Hvad er Julia, og hvorfor bliver det foretrukne programmeringssprog for Data Scientists? Og hvad er forskellene og lighederne med Python?
Vi vil fremhæve Julias egenskaber ved hjælp af Python som reference og diskutere det sande potentiale i dette kommende programmeringssprog, som er ved at blive et vigtigt værktøj til at arbejde med data, men også til andre generelle anvendelser.
Og vi lader dig også komme ind hvordan Python og Julia fik deres navne.
Denne artikel er ikke beregnet til at bestemme hvis Julia er bedre eller værre end Python fordi Pythons betydning er mere end bevist i de sidste tre årtier. Vi bruger det som reference og kontrast til fuldt ud at forstå potentialet i dette nye programmeringssprog.
Denne sammenligning vil også være begrænset til Julias handlingsområde inden for datavidenskab og maskinlæring, da dens udviklere først for nylig har leveret pakker til webudvikling og andre områder, hvor Python er mere end etableret.
Python er et af verdens mest populære programmeringssprog. Indført i 1991, er det en højt niveau, fortolket, generelt, multiparadigmesprog med et imponerende antal biblioteker og værktøjer dedikeret til web- og softwareudvikling, kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML). Hvis du vil programmere noget, vil det sandsynligvis være i Python.
Udviklere elsker Python på grund af dens magt, alsidighed og læsbar syntaks, som er let at forstå og lære. Næsten 70% af udviklerne rapporterer, at de bruger Python til at oprette højtydende algoritmer i AI og ML til naturlig sprogbehandling og sentimentanalyse. Sammen med R, Python er det foretrukne sprog for Data Science.
Pythons alsidighed stammer fra den store mængde eksterne biblioteker udviklet af dets omfattende fællesskab af udviklere. I Data Science er Python afhængig af mange af disse biblioteker til at håndtere matematiske og videnskabelige funktioner. NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas og Maplotlib er nogle af de mest almindeligt anvendte.
En anden overbevisende grund til at bruge Python er, at den understøtter almindelige dataformater som CSV- og JSON-filer, og det er muligt at interagere med SQL-tabeller.
Læs også: De seks must-vide fordele ved Python
En nylig tilføjelse til programmeringssproguniverset, Julia blev oprettet i 2012 for at imødekomme behovene i Data Science and Machine Learning-samfundet for en hurtigere, matematikorienteret sprog, får sin første stabile udgivelse i 2018.
Julia fremhæver hastighed som en af sine kernekvaliteter og kombinerer de bedste dele af andre programmeringssprog, mens hun får mest muligt ud af moderne hardware med samtidige, parallelle og distribuerede computerfunktioner.
Julia er et dynamisk programmeringssprog på højt niveau med høj ydeevne, der er specielt skabt til teknisk computing, med en lignende syntaks som Python. Det bruges mest i Maskinlæring, Datavidenskab, datamining, numerisk analyse, og ethvert matematisk formål, da lineær algebra er en kernefunktion i dette sprog.
Julias enkelhed, høje ydeevne og hastighed er designet til at håndtere komplekse datamodeller og er dens salgsargumenter. Men afbryderen for forskere er muligheden for at omsætte videnskabens formelsprog til kode: Julia tillader brug af græske bogstaver, hvilket muliggør direkte brug af matematiske formler i koden, i stedet for at oversætte disse formler til kodningssprog.
Den Skaberens manifest, Hvorfor vi skabte Julia, opsummerer Julias forhåbninger i en nøddeskal:
„Vi vil have noget så anvendeligt til generel programmering som Python, lige så let for statistik som R, lige så naturligt til strengbehandling som Perl, så kraftfuldt til lineær algebra som Matlab, lige så godt til at lime programmer sammen som skallen. Noget, der er snavset nemt at lære, men alligevel holder de mest seriøse hackere glade. Vi vil have det interaktivt, og vi vil have det samlet. (Nævnte vi, at det skulle være så hurtigt som C?)“
Læs også: R vs Python: Data Science-sprogdebatten
Sådanne ambitiøse mål i et moderne programmeringssprog kræver ekstraordinære funktioner. Hvad adskiller Julia til at støtte disse påstande?
Python-brugere opfanger Julias syntaks meget hurtigt. Men selvom de ser ud og føles ens, er deres paradigmer og logik undertiden meget langt fra hinanden. Ved at kontrastere Julia med Python kan det være lettere for Pythonistas at forstå potentialet i dette nye sprog.
Python står i øjeblikket øverst på de mest populære sprog til enhver form for programmeringsudvikling. Det har været aktivt i over 30 år og har samlet et af de største udviklerfællesskaber for ethvert sprog, der leverer løsninger og support til enhver tænkelig situation.
Julia har et mindre, men alligevel entusiastisk samfund, og mest støtte ydes stadig af forfatterne, selvom antallet af tilhængere er vokset støt. Der er Julia-specialiserede blogs og et voksende fællesskab spredt over mange andre platforme dele deres viden om, hvordan de bruger det. I skrivende stund ledede Python Tiobe Indeks, det mest berømte månedlige popularitetsindeks for programmeringssprog, mens Julia stod på nummer 36.
Efterhånden som Julia udvikler sig til andre områder ud over Data Science, kan det forudses en stigning i dens popularitet. For nylig begyndte sproget at acceptere webudviklingsrammer, som vil udvide omfanget af udviklingsmuligheder og følgelig antallet af udviklere, der arbejder med det.
Nu, det spørgsmål, du har længtes efter at blive besvaret, siden du begyndte at læse dette.
Navnet „Python“ stammer fra „Monty Python's Flying Circus“, den legendariske BBC-komedieserie fra 1970'erne. Guido van Rossum læste showets offentliggjorte scripts, da han begyndte at udvikle dette nye kodningssprog og syntes, det var et godt navn. Python er dog klart intet vrøvl, i modsætning til dens navnebror.
Julias navn er ikke inspireret af noget særligt. Nogen foreslog det en gang under en afslappet samtale til Alan Edelman som et godt navn for et programmeringssprog. Edelman tænkte det også.
Julia blev designet specielt til data og udviser en matematikvenlig syntaks. På den anden side blev Python skabt med et andet formål i tankerne. Da det blev populært og udvidet til en bredere vifte af anvendelser, blev det også et Data Science programmeringssprog. Matematik er Julias kerne; Python har brug for et eksternt bibliotek som NumPy til statistisk arbejde.
De samme grunde gælder i ML. Skaberne af Julia ønskede et kraftfuldt, hurtigt programmeringssprog til maskinlæring, så de gjorde det i stand til at understøtte lineær algebra og alle de ligninger, der var nødvendige for at udvikle arbejde på dette område. Python kan håndtere matematikorienterede opgaver gennem NumPy, men dette er ikke et indbygget træk ved sproget.
Julia kan integrere kode fra Python eller C og også bruge deres biblioteker. Kode skrevet på disse sprog kan konverteres til Julia, mens det modsatte ikke er muligt. Julia kan også interagere direkte med Python og dele data mellem begge sprog.
Hastighed er en funktion ved design i Julia. Det er så hurtigt, at det kun bliver slået af C. Python er alsidig, kraftfuld, men langsommere, mest fordi det er et fortolket sprog.
Dette bringer os til en af de største forskelle mellem Python og Julia. Python er et fortolket sprog, hvilket betyder, at programmet går gennem en tolk, der konverterer det til bytecode, for derefter at blive udført af en virtuel maskine. Julia kompileres ved kørsel gennem LLVM, hvilket forbedrer udviklings- og implementeringshastigheden.
Python og Julia er dynamisk skrevet og meget nemme at skrive og forstå. Begge sprog har lignende syntakser, men præsenterer nogle bemærkelsesværdige forskelle, der kan udforskes i Julias dokumentation med flere detaljer.
Den største forskel i begge syntakser er, at Julia er mere matematikvenlig og tiltrækker dataforskere, der kan bruge deres videnskabelige formler som kode og har brug for færre hardwareressourcer for at opnå højtydende computerresultater.
Python er et generelt sprog, så det mangler nogle kernefunktioner, der imødekommer dette samfund, kompenseret af den store mængde biblioteker, der gør programmering af højtydende algoritmer til en nem opgave.
Her er hvordan Julia og Python står op mod hinanden.
Er Julia bedre end Python? Julia tilbyder overlegen ydeevne til numerisk og videnskabelig computing og har indbygget parallelisme, hvilket gør den fremragende til tunge beregninger. Python kan prale af et stort økosystem af biblioteker og et stort samfund. Det bedre valg afhænger af den specifikke opgave og projektkrav.
Julia er et specialiseret sprog, mest brugt af et nichesamfund. Efterhånden som udviklere og samfund udvider Julias funktioner og omfang, vil det sandsynligvis blive et populært, efterspurgt sprog.
Python er et modent sprog med millioner af brugere og flere tredjepartspakker, end vi kan tælle. Det anvendes overalt, fra spil til datavidenskab. Python er et af de grundlæggende sprog i enhver udviklers læseplan, og det vil ikke blive erstattet snart, da nye sprog altid finder en måde at integrere med det på.
Er Julia værd at lære? Ja, især hvis du arbejder med datamodeller. Mængden af information, der produceres i dag, kræver et kraftfuldt sprog som Julia, der er i stand til at arbejde med komplekse modeller hurtigere. Julia bruges allerede i finansiel analyse og klimadata, og udviklere finder altid nye måder at bruge sine supermagter i nye applikationer.
Der er meget mere Julia kan gøre, med nye funktioner, der tilføjes i hver nye version, der udvider dens anvendelsesområde.
Og hvis du vil lære hvordan man programmerer i Julia, der er en gratis kursus på YouTube for nervøse begyndere.
If you work with data models, yes. The sheer volume of information we produce now demands a language that can handle complex models quickly, and that is precisely Julia's wheelhouse. It is already at work in financial analysis and climate data, and people keep finding fresh uses for it.
So, is this the end of Python? No, of course not. Python is too established, too well-supported and too widely loved to be unseated by a newcomer, and Julia is not trying to unseat it anyway. Think of it less as a successor and more as a specialist tool finally sharp enough for the job it was built for. If your work lives in heavy maths and big models, the julia programming language is worth your time.
If you are weighing that move at team level, the harder question is rarely the language itself but the people and systems around it.
Strip away the enthusiasm and the choice becomes a commercial one. Run it through the Imaginary Cloud Language Selection Matrix before you commit a production system.
Choosing a language is really a bet on your team, your roadmap and your production risk, and it rarely has a clean textbook answer. Imaginary Cloud helps engineering and data leaders make that call with their context in view, whether you are setting language strategy or building data science capability from the ground up.
If you are weighing Julia, Python or the right mix of both, talk to our data science and software consultancy team.
Yes. On its own micro-benchmarks, Julia is beaten only by C. It compiles to machine code at runtime through LLVM, while Python is interpreted, which makes Python more versatile but slower. For numerical and ML workloads, that gap is where Julia earns its keep.
It depends on the job. Julia wins on numerical and scientific computing and has parallelism built in, so it shines on heavy computation. Python wins on ecosystem, hiring and general-purpose breadth. The right choice comes down to your task and your team.
Yes, mostly in one direction. Julia can call Python and C libraries, share data with Python directly, and convert code written in those languages. Going the other way, from Julia back into them, does not work.
Yes. Julia was created in 2012, with its first stable release in 2018, specifically for a faster, maths-first language. Linear algebra and statistics sit at its core, whereas Python reaches them through libraries like NumPy.
Three stand out, and all three are production risks. Julia's compile-on-run model adds a first-call wait, known as "time to first plot." Its package ecosystem is younger and thinner than Python's decades-deep library collection. And its talent and contractor market is far smaller, which makes cover and succession harder. Python carries none of these to the same degree.
When three things are true at once: the workload genuinely bottlenecks on heavy numerical computing, that bottleneck has a clear business cost, and your team can carry the language without slowing delivery. If any one of those is missing, Python plus NumPy usually wins on total cost.
If you work with data models, yes. Julia handles complex models quickly and is already used in financial analysis and climate data. Python is not going anywhere either, so for most people the answer is to learn Julia alongside it, not instead of it.
Indholdsforfatter og digital medieproducent med interesse i det symbiotiske forhold mellem teknologi og samfund. Bøger, musik, og guitarer er en konstant.
Alexandra Mendes er Senior Growth Specialist hos Imaginary Cloud med 3+ års erfaring med at skrive om softwareudvikling, AI og digital transformation. Efter at have gennemført et frontend-udviklingskursus fik Alexandra nogle praktiske kodningsevner og arbejder nu tæt sammen med tekniske teams. Alexandra brænder for, hvordan nye teknologier former erhvervslivet og samfundet, og hun nyder at omdanne komplekse emner til klart og nyttigt indhold for beslutningstagere.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
