兩大機器學習和統計編程中的常用語言 Julia 和 Python，究竟有何不同？
作者 | Emmett Boudreau
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
Julia 是一種多範式、以函數式為主的編程語言，主要用於機器學習和統計編程。Python 是另一種用於機器學習的多範式編程語言，儘管人們通常認為 Python 是面向對象的編程語言。而 Julia 則主要是函數式。儘管 Julia 遠不如 Python 流行，但在數據科學中使用 Julia 有很多優勢，在許多情況下 Julia 甚至是比 Python 更好的選擇。
速度
提起 Julia 就不得不談論速度。Julia 最自豪的地方就是速度快。與解釋型語言 Python 不同，Julia 是一種用自己的方式實現的編譯語言。然而，與其他編譯語言（如C）不同，Julia 是在運行時進行編譯的，而傳統語言則是在執行之前進行編譯的。Julia 的速度有時甚至可能超越C（如果編寫適當的話）。Julia 使用即時編譯器（JIT），編譯速度非常快，儘管它的編譯更像一種解釋型語言，而非 C 或 Fortran 等傳統的低級編譯語言。
多用途
你可能已經注意到，我說過就多用途而言，Python 比 Julia 更佔優勢。這是事實，很多 Python 可以做到的事情，而 Julia 卻做不到。當然，這只是就語言本身而言的，因為我們現在討論的多樣性是語言的多功能性。而實際上，Julia 代碼可以在 R、Latex、Python和C中執行。這意味著一般的數據科學項目理論上都可以僅編寫一次，然後通過Julia，在其他語言的 wrapper 中原生地進行編譯，或者也可以通過發送字符串的形式來編譯。
PyCall 和 RCall 也非常有用。考慮到 Julia 的弱點就在於其軟件包，因此能夠隨時隨地調用 Python 和 R 真的很方便。Julia中很好地實現了 PyCall ，並且做得非常好且非常實用。
多重分派
Julia是一種非常獨特的有類型語言，有自己的特性，但最棒的特性就是多重分派功能。首先，也是最重要的一點，那就是 Julia 的多重分派非常快。除此之外，Julia 的多態分派還可以將函數定義作為結構體的屬性使用。當然，Julia 中的繼承就是用這個實現的。
不僅如此，Julia 的多重分派還能讓函數更具可擴展性。對於軟件包擴展來說這一點非常有用，因為在需要明確地導入某個方法時，用戶可以改變方法的名稱。因此很容易明確地導入方法並進行擴展，方便構造體使用新的函數。
為機器學習量身打造
與 Python 不同，Julia 是為統計學和機器學習量身打造的。Python 誕生於於九十年代前期，是一個簡單的面嚮對象語言，儘管後來發生了許多變化。考慮到 Python 的發展史以及各種各樣的用途，Julia 作為一項專為高層次統計學打造的語言有許多優勢。
我認為其優勢之一就是線性代數。原始的 Python 很難進行線性代數運算，但原始的 Julia 做線性代數非常方便。這是因為 Python 從來沒有考慮過支持機器學習所需的矩陣和方程等。儘管這並不是 Python 的缺點，特別是在有了 NumPy 之後，但從不需要額外軟件包的角度來看，Julia 感覺更適合這類數學運算。Julia 的操作符系統更類似於 R，這也是非常大的優勢。絕大多數線性代數操作都非常快且容易。下面是一個點乘的例子：
<code>Python -> y = np.dot(array1,array2)
R -> y Julia -> y = array1 .* array2
/<code>
包管理器
也許我是第一個這樣說的人：Julia 的 pkg 包管理器遠勝於 Python 的 pip包管理器。你可以利用 pkg 自帶 REPL 構建、添加、刪除和初始化 Julia 包。pkg 非常方便，因為它綁定了 Git。更新也很容易，添加包非常容易，整體而言，Pkg 比 Python pip 更方便。
總結
不論你選擇 R、Julia、Python 還是 Scala，這都不重要。重要的是你需要注意到每種語言都有缺點，並沒有一種“完美的語言”。在進行多種編程活動時這一點尤為明顯，比如你需要做機器學習，也需要做 GUI、API等。儘管如此，Julia 仍然是我最喜歡的語言之一，Python 也是。Python 的軟件包更好，而且如果項目很小，我更傾向於使用 Python，但對於擁有幾百萬觀測點的數據集而言，Python 讀取數據都會有困難。
總體來說，我更看好 Julia 未來的發展趨勢。使用Julia 編程非常愉悅，這門語言很可能在數據科學中有更好的發展前景。
原文：https://towardsdatascience.com /5-ways-julia-is-better-than-python-334cc66d64ae
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