Julia kontra Python är den jämförelse som datavetare ständigt återkommer till. Då och då dyker ett språk upp som påstår sig kunna göra allt som de etablerade språken gör, fast snabbare. De flesta rinner ut i sanden. Det har inte Julia gjort, och det är därför dess namn ständigt hamnar bredvid Pythons.
Det här är inte en artikel om huruvida det ena är bättre än det andra. Python har ägnat tre decennier åt att bevisa sitt värde, så vi använder det här som måttstock, en välbekant form att mäta en nykomling mot. Syftet är enklare: att förstå vad Julia faktiskt har att erbjuda. Så låt oss jämföra dem.
En brasklapp innan vi börjar. Vi håller oss till Julias hemmaplan, datavetenskap och maskininlärning, eftersom dess intåg i webbutveckling och generell programmering fortfarande är i ett tidigt skede. Där regerar Python.
Vi kommer att väga de två mot varandra genom Imaginary Cloud Language Selection Matrix, vårt test i tre frågor för alla nya språk: behöver arbetsbelastningen verkligen hastigheten, kan du rekrytera personal för det, och vad kommer det att kosta att köra i produktion under flera år? (Och ja, vi kommer också att berätta var namnen kommer ifrån. Häng kvar.)
Kort sagt:
- Julia vinner när det gäller rå numerisk prestanda för specialiserade, beräkningsintensiva arbetsbelastningar.
- Python vinner när det gäller ekosystem, rekrytering och bredd för generella ändamål.
- För de flesta team är de två snarare partners än rivaler, och valet är lika mycket ett affärsmässigt beslut som ett tekniskt.
Python är ett av världens mest populära programmeringsspråk. Det introducerades 1991 och är ett högnivåspråk, tolkat, generellt och multiparadigmatiskt, med ett enormt bibliotek av verktyg för webb- och mjukvaruutveckling, artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). Om du ska bygga något är chansen stor att du gör det i Python.
Utvecklare älskar det för dess kraft, mångsidighet och lättlästa syntax, som är genuint enkel att lära sig. Nästan 70 % av alla utvecklare uppger att de använder Python för att skapa högpresterande algoritmer inom AI och ML för naturlig språkbehandling och sentimentanalys. Vid sidan av R är det standardspråket inom datavetenskap.
Den mångsidigheten kommer från biblioteken. Python förlitar sig på en omfattande samling av dessa, skapade av en enorm community, för att hantera de tunga matematiska och vetenskapliga beräkningarna. NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas och Matplotlib är bland de mest använda. Det hanterar även vanliga dataformat som CSV och JSON direkt, och kommunicerar smidigt med SQL-tabeller.
Det skapades 2012 för att lösa en specifik frustration inom data science- och maskininlärningscommunityn – behovet av ett snabbare, matematikfokuserat språk – och nådde sin första stabila version 2018.
Hastigheten är huvudnumret. Julia kombinerar det bästa från andra språk och pressar ut verklig prestanda ur modern hårdvara, med inbyggt stöd för samtidig, parallell och distribuerad beräkning. Det är dynamiskt, högnivåbaserat och högpresterande, skapat för tekniska beräkningar, och syntaxen kommer att kännas bekant för alla som kommer från Python.
Här är den del som forskare bryr sig om. Julia låter dig skriva matematik som matematik. Det accepterar grekiska bokstäver, så en formel i koden ser ut som formeln själv, inte som en översättning av den. För personer vars dagliga arbete består av linjär algebra är det skillnaden mellan att tala sitt eget språk och att tala genom en tolk.
Skaparna presenterade sin ambition i sitt manifest, Varför vi skapade Julia:
"Vi vill ha något som är lika användbart för generell programmering som Python, lika enkelt för statistik som R, lika naturligt för stränghantering som Perl, lika kraftfullt för linjär algebra som Matlab, och lika bra på att binda samman program som shell-skript. Något som är busenkelt att lära sig men som ändå håller de mest avancerade utvecklarna nöjda. Vi vill att det ska vara interaktivt och vi vill att det ska vara kompilerat. (Nämnde vi att det ska vara lika snabbt som C?)"
Girigt? Kanske. Men den önskelistan är precis det som gör programmeringsspråket Julia värt att utforska.
Stora löften kräver verkliga funktioner i ryggen. Här är det som gör Julia så kraftfullt:
Den grundläggande skillnaden är strukturell, inte kosmetisk. Python är ett tolkat, generellt och biblioteksstyrt språk, vilket gör det långsammare men oändligt anpassningsbart. Julia kompileras vid körning, är matematiskt inriktat och byggt för hastighet, vilket gör det snabbare men med ett smalare användningsområde. De ser likadana ut på ytan, men deras paradigm och logik ligger långt ifrån varandra.
Tillbaka till den Matris för val av molnspråk, ryggraden i allt nedan. Dess tre enkla frågor, som bör ställas innan något når produktion, är dessa: Skapas flaskhalsar i arbetsbelastningen av ren numerisk prestanda? Kan du rekrytera eller vidareutbilda personal för språket utan att sakta ner leveransen? Och vad kostar det att underhålla i produktion under de kommande fem åren? Ha dessa tre i åtanke när vi går igenom skillnaderna.
Python, och det är inte ens nära. Python ligger i eller nära toppen av varje popularitetsranking, med över 30 år på nacken och ett av de största utvecklarcommunityn något språk någonsin samlat. Vid skrivande stund toppade det Tiobe Index, den mest kända månatliga popularitetslistan för programmeringsspråk. Julia låg på plats 36.
Julias community är mindre men engagerad, och mycket av stödet kommer fortfarande från de ursprungliga skaparna, även om skaran växer stadigt. Det finns bloggar dedikerade till språket och människor på många andra plattformar som delar med sig av hur de använder det. I takt med att Julia tar sig in i webbutveckling och andra områden kan vi förvänta oss att rankingen stiger. Den klyftan är kärnan i matrisens andra fråga: en Python-roll kan fyllas från en stor talangpool, medan en Julia-roll kräver att du anställer en specialist eller utbildar en internt.
Ja, och med god marginal. Julia är så snabbt att det, enligt dess egna mikroprestandatester, bara slås av C. Anledningen är strukturell. Python är tolkat, vilket gör det mångsidigt och kraftfullt men långsammare, medan Julia kompileras vid körning via LLVM, vilket ökar både utvecklings- och distributionshastigheten.
Ordet "kompilerat" är den verkliga skiljelinjen. Python körs genom en tolk som omvandlar programmet till bytekod, som sedan exekveras av en virtuell maskin. Julia hoppar över den omvägen och kompilerar till maskinkod medan det körs. Det är här matrisens första fråga blir relevant: om din arbetsbelastning inte begränsas av ren numerisk prestanda, kanske den hastighetsfördelen aldrig syns på sista raden.
Julia byggdes för data från första början, med en matematikvänlig syntax inbyggd. Python kom till för ett helt annat syfte och växte in i datavetenskap i takt med att det blev populärt. Skillnaden märks i matematiken: den är kärnan i Julia, medan Python behöver ett externt bibliotek som NumPy för att utföra statistiskt arbete.
Maskininlärning berättar samma historia. Julias skapare ville ha ett snabbt och kraftfullt språk som kunde hantera linjär algebra och de ekvationer som maskininlärning bygger på inbyggt. Python hanterar dessa uppgifter via NumPy också, men det lånar förmågan snarare än att vara byggt med den. För ett leveransteam kan inbyggd matematik innebära mindre "limkod" att underhålla under en modells livslängd, men den besparingen realiseras bara om du kan hitta personer som redan tänker i Julia.
Bättre än man kan tro, och trafiken går främst åt ett håll. Julia kan integrera kod från Python eller C och använda deras bibliotek, och kod skriven i dessa språk kan konverteras till Julia. Det omvända gäller inte. Julia kan också kommunicera direkt med Python och dela data mellan de två.
Båda är dynamiskt typade och lätta att läsa och skriva, så på ytan känns de likvärdiga. Den största skillnaden är att Julia är mer anpassat för matematik, vilket gör att data scientists kan skriva in vetenskapliga formler direkt i koden och få ut hög prestanda med mindre hårdvara. Python är ett generellt språk, saknar vissa av dessa specialfunktioner och kompenserar för det med sitt enorma biblioteksutbud. Julias dokumentation går in på detaljerna. Affärsmässigt kan den matematiska anpassningen förkorta vägen från forskning till en fungerande modell, även om det begränsar antalet ingenjörer som kan sätta sig in i kodbasen utan förkunskaper.
En rättvis utvärdering måste belysa kostnaderna, eftersom de alla påverkar produktionen. Det är här Julia kräver mer av dig än vad Python gör.
Inget av detta utesluter Julia. Det betyder bara att hastighetsvinsten måste vara värd att bära dessa kostnader, vilket är precis vad Matrix är byggt för att testa.
Här är delen du har väntat på.
"Python" kommer från Monty Python's Flying Circus, BBC-komedin från 1970-talet. Guido van Rossum läste de publicerade manusen när han skapade språket och tyckte att namnet passade. Själva språket visade sig dock vara betydligt mer seriöst än sin namne.
"Julia" har inget storslaget ursprung alls. Någon föreslog det i förbigående till Alan Edelman som ett bra namn på ett programmeringsspråk. Han höll med. Det är hela historien.
Det beror på uppgiften, och IC Language Selection Matrix förvandlar det vaga svaret till tre konkreta tester. För det första: skapar arbetsbelastningen en genuin flaskhals för numerisk prestanda? För det andra: kan du bemanna projektet med rätt kompetens utan att sakta ner leveransen? För det tredje: har du råd att underhålla koden i produktion under flera år? Julia erbjuder överlägsen prestanda för numeriska och vetenskapliga beräkningar och har inbyggd parallellism, vilket gör det utmärkt för tunga beräkningar, så det klarar oftast det första testet galant. Python har ett enormt ekosystem av bibliotek och en gigantisk community, vilket gör att det oftast vinner det andra och tredje testet. Det rätta valet beror på vilken av dessa frågor som är viktigast för ditt projekt.
Julia är fortfarande ett specialistverktyg som främst används av en nischad grupp. I takt med att den gruppen och språkets funktioner växer, är det på god väg att bli ett genuint eftertraktat språk.
Python är å andra sidan moget, används av miljontals människor och har fler tredjepartspaket än någon kan räkna. Det dyker upp överallt, från spelutveckling till datavetenskap, det ingår i varje utvecklares grundläggande verktygslåda och det kommer inte att försvinna. Nya språk tenderar att hitta sätt att integreras med Python snarare än att ersätta det.
Om du arbetar med datamodeller, ja. Den enorma mängd information vi producerar idag kräver ett språk som snabbt kan hantera komplexa modeller, och det är precis vad Julia är byggt för. Det används redan inom finansanalys och klimatdata, och nya användningsområden upptäcks hela tiden.
Så, är detta slutet för Python? Nej, naturligtvis inte. Python är för etablerat, har för bra stöd och är för omtyckt för att ersättas av en nykomling, och Julia försöker inte heller ersätta det. Se det mindre som en efterträdare och mer som ett specialistverktyg som äntligen är tillräckligt vasst för uppgiften det skapades för. Om ditt arbete kretsar kring avancerad matematik och stora modeller är programmeringsspråket Julia värt din tid.
Om ni överväger att göra bytet på teamnivå är den svårare frågan sällan språket i sig, utan människorna och systemen runtomkring.
Skala bort entusiasmen så blir valet en affärsmässig fråga. Kör det genom Imaginary Cloud Language Selection Matrix innan du låser ett produktionssystem.
Att välja ett programmeringsspråk är i praktiken en satsning på ditt team, din roadmap och din produktionsrisk, och det finns sällan ett självklart facit. Imaginary Cloud hjälper ledare inom teknik och data att fatta rätt beslut utifrån deras specifika förutsättningar, oavsett om ni lägger upp en språkstrategi eller bygger upp en datavetenskaplig förmåga från grunden.
Om du väger Julia mot Python eller funderar på den rätta mixen av båda, prata med vårt team för datavetenskap och mjukvarukonsultation.
Ja. I mikroprestandatester slås Julia endast av C. Det kompileras till maskinkod vid körning via LLVM, medan Python tolkas, vilket gör Python mer mångsidigt men långsammare. För numeriska arbetsflöden och maskininlärning är det just den skillnaden som gör Julia så värdefullt.
Det beror på uppgiften. Julia vinner när det gäller numeriska och vetenskapliga beräkningar och har inbyggd parallellism, vilket gör att det utmärker sig vid tunga beräkningar. Python vinner när det gäller ekosystem, rekrytering och allmän bredd. Det rätta valet beror på ditt projekt och ditt team.
Ja, främst i en riktning. Julia kan anropa Python- och C-bibliotek, dela data direkt med Python och konvertera kod skriven i dessa språk. Att gå åt andra hållet, från Julia tillbaka till dem, fungerar inte.
Ja. Julia skapades 2012, med sin första stabila version 2018, specifikt för att vara ett snabbare språk med fokus på matematik. Linjär algebra och statistik är kärnan i språket, medan Python når dessa genom bibliotek som NumPy.
Tre saker sticker ut, och alla tre innebär risker i produktion. Julias modell med kompilering vid körning innebär en väntetid vid första anropet, ofta kallat "time to first plot". Ekosystemet av paket är yngre och mindre omfattande än Pythons decennier av bibliotek. Dessutom är marknaden för talanger och konsulter betydligt mindre, vilket gör det svårare att hitta personal och säkerställa kontinuitet. Python har inte dessa problem i samma utsträckning.
När tre saker är uppfyllda samtidigt: arbetsbelastningen begränsas genuint av tunga numeriska beräkningar, den flaskhalsen innebär en tydlig affärskostnad, och ditt team kan hantera språket utan att leveranstakten saktar ner. Om något av dessa villkor saknas är Python tillsammans med NumPy oftast det mest kostnadseffektiva valet.
Om du arbetar med datamodeller, ja. Julia hanterar komplexa modeller snabbt och används redan inom finansanalys och klimatdata. Python kommer inte heller att försvinna, så för de flesta är svaret att lära sig Julia vid sidan av, inte i stället för.
Innehållsförfattare och digital medieproducent med intresse för det symbiotiska förhållandet mellan teknik och samhälle. Böcker, musik, och gitarrer är en konstant.
Alexandra Mendes är Senior Growth Specialist på Imaginary Cloud med 3+ års erfarenhet av att skriva om mjukvaruutveckling, AI och digital transformation. Efter att ha avslutat en frontend-utvecklingskurs tog Alexandra upp några praktiska kodningskunskaper och arbetar nu nära med tekniska team. Alexandra brinner för hur ny teknik formar affärer och samhälle och tycker om att förvandla komplexa ämnen till tydligt och användbart innehåll för beslutsfattare.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
