Julia có chậm hơn Python không?

Python là một ngôn ngữ lập trình đa mô hình, hướng đối tượng, cấp cao và thông dịch với ngữ nghĩa động. Ngôn ngữ được tạo ra vào năm 1991 bởi Guido van Rossum với tư cách là người kế thừa ngôn ngữ ABC trước đây của ông. Anh ấy đã sử dụng tất cả các tính năng và cú pháp hữu ích của ABC để tạo ra một ngôn ngữ mới;

Hơn nữa, Python là ngôn ngữ có mục đích chung, có cấu trúc dữ liệu tích hợp cấp cao cũng như tính năng nhập động, liên kết động và nhiều tính năng khác. Điều này làm cho Python thuận tiện để sử dụng trong Phát triển ứng dụng phức tạp hoặc nhanh chóng hoặc dưới dạng ngôn ngữ kịch bản hoặc ngôn ngữ kết dính để kết nối các thành phần

Các tính năng của Python

• Dễ dàng viết mã và học hỏi
• Mã nguồn mở và miễn phí với Giấy phép Python Software Foundation
• Ngôn ngữ hướng đối tượng
• Ngôn ngữ gõ động
• Hỗ trợ lập trình GUI
• Ngôn ngữ đa nền tảng cấp cao
• Ngôn ngữ mở rộng & di động
• ngôn ngữ thông dịch
• Thư viện tiêu chuẩn lớn

Julia là gì?

Được thành lập vào năm 2009 và ra mắt vào năm 2012, Julia là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, hiệu suất cao, cấp cao và được gõ động. Như bốn người tạo ra nó đã nói một cách trắng trợn, Julia được tạo ra nhân danh lòng tham;

Mặc dù ban đầu được thiết kế như một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, nhưng Julia đã phát triển rất mạnh về điện toán số và khoa học. Ngôn ngữ sử dụng nhiều công văn làm mô hình lập trình trung tâm của nó và hỗ trợ tính song song ở ba cấp độ chính, cụ thể là. Julia coroutines [luồng xanh], xử lý đa luồng và đa lõi hoặc phân tán

Đặc điểm của Julia

• Chương trình được cấp phép miễn phí, mã nguồn mở và MIT
• Dễ học với cú pháp thân thiện với toán học
• Biên dịch, không giải thích mà làm cho nó nhanh chóng
• Ngôn ngữ hiệu suất cao tương tự như ngôn ngữ được gõ tĩnh
• Ngôn ngữ được nhập động và cực kỳ mở rộng
• Được thiết kế cho tính toán song song và phân tán
• Các loại do người dùng xác định nhanh và nhỏ gọn dưới dạng tích hợp sẵn
• Khả năng tương tác với các ngôn ngữ lập trình khác như C, Python, v.v.
• Các macro giống như lisp và các cơ sở lập trình siêu dữ liệu khác
• Hỗ trợ mã hóa qua Unicode, UTF-8, v.v.

……………………

Những điểm cần xem xét trước khi lựa chọn giữa Julia vs. Python — Nhấn vào đây để đọc bài viết chi tiết

……………………

Cái nào tốt hơn?

Hiệu suất

Hiệu suất khôn ngoan, Julia vs Python có một bước ngoặt. Julia là một ngôn ngữ được biên dịch có nghĩa là các chương trình được viết bằng Julia được thực thi trực tiếp dưới dạng mã thực thi

Do đó, mã Julia cũng có thể thực thi được trên toàn cầu với các ngôn ngữ như Python, C, R, v.v. Nó cung cấp kết quả ấn tượng, hiệu quả và nhanh chóng mà không cần nhiều tối ưu hóa và kỹ thuật định hình gốc. Một số tối ưu hóa trong Julia không thể được sử dụng trong Python

Về cơ bản, các dự án từ các ngôn ngữ khác có thể được viết một lần và được biên dịch một cách ngây thơ trong Julia, khiến nó trở nên lý tưởng cho việc học máy và khoa học dữ liệu. Thời gian của Julia để thực thi các mã lớn và phức tạp ít hơn của Python

Python không chỉ mất một chút thời gian để triển khai mã mà còn yêu cầu một số phương pháp tối ưu hóa và thư viện bên ngoài làm nổi bật hiệu suất xuất sắc của Julia

Tốc độ, vận tốc

Tốc độ là một trong những mục tiêu chính trong việc tạo ra và phát triển Julia. Nhu cầu về một ngôn ngữ lập trình với tốc độ của C, và thực tế là Julia không làm mọi người thất vọng. Thật thú vị, Julia là thành viên của Câu lạc bộ Petaflop bao gồm các ngôn ngữ điện toán vượt qua hiệu suất cao nhất một petaflop mỗi giây

Julia không được giải thích do đó sử dụng các khai báo kiểu và biên dịch đúng lúc [JIT] để thực thi các mã liên quan đến việc biên dịch trong thời gian chạy. Julia gây ấn tượng với các hàm số và tính toán phức tạp vì nó được thiết kế để thực thi mã nhanh chóng. Hơn nữa, nhiều công văn của nó nhanh chóng xác định các loại dữ liệu như số và mảng. So sánh thì Python nhanh nhưng không bằng Julia. Tuy nhiên, với những cải tiến liên tục về tốc độ của trình thông dịch Python, Python có thể được thực hiện nhanh hơn thông qua các thư viện bên ngoài, công cụ tối ưu hóa và trình biên dịch JIT của bên thứ ba

thư viện

Xét về thư viện và gói, Python chiếm ưu thế trong cuộc đối đầu giữa Python và Julia. Với giai đoạn sơ khai, Julia có một số thư viện hạn chế. Bên cạnh đó, các thư viện không được duy trì tốt, mất nhiều thời gian hơn để vẽ và thực thi dữ liệu. Bất chấp điều đó, thư viện của Julia đang phát triển đều đặn và nó có thể giao tiếp trực tiếp với các thư viện nước ngoài về Fortran, C ++, Python, R, Javascript, v.v. để xử lý các lô

Ngược lại, Python tự hào có một số lượng lớn và bộ thư viện phong phú, chủ yếu là do sự tồn tại lâu dài và phổ biến của nó. Hơn nữa, các thư viện này được duy trì tốt, giúp dễ dàng thực hiện các tác vụ bổ sung khác nhau. Python cũng được hỗ trợ bởi một số lượng đáng kể các thư viện của bên thứ ba, điều này khiến nó trở thành ứng dụng yêu thích của các nhà phát triển và lập trình viên

Hỗ trợ dụng cụ

Hỗ trợ công cụ là một khía cạnh thiết yếu của bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào. Python dễ dàng vượt lên dẫn trước Julia. Có một cộng đồng lập trình tích cực và hỗ trợ, Python tự hào về sự hỗ trợ công cụ, hệ thống và giao diện tuyệt vời do cộng đồng của nó xây dựng

Tuy nhiên, Julia thiếu sự hỗ trợ đáng kể và nhiều tài nguyên tuyệt vời, công cụ sửa lỗi hoặc giải quyết sự cố với hiệu suất như Python.

Cộng đồng

Đối với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào để thành công và định vị nó như một thế lực, một cộng đồng đông đảo, tận tâm và tích cực là điều không thể thiếu. Gần đây, khi Python chạm mốc ba thập kỷ, nó đã tích lũy được một cộng đồng rộng lớn và hỗ trợ trong suốt thời gian đó

Do đó, sự phát triển và tăng trưởng của Python đã có những bước nhảy vọt, thường được coi là ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất. Cộng đồng Python lớn mang lại lợi thế lớn cho các nhà phát triển vì nó cho phép nhiều tài nguyên giải quyết mọi vấn đề và nghi ngờ. Hầu như không có bất kỳ vấn đề nào liên quan đến Python mà bạn không thể nhận được sự trợ giúp

Đây là hướng dẫn đầy đủ nơi chúng tôi giải thích sự khác biệt giữa Julia và Python và chọn ngôn ngữ phù hợp cho dự án tiếp theo của bạn

Phần kết luận

Đến bây giờ, chúng tôi chắc chắn rằng bạn có thể dễ dàng đưa ra phán quyết về việc ai sẽ giành vương miện trong cuộc đối đầu của Julia vs Python. Mặc dù Julia đang thu hút một số sự chú ý và tạo được tên tuổi, nhưng Python sẽ không lùi bước trong cuộc đua tương tự. Cho dù bạn có thể chọn ngôn ngữ nào, nhiều yếu tố phải được xem xét vì mỗi ngôn ngữ đều có điểm mạnh và điểm hạn chế. Tiến nhanh đến tương lai, cả Julia và Python đều có một tương lai tươi sáng hơn trong lĩnh vực dữ liệu lớn, khoa học dữ liệu, AI và máy học và không có gì đảm bảo cho điều gì có thể xảy ra. Tuy nhiên, Julia còn cả một hành trình dài phía trước nếu muốn bắt kịp dấu ấn của Python trong các lĩnh vực nói trên. Chỉ với sự trưởng thành hoàn toàn có thể còn nhiều năm nữa và một cộng đồng lớn theo dõi, Julia mới có thể tăng mức độ phù hợp của nó như một ngôn ngữ lập trình và đạt được sự áp dụng hoàn toàn trong ngành

Sau đó, một lần nữa, với kiến ​​​​thức về khả năng của Julia, Python sẽ chỉ cải thiện những điểm yếu của nó. Python cũng sẽ tiếp tục là một tay chơi lớn trong tất cả các lĩnh vực công nghệ và là một kỹ năng được săn đón bất kể sự bùng nổ của Julia. Tuy nhiên, cả hai ngôn ngữ sẽ phải chia sẻ từ cùng một tấm. Nhìn chung, với cả hai ngôn ngữ đều hứa hẹn, sự cạnh tranh chỉ có thể trở nên tốt hơn. Đối với các nhà phát triển, Python vs Julia nhấn mạnh sự cần thiết phải có nhiều hơn một mũi tên trong ngôn ngữ lập trình của bạn

Devathon tạo ra các ứng dụng di động và web có chất lượng và giá cả phải chăng cho các công ty khởi nghiệp, doanh nghiệp đang phát triển và doanh nhân

Julia hay Python cái nào nhanh hơn?

Tại sao Julia nhanh hơn Python rất nhiều?

Julia có phải là ngôn ngữ nhanh nhất không?

Julia có nhanh hơn Pandas không?