia 专门为数据设计，具有对数学友好的语法。另一方面，Python 是基于不同的目的创建的。随着它变得流行并扩展到更广泛的用途，它成为一种数据科学编程语言。数学是 Julia 的核心；Python 需要像 NumPy 这样的外部库才能进行统计工作。

人工智能和机器学习

在机器学习中也适用类似的原因。Julia 的创建者想要一种强大、快速的机器学习编程语言，因此他们使其能够支持线性代数以及开发此领域工作所需的所有情况。Python 可以通过 NumPy 处理面向数学的任务，但这不是一种本地语言特性。

集成或协调

Julia 可以集成 Python 或 C 的代码并利用它们的库。用这些语言编写的代码可以完全转换为 Julia，而反之则不可能。Julia 还可以直接与 Python 连接，并在两种语言之间共享数据。

速度

速度是 Julia 设计的一个特点。它如此之快，甚至超过了 C。Python 灵活、强大但速度较慢，主要是因为它是一种解释型语言。

这引出了 Python 和 Julia 之间的主要区别之一。Python 是一种解释型语言，这意味着程序通过解释器将其转换为字节码，然后由虚拟机执行。Julia 通过 LLVM 在运行时编译，从而提高了开发和部署速度。

语法和代码模型

Python 和 Julia 都是动态类型语言，非常易于编写和理解。这两种语言具有相似的语法，但存在一些

重要的差异，可以在 Julia 的文档中更详细地探讨。

两种语法最大的区别在于 Julia 对数学更友好，吸引了数据科学家，他们可以将科学公式用作代码，并且需要更少的硬件资源即可实现高性能计算结果。

Python 是一种通用语言，因此它缺乏满足这个社区的核心功能，但通过大量库得到了弥补，这些库使编写高性能算法成为一项简单的任务。

比较表

以下是 Julia 和 Python 的对比。

找工作，Julia 还是 Python 更好？

在科技行业中，总的来说，更多职位需要 Python 经验。在著名的招聘网站 Indeed 上快速搜索显示，他们发布了近 75,000 个 Python 工程师职位。如果将其更改为 Julia 工程师，该数字会降至 84。查看 Indeed 上数据科学家的能力要求，所有热门结果都提到了 Python、SQL 或 R，但没有 Julia。一些公司在业务中使用 Julia，例如 Facebook、Spotify 和 Google。然而，需要 Julia 知识的职位很少，而寻找 Python 经验的职位却很多。因此，对于 Julia 与 Python 而言，Python 显然更受欢迎。

让我们比较一下 Julia 和 Python 的薪酬。从薪酬来看，美国 Julia 开发者的平均全国薪酬为 7.7 万美元，最高可达 15 万美元。美国 Python 程序员的平均全国薪酬，入门级平均为 7.8 万美元，高级 Python 开发者平均可赚取 13 万美元。Python 工程师的全国平均薪酬为 9.6 万美元，最高可达 14.4 万美元。

薪酬方面基本不相上下，但考虑到 Python 工程师职位的数量不平衡，就职业稳定而言，最保险的做法是现在就学习并掌握 Python。如果你继续在数据科学或 AI 领域寻求职业发展，将来可以将 Julia 加入你的技能列表。

Julia 的未来前景

Julia 是一种特定语言，主要由本地利基领域使用。随着工程师和社区扩展 Julia 的特性和范围，它很可能会成为一种流行、广受欢迎的语言。

Python 是一种成熟的语言，拥有大量的用户和数不清的第三方包。它应用于各个领域，从游戏到数据科学。Python 是每个开发者课程中必不可少的基本语言之一。它在短时间内不会被取代，因为新语言总是能设法与它集成。

Julia 值得学习吗？是的，特别是如果您正在处理数据模型。当今生成的数据量需要像 Julia 这样强大的语言，能够更快地处理复杂的模型。Julia 已经应用于金融分析和气候数据，开发人员正在寻找利用其超能力的新应用。

Julia 还有更多功能，随着每个新版本的发布，都会增加新特性，从而扩展其使用范围。

总结

Julia 专门开发了一种更快的编程语言，可以快速执行机器学习任务和数学计算。凭借其众多的优势，Julia 最近在数据科学家和机器学习工程师中获得了普及。但是，在讨论 Julia 与 Python 时，Python 更受青睐，因为 Python 作为最古老的语言，拥有庞大活跃的 Python 社区以及丰富的库和工具支持。

然而，快速计算和简单的代码转换是使 Julia 在与 Python 的竞争中具有优势的一些点。不过，Python 在速度方面也随着时间的推移而不断改进。总而言之，Julia 相对于 Python 有许多优势。然而，Python 仍然是开发人员、数据科学家和学生的首选，因为 Julia 仍在发展中。如果您正在进行繁重的数学项目，Julia 是最适合您的语言。