Python长期以来一直是程序员以及其他专业人士最喜欢的编程语言之一。Facebook、Instagram、Spotify、Netflix、ILM、Dropbox、Yahoo!和Google都在其应用程序服务中使用Python。然而，随着应用业务对数据操作和科学计算的需求不断增加，人们往往需要依赖更高效的数据处理语言。为此，Julia于2021年由AlanEdelman、ViralB.Shah、JeffBezanson和StefanKarpinski开发。它可以作为Python在算术编程（arithmeticcoding）方面的优秀替代品，协助完成各种数据处理任务。目前，Julia已经成为数据科学、可视化、机器学习和人工智能领域的重要工具之一。Julia的特点是为了解决Python等语言在数据处理等应用场景中科学计算能力不足的问题。Julia在开发之初被设计为使用LLVM（低级虚拟机）编译器框架构建的即时(JIT)编译器，以提高运行时性能。在最好的情况下，Julia在编译而不是解释时将达到或超过C的性能。Julia的交互式命令行类似于Python的REPL（read-eval-printloop，read-eval-printloop）。可以立即将各种一次性使用的脚本和命令插入其中。同时，Julia具有类似于Python的简洁高效的语法。Julia可以直接与第三方C和Fortran库通信。您可以使用PyCall模块作为Python程序的接口，并在Python和Julia之间传输数据。Julia可以生成应用程序，甚至可以编辑它们的代码，其方式类似于Lisp（ListProcessing，一个早期的自由软件项目）语言。Julia1.1中引入的调试套件使您能够遍历代码的执行、检查变量并将断点应用于本地REPL中的代码。例如，逐个代码执行的函数可以去执行各种细粒度的任务。Python的特点近年来，经典而全面的Python继续与大量的第三方程序保持着密切的联系。虽然Python最初并不是为数据科学家设计的，但它已经被用于该领域。许多数据科学家和机器学习专家使用Python进行情感分析和自然语言处理(NLP)，因为Python模块简化了专门算法的创建。由于它是一种解释型语言，Python代码不需要经过编译过程。它不仅是开源的，而且可以免费下载。Python可以支持所有面向对象的概念，包括：类、多态和封装。由于其固有的可扩展性，Python代码可以用C或C++编写和编译。Python是一种易于学习和编写的高级编程语言。通过导入预先存在的Python库，开发人员无需重新输入相同的数据，从而节省了开发时间。它的逐行顺序执行简化了调试过程。在运行时，Python变量的数据类型取决于它的用途，而不是它的声明。Python作为一种面向对象的解释型编程语言，在动态类型、高级数据结构、动态绑定等方面具有很强的适应性。程序员只需几行代码就可以创建动态程序。因此，Python的普及和使用非常广泛。Python的主要弱点是处理速度较慢。当然，Python会继续改进这一点。其全新的流线型PyPy7.1解释器速度更快。此外，Python正在通过并行和多核计算获得速度。Julia和Python的全面比较1.专为机器学习而设计Python可用于执行各种应用程序活动。另一方面，Julia在设计时就考虑了机器学习和统计工作负载。a)Julia在高级统计方面具有显着优势；而Python可能无法处理机器学习中使用的所有方程和矩阵。例如，“vanilla”Julia在线性代数方面的表现明显优于“vanilla”Python。b)Julia在无包体验方面优于Python，更适合机器学习计算；当然，作为一门优秀的语言，Python也可以使用NumPy（一个开源的Python数值计算扩展）来存储和处理大型矩阵。c)Julia的操作数系统（operandsystem）相当于R语言的运行环境，用于统计分析和绘图。但是，Python在运算方面存在明显的性能劣势。2.速度a)Julia的性能和速度可与Fortran和C等编译型语言相媲美。但是，Julia不是一种解释型语言，它主要依靠类型声明来执行需要在运行时编译的程序。b)开发者可以使用Julia来实现高性能的应用，而无需借助于人工分析和优化的方法。这对于解决性能问题非常有利。c)凭借丰富的计算和数值特征，Julia的程序执行非常高效。此外，它还具备多种派发能力，可以快速开发数组、整型等数据类型。d)Python开发人员(https://skillsstreet.com/python-developer-skills/)正在通过优化工具、第三方JIT编译器和外部库进一步提高Python的速度。3.在数据科学中的应用a)如前所述，Python可以用于多种用途，数据分析只是其中的关键应用之一。b)由于Python包含能够轻松快速地进行数据分析和操作的应用程序、工具和库，因此它已成为数据科学中最受欢迎的工具之一。c)为满足日益增长的数据分析和程序执行任务需求，开发者将Julia应用于科学计算、大规模线性代数、机器学习、并行和分布式计算等场景。d)Julia增强了Python的性能，使数据科学家能够轻松地进行计算和分析。4.通用性a)Julia使数据科学家能够使用各种语言来开发项目，并通过字符串的传输来构建项目。b)作为一种适应性很强的编程语言，Julia可以生成LaTeX、C、Python和R语言的可执行代码。此外，它在执行复杂和大型代码段时比Python更快。c)针对Julia的封装性劣势，可以通过RCall和PyCall按需调用R和Python。d)作为通用可靠语言的最佳选择，Python可用于Web开发、自动化和脚本编写。5.文档和社区支持a)每一种编程语言都离不开工具的支持。经过几十年的发展，Python拥有一个庞大而活跃的相互编程社区。这样的社区不仅可以通过不断改进为开发者提供各种工具支持、用户界面和系统资源，还可以保证各种重大的程序问题得到足够的重视。b)作为一门新兴的编程语言，Julia的社区支持还处于起步阶段，各种主流资源和调试工具尚不支持。当然，它的社区正变得越来越活跃。结论综上所述，Julia具有处理速度更快、代码翻译容易的特点。当然，它还需要进一步的发展和完善。尽管Python在性能方面还有改进的空间，但它仍然是程序员、数据科学家和学生的首选语言。但是，如果你正在做一个需要大量数学计算的项目，那么我建议你选择Julia语言。译者简介JulianChen，社区编辑，拥有十余年IT项目实施经验，擅长管控内外部资源和风险，专注传播网络与信息安全方面的知识和经验；以多种形式分享前沿技术和新知识；经常在线上和线下开展信息安全培训和讲座。原标题：Juliavs.Python:KeyDifferencesToConsider，作者：saikumar
