Julia ve Python: Veri bilimi için en iyisi hangisi?

Python'un kapsadığı birçok kullanım durumu arasında, veri analitiği belki de en büyüğü ve en önemlisi haline geldi. Python ekosistemi, bilimsel hesaplama ve veri analizini hızlı ve kullanışlı hale getiren kitaplıklar, araçlar ve uygulamalarla yüklüdür.

Ancak Julia dilinin arkasındaki geliştiriciler için - özellikle “bilimsel hesaplama, makine öğrenimi, veri madenciliği, büyük ölçekli doğrusal cebir, dağıtılmış ve paralel hesaplama” hedefleniyor - Python yeterince hızlı veya kullanışlı değil . Julia, bilim insanlarına ve veri analistlerine yalnızca hızlı ve kolay geliştirme sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda inanılmaz bir yürütme hızı da sağlamayı hedefliyor. 

Julia dili nedir?

Dört kişilik bir ekip tarafından 2009 yılında oluşturulan ve 2012'de kamuoyuna açıklanan Julia, Python'daki ve bilimsel bilgi işlem ve veri işleme için kullanılan diğer dillerdeki ve uygulamalardaki eksiklikleri gidermeyi amaçlıyor. "Açgözlüyüz" diye yazdılar. Daha fazlasını istediler: 

Liberal bir lisansa sahip açık kaynaklı bir dil istiyoruz. Ruby'nin dinamizmi ile C'nin hızını istiyoruz. Lisp gibi gerçek makrolara sahip, ancak Matlab gibi apaçık, tanıdık matematiksel gösterimle homoiconic bir dil istiyoruz. Python kadar genel programlama için kullanılabilir, R kadar kolay istatistik için, Perl kadar doğal, doğrusal cebir için Matlab kadar güçlü, programları kabuk kadar yapıştırmada iyi bir şey istiyoruz. Öğrenmesi çok basit, ancak en ciddi bilgisayar korsanlarını mutlu eden bir şey. Etkileşimli olmasını ve derlenmesini istiyoruz.

(C kadar hızlı olması gerektiğinden bahsetmiş miydik?)

Julia'nın bu istekleri yerine getirme yollarından bazıları:

  • Julia yorumlanmadı, derlendi.  Daha hızlı çalışma zamanı performansı için Julia, LLVM derleyici çerçevesi kullanılarak tam zamanında (JIT) derlenmiştir. Julia en iyi ihtimalle C hızına yaklaşabilir veya onunla eşleşebilir.
  • Julia etkileşimlidir. Julia, Python'un sunduklarına benzer bir REPL (oku-değerlendir-yazdır döngüsü) veya etkileşimli komut satırı içerir. Tek seferlik hızlı komut dosyaları ve komutlar doğrudan delinebilir.
  • Julia'nın basit bir sözdizimi var. Julia'nın sözdizimi Python'un özüne benzer, ancak aynı zamanda etkileyici ve güçlüdür.
  • Julia, dinamik yazmanın ve statik yazmanın avantajlarını birleştiriyor. "İşaretsiz 32 bit tamsayı" gibi değişken türleri belirtebilirsiniz. Ancak, belirli türlerdeki değişkenlerin işlenmesine yönelik genel durumlara izin vermek için türlerin hiyerarşileri de oluşturabilirsiniz - örneğin, tamsayının uzunluğunu veya işaretini belirtmeden tam sayıları kabul eden bir işlev yazmak için. Belirli bir bağlamda gerekli değilse, tamamen yazmadan bile yapabilirsiniz.
  • Julia, Python, C ve Fortran kitaplıklarını arayabilir. Julia, C ve Fortran'da yazılan harici kitaplıklarla doğrudan arayüz oluşturabilir. PyCall kitaplığı yoluyla Python kodu ile arayüz oluşturmak ve hatta Python ile Julia arasında veri paylaşmak da mümkündür.
  • Julia, meta programlamayı destekler. Julia programları diğer Julia programlarını oluşturabilir ve hatta Lisp gibi dilleri anımsatacak şekilde kendi kodlarını değiştirebilir.
  • Julia'nın tam özellikli bir hata ayıklayıcısı var.  Julia 1.1, kodu yerel bir REPL'de çalıştıran ve sonuçlara adım atmanıza, değişkenleri incelemenize ve kodda kesme noktaları eklemenize olanak tanıyan bir hata ayıklama paketi tanıttı. Kod tarafından oluşturulan bir işlevde ilerlemek gibi ayrıntılı görevleri bile gerçekleştirebilirsiniz.

İlgili video: Python programlamayı nasıl kolaylaştırır?

BT için mükemmel olan Python, sistem otomasyonundan makine öğrenimi gibi son teknoloji alanlarda çalışmaya kadar pek çok işi basitleştirir.

Julia ve Python: Julia dil avantajları

Julia, en başından beri bilimsel ve sayısal hesaplamalar için tasarlandı. Bu nedenle Julia'nın bu tür kullanım durumları için avantajlı birçok özelliğe sahip olması şaşırtıcı değildir:

  • Julia hızlıdır. Julia'nın JIT derlemesi ve tür bildirimleri, düzenli olarak "saf", optimize edilmemiş Python'u büyüklük sırasına göre yenebileceği anlamına gelir. Python edilebilir yapılan dış kütüphaneler yoluyla daha hızlı, üçüncü taraf JIT derleyiciler (PyPy) ve Cython gibi araçlarla optimizasyonları ama Julia tasarlanmıştır kapısı daha hızlı sağ dışında olmak.
  • Julia'nın matematik dostu bir sözdizimi var. Julia'nın başlıca hedef kitlesi, Matlab, R, Mathematica ve Octave gibi bilimsel hesaplama dilleri ve ortamlarının kullanıcılarıdır. Julia'nın matematik işlemleri için sözdizimi, matematik formüllerinin bilgisayar dünyasının dışında yazılma biçimine daha çok benziyor ve bu da programcı olmayanların anlamasını kolaylaştırıyor.
  • Julia'nın otomatik hafıza yönetimi var. Python gibi Julia da kullanıcıyı bellek ayırma ve serbest bırakmanın ayrıntılarıyla uğraşmaz ve çöp toplama üzerinde bir miktar manuel kontrol sağlar. Buradaki fikir, Julia'ya geçerseniz, Python'un ortak kolaylıklarından birini kaybetmeyeceğinizdir.
  • Julia üstün paralellik sunuyor. Matematik ve bilimsel bilgi işlem, belirli bir makinede bulunan tüm kaynaklardan, özellikle de birden çok çekirdekten yararlanabildiğinizde başarılı olur. Hem Python hem de Julia işlemleri paralel olarak yürütebilir. Bununla birlikte, Python'un paralelleştirme işlemleri için yöntemleri, Julia'nın paralelleştirmesi daha rafine iken, genellikle verilerin diziselleştirilmesini ve diziler veya düğümler arasında serileştirilmesini gerektirmez. Dahası, Julia'nın paralelleştirme sözdizimi, Python'unkinden daha az ağırdır ve kullanım eşiğini düşürür.
  • Julia, kendi yerel makine öğrenimi kitaplıklarını geliştiriyor. Flux, ortak kullanım durumları için birçok mevcut model modeline sahip Julia için bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Tamamen Julia'da yazıldığından, kullanıcı tarafından ihtiyaç duyulduğunda değiştirilebilir ve projeleri içten dışa optimize etmek için Julia'nın yerel tam zamanında derlemesini kullanır. 

Julia ve Python: Python avantajları

Julia, veri bilimi için özel olarak oluşturulmuş olsa da, Python az ya da çok role dönüşmüş olsa da, Python veri bilimciye bazı önemli avantajlar sunuyor. Python'un "genel amaçlı" nedenlerinden bazıları, veri bilimi çalışması için daha iyi bir seçim olabilir:

  • Python, sıfır tabanlı dizi indeksleme kullanır. Çoğu dilde, Python ve C dahil, bir dizinin ilk öğesine sıfır ile erişilir - örneğin, string[0]Python'da bir dizedeki ilk karakter için. Julia, bir dizideki ilk eleman için 1 kullanır. Bu keyfi bir karar değildir; Mathematica gibi diğer birçok matematik ve bilim uygulaması 1-indekslemeyi kullanır ve Julia bu kitleye hitap etmeyi amaçlamaktadır. Julia'da deneysel bir özellikle sıfır indekslemeyi desteklemek mümkündür, ancak varsayılan olarak 1 indeksleme, yerleşik programlama alışkanlıklarına sahip daha genel kullanımlı bir kitle tarafından benimsenme yolunda durabilir.
  • Python daha az başlangıç ​​ek yüküne sahiptir.  Python programları Julia programlarından daha yavaş olabilir, ancak Python çalışma zamanının kendisi daha hafiftir ve Python programlarının başlaması ve ilk sonuçları vermesi genellikle daha az zaman alır. Ayrıca, JIT derlemesi Julia programları için yürütme süresini hızlandırırken, bunun maliyeti daha yavaş bir başlangıçtır. Julia'nın daha hızlı başlaması için çok çalışma yapıldı, ancak Python hala burada avantaja sahip.
  • Python olgundur. Julia dili genç. Julia, yalnızca 2009'dan beri geliştirilme aşamasındadır ve bu arada oldukça fazla sayıda özellik karmaşası yaşadı. Buna karşılık, Python neredeyse 30 yıldır ortalıkta.
  • Python'da çok daha fazla üçüncü taraf paketi var. Python'un üçüncü taraf paket kültürünün genişliği ve kullanışlılığı, dilin en büyük cazibe merkezlerinden biri olmaya devam ediyor. Julia'nın göreceli yeniliği, etrafındaki yazılım kültürünün hala küçük olduğu anlamına geliyor. Bunların bir kısmı, mevcut C ve Python kitaplıklarını kullanma becerisiyle dengeleniyor, ancak Julia'nın gelişmesi için kendi kitaplıklarına ihtiyacı var. Flux ve Knet gibi kitaplıklar, Julia'yı makine öğrenimi ve derin öğrenme için yararlı kılar, ancak bu işin büyük çoğunluğu hala TensorFlow veya PyTorch ile yapılmaktadır.
  • Python'un milyonlarca kullanıcısı vardır. Çevresinde geniş, özverili ve aktif bir topluluk olmadan dil hiçbir şeydir. Julia'nın etrafındaki topluluk coşkulu ve büyüyor, ancak yine de Python topluluğunun boyutunun sadece bir kısmı. Python'un muazzam topluluğu büyük bir avantajdır. 
  • Python hızlanıyor. Python yorumlayıcısında iyileştirmeler elde etmenin yanı sıra (çok çekirdekli ve paralel işlemede iyileştirmeler dahil), Python'u hızlandırmak daha kolay hale geldi. Mypyc projesi, tip açıklamalı Python'u Cython'dan çok daha az beceriksizce yerel C'ye çevirir. Tipik olarak dört kat performans iyileştirmeleri ve genellikle saf matematiksel işlemler için çok daha fazlasını sağlar.