Qu'est-ce que Julia et pourquoi devient-elle langage de programmation préféré des Data Scientists ? Et quelles sont les différences et les similitudes avec Python ?
Nous allons mettre en avant Les caractéristiques de Julia en utilisant Python comme référence et discutez du véritable potentiel de ce langage de programmation prometteur, qui devient un outil essentiel pour travailler avec les données mais également pour d'autres utilisations générales.
Et nous vous informerons également sur comment Python et Julia ont obtenu leurs noms.
Cet article n'est pas censé déterminer si Julia est meilleure ou pire que Python car l'importance de Python a été plus que prouvée au cours des trois dernières décennies. Nous l'utilisons comme référence et comme contraste pour bien comprendre le potentiel de ce nouveau langage de programmation.
Cette comparaison sera également limitée au champ d'action de Julia dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, car ce n'est que récemment que ses développeurs ont fourni des packages pour le développement Web et d'autres domaines dans lesquels Python est plus que établi.
Python est l'un des langages de programmation les plus populaires au monde. Introduit en 1991, c'est un langage de haut niveau, interprété, polyvalent et multiparadigme avec un nombre impressionnant de bibliothèques et d'outils dédiés au développement web et logiciel, à l'intelligence artificielle (IA) et à l'apprentissage automatique (ML). Si vous voulez programmer quelque chose, ce sera probablement en Python.
Les développeurs adorent Python en raison de sa puissance, de sa polyvalence et de sa syntaxe lisible, facile à comprendre et à apprendre. Près de 70 % des développeurs déclarent utiliser Python pour créer des algorithmes performants en IA et en ML à des fins de traitement du langage naturel et d'analyse des sentiments. Avec R, Python est le langage de choix pour la science des données.
La polyvalence de Python provient de la grande quantité de bibliothèques externes développées par sa vaste communauté de développeurs. En science des données, Python s'appuie sur bon nombre de ces bibliothèques pour gérer les fonctions mathématiques et scientifiques. NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas et Maplotlib sont parmi les plus couramment utilisés.
Une autre raison convaincante d'utiliser Python est qu'il prend en charge les formats de données courants tels que les fichiers CSV et JSON, et qu'il est possible d'interagir avec des tables SQL.
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Un ajout récent à l'univers des langages de programmation, Julia a été créé en 2012 pour répondre aux besoins de la communauté de la science des données et de l'apprentissage automatique en matière de langage plus rapide et orienté vers les mathématiques, qui sortira sa première version stable en 2018.
Faisant de la rapidité l'une de ses principales qualités, Julia combine les meilleurs aspects des autres langages de programmation tout en tirant le meilleur parti du matériel moderne avec des capacités informatiques simultanées, parallèles et distribuées.
Julia est un langage de programmation dynamique, de haut niveau et de haute performance, spécialement créé pour le calcul technique, avec une syntaxe similaire à celle de Python. Il est principalement utilisé dans Apprentissage automatique, science des données, exploration de données, analyse numérique, et à toute fin mathématique puisque l'algèbre linéaire est une fonction essentielle de ce langage.
Conçue pour gérer des modèles de données complexes, Julia se distingue par sa simplicité, ses hautes performances et sa rapidité. Mais l'obstacle pour les scientifiques est la possibilité de transposer le langage stéréotypé de la science en code : Julia autorise l'utilisation de lettres grecques, ce qui rend possible le utilisation directe de formules mathématiques dans le code, au lieu de traduire ces formules en langage de programmation.
Le Manifeste du créateur, Pourquoi nous avons créé Julia, résume en quelques mots les aspirations de Julia :
« Nous voulons quelque chose d'aussi utilisable pour la programmation générale que Python, aussi simple pour les statistiques que R, aussi naturel pour le traitement des chaînes que Perl, aussi puissant pour l'algèbre linéaire que Matlab, aussi efficace pour assembler des programmes que le shell. Quelque chose qui est très simple à apprendre et qui fait le bonheur des hackers les plus sérieux. Nous voulons qu'il soit interactif et compilé. (Avons-nous mentionné qu'il devrait être aussi rapide que C ?) »
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Des objectifs aussi ambitieux dans un langage de programmation moderne nécessitent des fonctionnalités exceptionnelles. Qu'est-ce qui distingue Julia pour étayer ces affirmations ?
Les utilisateurs de Python apprendront très rapidement la syntaxe de Julia. Mais, bien qu'ils aient une apparence et une sensation similaires, leurs paradigmes et leur logique sont parfois très éloignés. En comparant Julia à Python, il sera peut-être plus facile pour les pythonistes de comprendre le potentiel de ce nouveau langage.
Python figure actuellement au sommet des langages les plus populaires pour tout type de développement de programmation. Active depuis plus de 30 ans, elle a rassemblé l'une des plus grandes communautés de développeurs, toutes langues confondues, fournissant des solutions et une assistance pour toutes les situations imaginables.
Julia a une communauté plus petite mais enthousiaste, et l'essentiel du soutien est toujours fourni par les auteurs, bien que le nombre d'abonnés augmente régulièrement. Il y a Blogs spécialisés dans Julia et une communauté croissante répartie sur de nombreuses autres plateformes partager leurs connaissances sur la façon dont ils l'utilisent. Au moment de la rédaction de cet article, Python dirigeait Indice Tiobé, l'indice de popularité mensuel le plus célèbre des langages de programmation, tandis que Julia se classait à la 36e place.
Au fur et à mesure que Julia évolue vers d'autres domaines que la science des données, on peut s'attendre à une augmentation de sa popularité. Récemment, le langage a commencé à accepter les frameworks de développement Web, ce qui élargira le champ des possibilités de développement et, par conséquent, le nombre de développeurs travaillant avec lui.
Maintenant, la question à laquelle vous aspirez depuis que vous avez commencé à lire ceci.
Le nom « Python » est dérivé de « Monty Python's Flying Circus », la légendaire série comique de la BBC des années 1970. Guido van Rossum lisait les scripts publiés par l'émission lorsqu'il a commencé à développer ce nouveau langage de codage et a pensé que c'était un bon nom. Cependant, Python est clairement pragmatique, contrairement à son homonyme.
Le nom de Julia n'est inspiré de rien de particulier. Quelqu'un l'a suggéré une fois lors d'une conversation informelle à Alan Edelman en tant que bon nom pour un langage de programmation. Edelman le pensait aussi.
Julia a été conçue spécifiquement pour les données, présentant une syntaxe adaptée aux mathématiques. D'autre part, Python a été créé dans un but différent. Au fur et à mesure qu'il est devenu populaire et s'est étendu à une plus grande variété d'utilisations, il est également devenu un langage de programmation pour la science des données. Les mathématiques sont au cœur de Julia ; Python a besoin d'une bibliothèque externe comme NumPy pour des travaux statistiques.
Les mêmes raisons s'appliquent au ML. Les créateurs de Julia souhaitaient un langage de programmation puissant et rapide pour l'apprentissage automatique. Ils l'ont donc rendu capable de prendre en charge l'algèbre linéaire et toutes les équations nécessaires au développement de travaux dans ce domaine. Python peut gérer des tâches orientées mathématiques via NumPy, mais il ne s'agit pas d'une fonctionnalité native du langage.
Julia peut intégrer du code depuis Python ou C et également utiliser leurs bibliothèques. Le code écrit dans ces langages peut être converti en Julia, alors que l'inverse n'est pas possible. Julia peut également interagir directement avec Python et partager des données entre les deux langages.
La vitesse est une caractéristique conçue par Julia. Il est si rapide qu'il n'est battu que par C. Python est polyvalent, puissant mais plus lent, principalement parce que c'est un langage interprété.
Cela nous amène à l'une des principales différences entre Python et Julia. Python est un langage interprété, ce qui signifie que le programme passe par un interpréteur qui le convertit en bytecode, pour être ensuite exécuté par une machine virtuelle. Julia est compilée lors de l'exécution via LLVM, ce qui améliore la vitesse de développement et de déploiement.
Python et Julia sont typés dynamiquement et très faciles à écrire et à comprendre. Les deux langues ont des syntaxes similaires mais présentent certaines
différences notables qui peuvent être explorées dans la documentation de Julia avec plus de détails.
La plus grande différence entre les deux syntaxes est que Julia est plus conviviale pour les mathématiques, attirant des data scientists qui peuvent utiliser leurs formules scientifiques sous forme de code et ont besoin de moins de ressources matérielles pour obtenir des résultats informatiques de haute performance.
Python est un langage à usage général, il ne possède donc pas certaines fonctionnalités de base adaptées à cette communauté, compensées par la grande quantité de bibliothèques qui facilitent la programmation d'algorithmes performants.
Voici comment Julia et Python se comparent.
Est-ce que Julia est meilleure que Python ? Julia offre des performances supérieures pour le calcul numérique et scientifique et possède un parallélisme intégré, ce qui en fait un outil idéal pour les calculs lourds. Python possède un vaste écosystème de bibliothèques et une grande communauté. Le meilleur choix dépend de la tâche spécifique et des exigences du projet.
Julia est une langue spécialisée, principalement utilisée par une communauté de niche. Au fur et à mesure que les développeurs et la communauté étendent les fonctionnalités et la portée de Julia, celui-ci deviendra probablement un langage populaire et très demandé.
Python est un langage mature qui compte des millions d'utilisateurs et plus de packages tiers que nous ne pouvons en compter. Il est appliqué partout, du jeu à la science des données. Python est l'un des langages de base du programme de tout développeur, et il ne sera pas remplacé de sitôt car les nouveaux langages trouvent toujours un moyen de s'y intégrer.
Julia vaut-elle la peine d'être apprise ? Oui, surtout si vous travaillez avec des modèles de données. Le volume d'informations produit aujourd'hui nécessite un langage puissant comme Julia, capable de travailler plus rapidement avec des modèles complexes. Julia est déjà utilisée pour l'analyse financière et les données climatiques, et les développeurs trouvent toujours de nouvelles façons d'utiliser ses super pouvoirs dans de nouvelles applications.
Julia peut encore faire beaucoup plus, de nouvelles fonctionnalités étant ajoutées à chaque nouvelle version, élargissant son champ d'utilisation.
Et si tu veux apprendre comment programmer dans Julia, il existe un cours gratuit sur YouTube pour les débutants nerveux.
Rédacteur de contenu et producteur de médias numériques qui s'intéresse à la relation symbiotique entre la technologie et la société. Les livres, la musique et les guitares sont une constante.
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