全面比較程式語言Julia和Python，讓您更容易做出抉擇！

長期以來，Python一直是程式設計師、甚至其他專業人士最喜歡的程式語言之一。 Facebook、Instagram、Spotify、Netflix、ILM、Dropbox、Yahoo!和Google都在其應用程式服務中使用Python。

不過，隨著應用程式業務對於資料運算和科學運算需求的持續增加，人們往往需要依賴一種更有效率的資料處理語言。為此，Alan Edelman、Viral B. Shah、Jeff Bezanson和Stefan Karpinski於2021年開發了Julia。它在算術程式設計(arithmetic coding)方面可以作為Python的絕佳替代品，協助進行各項資料處理工作。目前，Julia已經成為了資料科學、視覺化、機器學習、以及人工智慧領域重要的工具之一。

Julia的特點

為了解決Python等語言在資料處理等應用情境中的科學運算能力不足等問題。 Julia在開發之初就被設計為旨在使用LLVM(Low Level Virtual Machine)編譯器框架所建構的即時編譯器(just-in-time，JIT)，來提高執行時期的效能。在最好的情況下，Julia會在編譯而不是在解釋時，可以達到、甚至超過C語言的表現。

Julia的互動式命令列類似Python的REPL(read-eval-print loop，讀取-評估-列印循環)。各種一次性使用的腳本和命令可以立即插入其中。同時，Julia有著與Python類似的、簡短且有效的語法。

Julia可以直接與第三方的C和Fortran庫進行通訊。您可以使用PyCall模組作為Python程式的接口，並在Python和Julia之間傳輸資料。

Julia能夠以一種類似於Lisp(List Processing，一種早期自由軟體專案)語言的方式，產生應用程序，甚至去編輯它們的程式碼。在Julia 1.1中被引入的調試套件，則使得您能夠在本地REPL中，遍歷程式碼的執行結果，檢查變量，以及將斷點應用到程式碼中。例如，逐一程式碼執行的函數可以去執行各種細粒度的任務。

Python的特點

近年來，經典且全面的Python持續與大量第三方程式保持著密切的聯繫。雖然Python當初並非針對資料科學家而設計，但是它已經被運用到了該領域。由於Python模組能夠簡化特殊演算法的創建，因此許多資料科學家和機器學習專業人士，都會使用Python進行情感分析和自然語言處理(natural language processing，NLP)。

由於屬於一種解釋型語言，因此Python的程式碼並不需要經歷編譯的過程。它不但開源而且可以免費下載。 Python能夠支援所有物件導向的概念，其中包括：類別、多態性、以及封裝等。由於本身俱有可擴展性，因此Python程式碼可以用C或C 進行編寫和編譯。

Python屬於一種易於學習和編寫的高階程式語言。透過匯入預先存在的Python庫，開發人員可以不必重新輸入相同的數據，進而節省了開發時間。其逐行順序執行的方式簡化了調試過程。而在運行時，Python變數的資料類型則取決於它的用途，而並非其聲明。

而作為一種物件導向的解釋性程式語言，Python在動態類型、高階資料結構、以及動態綁定等方面具有較強的適應性，程式設計師僅透過幾行程式碼，便可創建出動態的程式。因此，Python的流行和使用都非常廣泛。

Python的主要弱點是處理速度較慢。當然，Python對此也在持續改進中。其新的、簡化了的PyPy 7.1解譯器在速度上提升了不少。此外，Python正在透過平行和多核心計算進行速度上的提升。

Julia與Python的全面比較

1.專為機器學習而設計

Python可用於執行各項應用活動。而Julia的設計則主要考慮的是機器學習和統計工作的負荷。

a) Julia具有在高級統計方面的顯著優勢;而Python不一定能夠處理機器學習中用到的所有方程式和矩陣。例如，在線性代數方面，「vanilla」Julia的表現就明顯優於「vanilla」Python。

b) Julia在非套件(non-package)體驗方面優於Python，更適合機器學習類別計算;當然作為一門優秀的語言，Python也可以通過NumPy(一種開源的Python數值計算擴展)來儲存和處理大型矩陣。

c) Julia的操作數系統(operand system)與用於統計分析、繪圖的R語言操作環境旗鼓相當。而Python在操作計算方面的性能劣勢較為明顯。

2.速度

a) Julia的效能與速度可與Fortran和C等編譯性語言相媲美。不過，Julia並非解釋型語言，它主要依賴類型聲明，來執行那些需要在執行時編譯的程式。

b) 開發人員可以使用Julia來實現高效能的應用，而無需使用手動分析和最佳化方法。這對效能問題的解決，十分有利。

c) 憑藉著豐富的計算和數值特徵，Julia的程式執行效率很高。此外，它還具有多重分派能力，可以快速地發展出陣列和整數等資料類型。

d) Python開發人員(https://skillsstreet.com/python-developer-skills/)正在透過最佳化工具、第三方JIT編譯器、以及外部函式庫來進一步提高Python的速度。

3.在資料科學中的應用

a) 如前所述，Python可被用於各種目的，資料分析只是其中一個關鍵的應用。

b) 由於Python包括了能夠輕鬆、快速地進行資料分析和處理的應用程式、工具和函式庫，因此它成為了資料科學中最受歡迎的工具之一。

c) 為了滿足日益增長的針對資料分析和程式執行任務的需求，開發者會將Julia應用到科學計算、大規模線性代數、機器學習、平行和分散式計算等場景。

d) Julia增強了Python的效能，使得資料科學家能夠輕鬆地執行計算和分析。

4.多功能性

a) Julia能夠讓資料科學家運用各種語言去開發項目，並透過字串的傳輸進行建構。

b) 作為一種適應性非常強的程式語言，Julia可以在LaTeX、C、Python和R語言中產生可執行的程式碼。此外，它在執行複雜且大型的程式碼段時的速度也比Python快。

c) 鑑於Julia的封裝劣勢，您可以透過RCall和PyCall，按需呼叫R和Python。

d) 作為通用可靠語言的最佳選擇，Python可用於Web開發、自動化和腳本的編寫。

5.文件和社群支援

a) 每種程式語言都離不開工具的支援。經過數十年的發展，Python已擁有了龐大且活躍的互助性程式設計社群。此類社群不僅能夠透過持續改進，向開發人員提供各種工具支援、使用者介面和系統資源，而且能夠確保各種顯著的程序問題，能夠得到足夠的關注。

b) 作為一種新興的程式語言，Julia的社群支援仍處於起步階段，目前尚不支援各種主要資源和除錯工具。當然，其社區也正在變得日漸活躍起來。

結論

綜上所述，Julia有著更快的處理速度和易於程式碼翻譯的特點，當然它也需要進一步開發與完善。而Python雖然在性能方面有待改進，但它仍然是程式設計師、資料科學家和學生的首選語言。不過，如果您正在從事需要大量數學計算的專案的話，那麼我推薦您選擇使用Julia語言。

譯者介紹

陳峻(Julian Chen)，51CTO社群編輯，具有十多年的IT專案實施經驗，善於對內外部資源與風險實施管控，專注傳播網絡與資訊安全知識與經驗;持續以博文、專題和譯文等形式，分享前沿技術與新知;常以線上、線下等方式，開展資訊安全類培訓與授課。

原文標題：#Julia vs. Python: Key Differences To Consider，作者：sai kumar

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