Was ist Julia und warum wird sie zur Lieblingsprogrammiersprache für Datenwissenschaftler? Und was sind die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zu Python?
Wir werden hervorheben Julias Eigenschaften mit Python als Referenz und diskutieren Sie das wahre Potenzial dieser aufstrebenden Programmiersprache, die zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Arbeit mit Daten, aber auch für andere allgemeine Zwecke wird.
Und wir verraten dir auch wie Python und Julia zu ihren Namen kamen.
Dieser Artikel soll nicht bestimmen ob Julia besser oder schlechter ist als Python weil Pythons Bedeutung in den letzten drei Jahrzehnten mehr als bewiesen wurde. Wir verwenden es als Referenz und Kontrast, um das Potenzial dieser neuen Programmiersprache vollständig zu verstehen.
Dieser Vergleich wird sich auch auf Julias Handlungsspielraum in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen beschränken, da die Entwickler erst vor Kurzem Pakete für die Webentwicklung und andere Bereiche bereitstellen, in denen Python mehr als etabliert ist.
Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt. Es wurde 1991 eingeführt und ist ein Hochrangige, interpretierte, allgemeine, multiparadigmatische Sprache mit einer beeindruckenden Anzahl von Bibliotheken und Tools für Web- und Softwareentwicklung, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML). Wenn Sie etwas programmieren möchten, wird es wahrscheinlich in Python sein.
Entwickler lieben Python wegen seiner Leistungsfähigkeit, Vielseitigkeit und lesbaren Syntax, die leicht zu verstehen und zu erlernen ist. Fast 70% der Entwickler geben an, Python zu verwenden, um leistungsstarke Algorithmen in KI und ML für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Stimmungsanalysen zu erstellen. Zusammen mit R Python ist die Sprache der Wahl für Data Science.
Die Vielseitigkeit von Python beruht auf der großen Anzahl externer Bibliotheken, die von der umfangreichen Entwickler-Community entwickelt wurden. In der Datenwissenschaft stützt sich Python auf viele dieser Bibliotheken, um mathematische und wissenschaftliche Funktionen zu verarbeiten. NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas und Maplotlib sind einige der am häufigsten verwendeten.
Ein weiterer überzeugender Grund für die Verwendung von Python ist, dass es gängige Datenformate wie CSV- und JSON-Dateien unterstützt und es möglich ist, mit SQL-Tabellen zu interagieren.
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Eine neue Ergänzung zum Universum der Programmiersprachen, Julia wurde 2012 gegründet, um den Bedürfnissen der Community für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen nach einem schnellere, mathematikorientierte Sprache, das 2018 seine erste stabile Veröffentlichung erhielt.
Julia wirbt für Geschwindigkeit als eine ihrer Kernqualitäten und kombiniert die besten Teile anderer Programmiersprachen und macht gleichzeitig das Beste aus moderner Hardware mit Funktionen für gleichzeitiges, paralleles und verteiltes Rechnen.
Julia ist eine dynamische, leistungsstarke Programmiersprache auf hohem Niveau, die speziell für technische Berechnungen entwickelt wurde, mit einer ähnlichen Syntax wie Python. Es wird hauptsächlich verwendet in Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Data Mining, numerische Analyse, und jeder mathematische Zweck, da lineare Algebra eine Kernfunktion dieser Sprache ist.
Julias Einfachheit, hohe Leistung und Geschwindigkeit sind die Verkaufsargumente, die für komplexe Datenmodelle konzipiert wurden. Der entscheidende Punkt für Wissenschaftler ist jedoch die Möglichkeit, die Formelsprache der Wissenschaft in Code umzusetzen: Julia erlaubt die Verwendung griechischer Buchstaben und ermöglicht so direkte Verwendung mathematischer Formeln im Code, anstatt diese Formeln in eine Programmiersprache zu übersetzen.
Das Manifest des Schöpfers, Warum wir Julia geschaffen haben, fasst Julias Bestrebungen auf den Punkt:
„Wir wollen etwas, das für die allgemeine Programmierung so nutzbar ist wie Python, so einfach für Statistiken wie R, so natürlich für die Zeichenkettenverarbeitung wie Perl, so leistungsstark für lineare Algebra wie Matlab, das Programme so gut zusammenfügen kann wie die Shell. Etwas, das ganz einfach zu erlernen ist und trotzdem die seriösesten Hacker glücklich macht. Wir wollen, dass es interaktiv ist, und wir wollen, dass es kompiliert wird. (Haben wir schon erwähnt, dass es so schnell wie C sein sollte?)“
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Solche ehrgeizigen Ziele in einer modernen Programmiersprache erfordern außergewöhnliche Funktionen. Was zeichnet Julia aus, um diese Behauptungen zu stützen?
Python-Benutzer werden Julias Syntax sehr schnell verstehen. Aber obwohl sie ähnlich aussehen und sich ähnlich anfühlen, sind ihre Paradigmen und Logik manchmal sehr weit voneinander entfernt. Indem man Julia Python gegenüberstellt, könnte es für Pythonisten einfacher sein, das Potenzial dieser neuen Sprache zu verstehen.
Python steht derzeit an der Spitze der beliebtesten Sprachen für jede Art der Programmierentwicklung. Es ist seit über 30 Jahren aktiv und hat eine der größten Entwickler-Communities für jede Sprache versammelt, die Lösungen und Unterstützung für jede erdenkliche Situation bietet.
Julia hat eine kleinere, aber begeisterte Community, und die meiste Unterstützung wird immer noch von den Autoren bereitgestellt, obwohl die Anzahl der Follower stetig gewachsen ist. Es gibt Julia-spezialisierte Blogs und eine wachsende Community, die sich auf viele andere Plattformen verteilt teilen ihr Wissen darüber, wie sie es verwenden. Zum Zeitpunkt des Schreibens leitete Python die Tiobe-Index, der berühmteste monatliche Beliebtheitsindex für Programmiersprachen, während Julia auf Platz 36 stand.
Da Julia sich auch in andere Bereiche außerhalb der Datenwissenschaft weiterentwickelt, ist ein Anstieg ihrer Beliebtheit absehbar. Seit Kurzem akzeptiert die Sprache Frameworks für die Webentwicklung, was den Umfang der Entwicklungsmöglichkeiten und damit auch die Anzahl der Entwickler, die damit arbeiten, erweitern wird.
Nun, die Frage, nach der Sie sich gesehnt haben, beantwortet zu werden, seit Sie angefangen haben, dies zu lesen.
Der Name „Python“ leitet sich von „Monty Python's Flying Circus“ ab, die legendäre BBC-Comedy-Serie aus den 1970er Jahren. Guido van Rossum las gerade die veröffentlichten Drehbücher der Sendung, als er mit der Entwicklung dieser neuen Programmiersprache begann und dachte, das sei ein guter Name. Im Gegensatz zu seinem Namensvetter ist Python jedoch eindeutig kein Unsinn.
Julias Name ist von nichts Besonderem inspiriert. Jemand hat es einmal während eines ungezwungenen Gesprächs vorgeschlagen zu Alan Edelman als guten Namen für eine Programmiersprache. Edelman dachte das auch.
Julia wurde speziell für Daten entwickelt und weist eine mathematikfreundliche Syntax auf. Auf der anderen Seite wurde Python mit einem anderen Zweck entwickelt. Als es populär wurde und auf ein breiteres Anwendungsspektrum ausgeweitet wurde, wurde es auch zu einer Data Science-Programmiersprache. Mathematik ist Julias Herzstück; Python benötigt eine externe Bibliothek wie NumPy für statistische Arbeiten.
Die gleichen Gründe gelten für ML. Die Entwickler von Julia wollten eine leistungsstarke, schnelle Programmiersprache für maschinelles Lernen. Deshalb haben sie sie in die Lage versetzt, lineare Algebra und alle Gleichungen zu unterstützen, die für die Entwicklung von Arbeiten in diesem Bereich erforderlich sind. Python kann mathematikorientierte Aufgaben über NumPy erledigen, dies ist jedoch kein systemeigenes Merkmal der Sprache.
Julia kann Code aus Python oder C integrieren und auch deren Bibliotheken verwenden. In diesen Sprachen geschriebener Code kann in Julia konvertiert werden, während das Gegenteil nicht möglich ist. Julia kann auch direkt mit Python kommunizieren und Daten zwischen beiden Sprachen austauschen.
Geschwindigkeit ist ein Designmerkmal in Julia. Sie ist so schnell, dass sie nur von C übertroffen wird. Python ist vielseitig, leistungsstark, aber langsamer, vor allem, weil es sich um eine interpretierte Sprache handelt.
Dies bringt uns zu einem der wichtigsten Unterschiede zwischen Python und Julia. Python ist eine interpretierte Sprache, was bedeutet, dass das Programm einen Interpreter durchläuft, der es in Bytecode umwandelt, um dann von einer virtuellen Maschine ausgeführt zu werden. Julia wird zur Laufzeit über LLVM kompiliert, was die Entwicklungs- und Bereitstellungsgeschwindigkeit verbessert.
Python und Julia sind dynamisch typisiert und sehr einfach zu schreiben und zu verstehen. Beide Sprachen haben ähnliche Syntaxen, weisen aber einige auf bemerkenswerte Unterschiede, die in Julias Dokumentation untersucht werden können mit mehr Details.
Der größte Unterschied zwischen beiden Syntaxen besteht darin, dass Julia mathematikfreundlicher ist und Datenwissenschaftler anzieht, die ihre wissenschaftlichen Formeln als Code verwenden können und weniger Hardwareressourcen benötigen, um Hochleistungsrechnerergebnisse zu erzielen.
Python ist eine Allzwecksprache, daher fehlen ihr einige Kernfunktionen, die auf diese Community zugeschnitten sind, was durch die große Anzahl von Bibliotheken ausgeglichen wird, die das Programmieren von Hochleistungsalgorithmen zu einer einfachen Aufgabe machen.
So schneiden Julia und Python gegeneinander ab.
Ist Julia besser als Python? Julia bietet eine überragende Leistung für numerisches und wissenschaftliches Rechnen und verfügt über eine integrierte Parallelität, wodurch sie sich hervorragend für umfangreiche Berechnungen eignet. Python verfügt über ein riesiges Ökosystem von Bibliotheken und eine große Community. Die bessere Wahl hängt von der spezifischen Aufgabe und den Projektanforderungen ab.
Julia ist eine Fachsprache, die hauptsächlich von einer Nischen-Community verwendet wird. Da Entwickler und Community Julias Funktionen und Umfang erweitern, wird Julia wahrscheinlich zu einer beliebten, gefragten Sprache werden.
Python ist eine ausgereifte Sprache mit Millionen von Benutzern und mehr Paketen von Drittanbietern, als wir zählen können. Es wird überall angewendet, von Spielen bis hin zu Datenwissenschaften. Python ist eine der Grundsprachen im Lehrplan jedes Entwicklers, und sie wird nicht so schnell ersetzt werden, da neue Sprachen immer einen Weg finden, sich darin zu integrieren.
Lohnt es sich, Julia zu lernen? Ja, vor allem, wenn Sie mit Datenmodellen arbeiten. Die Menge an Informationen, die heute produziert werden, erfordert eine leistungsstarke Sprache wie Julia, die in der Lage ist, schneller mit komplexen Modellen zu arbeiten. Julia wird bereits für Finanzanalysen und Klimadaten verwendet, und Entwickler finden ständig neue Wege, ihre Superkräfte in neuen Anwendungen einzusetzen.
Julia kann noch viel mehr tun, da in jeder neuen Version neue Funktionen hinzugefügt werden, die den Anwendungsbereich erweitern.
Und wenn du lernen willst wie man in Julia programmiert, da ist ein kostenloser Kurs auf YouTube für nervöse Anfänger.
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.
Inhaltsautor und Produzent digitaler Medien mit Interesse an der symbiotischen Beziehung zwischen Technologie und Gesellschaft. Bücher, Musik und Gitarren sind eine Konstante.
Alexandra Mendes ist Senior Growth Specialist bei Imaginary Cloud und verfügt über mehr als 3 Jahre Erfahrung in der Erstellung von Texten über Softwareentwicklung, KI und digitale Transformation. Nach Abschluss eines Frontend-Entwicklungskurses erwarb Alexandra einige praktische Programmierkenntnisse und arbeitet nun eng mit technischen Teams zusammen. Alexandra ist begeistert davon, wie neue Technologien Wirtschaft und Gesellschaft prägen. Sie liebt es, komplexe Themen in klare, hilfreiche Inhalte für Entscheidungsträger umzuwandeln.
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