Julia是一種多范式函數(shù)編程語(yǔ)言，主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)編程。

Python是另一種用于機(jī)器學(xué)習(xí)的多范式編程語(yǔ)言，盡管大家通常認(rèn)為Python是面向?qū)ο蟮摹?/p>

另一方面，Julia更多的是基于功能范式。雖然Julia當(dāng)然沒(méi)有Python那么受歡迎，但是將Julia用于數(shù)據(jù)科學(xué)有一些巨大的好處，使得它在Python的許多情況下都是一個(gè)更好的選擇。

1. 廣泛

Python的應(yīng)用范圍很廣泛，很多事情可以用Python做，但不能用Julia做。當(dāng)然，這只是本地語(yǔ)言，因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在討論的多功能性指的是語(yǔ)言的多功能性。Julia代碼在R、Latex、Python和C中都是通用的可執(zhí)行代碼，這意味著典型的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目有可能只編寫(xiě)一次，并從包裝器中的另一種語(yǔ)言以Julia為本機(jī)進(jìn)行編譯，或者只發(fā)送字符串。

PyCall和RCall也是相當(dāng)大的交易。考慮到Julia的一個(gè)嚴(yán)重缺點(diǎn)實(shí)際上是包，因此在需要時(shí)調(diào)用Python和R非常方便。PyCall在Julia中得到了很好的實(shí)現(xiàn)，而且做得非常好，非常有用。

2. 多分派

Julia是一種非常獨(dú)特的類(lèi)型語(yǔ)言，它有自己的怪癖和特性，但其中最酷的特性之一是Julia的多分派。首先也是最重要的是，Julia的多分派速度很快。除此之外，使用Julia的多分派使得函數(shù)定義作為結(jié)構(gòu)的屬性應(yīng)用成為可能。

不僅如此，使用Julia的多分派使得函數(shù)可擴(kuò)展。這對(duì)包擴(kuò)展是一個(gè)很大的好處，因?yàn)闊o(wú)論何時(shí)顯示導(dǎo)入方法，用戶都可以更改它。顯式導(dǎo)入方法并將其擴(kuò)展為將結(jié)構(gòu)路由到新函數(shù)會(huì)很容易。

3. 速度

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談到Julia不談速度是很難的。Julia以速度快而自豪。Julia與Python不同，Python是一種編譯語(yǔ)言，它主要是用自己的基礎(chǔ)編寫(xiě)的。然而，與C等其他編譯語(yǔ)言不同，Julia是在運(yùn)行時(shí)編譯的，而傳統(tǒng)語(yǔ)言是在執(zhí)行之前編譯的。

Julia，特別是寫(xiě)得好的時(shí)候，可以和C語(yǔ)言一樣快，有時(shí)甚至比C語(yǔ)言更快。Julia使用即時(shí)(JIT)編譯器，編譯速度非常快，盡管它編譯起來(lái)更像是一種解釋語(yǔ)言，而不是像C語(yǔ)言或Fortran這樣的傳統(tǒng)低級(jí)編譯語(yǔ)言。

4. 包管理器(Package Manager)

首先要說(shuō)的是，Julia的Pkg包管理器是Python的Pip包管理器之上的整個(gè)世界。Pkg附帶了自己的REPL和Julia包，可以從中構(gòu)建、添加、刪除和實(shí)例化包。這特別方便，因?yàn)镻kg與Git的連接。更新很容易，添加軟件包總是很容易的，而且總的來(lái)說(shuō)Pkg在Python的Pip上隨時(shí)都可以使用。

5. 在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

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與Python不同，Julia用于統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)。Python是在90年代早期作為一種簡(jiǎn)單的面向?qū)ο笳Z(yǔ)言創(chuàng)建的，盡管從那時(shí)起它已經(jīng)發(fā)生了很大的變化。考慮到Python的歷史，以及Python的廣泛用途(因?yàn)樗浅Ａ餍?，使用Julia這種專(zhuān)門(mén)為高級(jí)統(tǒng)計(jì)工作而設(shè)計(jì)的語(yǔ)言可以顯示出很多好處。

Julia比Python稍勝一籌的另一個(gè)方面是線性代數(shù)。Vanilla Python可以通過(guò)線性代數(shù)，但vanilla Julia可以飛躍線性代數(shù)。當(dāng)然，這是因?yàn)镻ython從未打算支持機(jī)器學(xué)習(xí)中的所有矩陣和方程。這不是Python的壞處，尤其是在NumPy上，但是就一個(gè)沒(méi)有包的體驗(yàn)而言，Julia覺(jué)得這類(lèi)數(shù)學(xué)更受歡迎。Julia的操作數(shù)系統(tǒng)比Python的更接近R，這是一個(gè)很大的好處。大多數(shù)線性代數(shù)是更快和更容易做。下面展示一個(gè)向量點(diǎn)積方程(dot-product equation)，以便進(jìn)一步說(shuō)明這一點(diǎn)：

Python -> y =np.dot(array1,array2) 
R -> y <- array1 * array2 
Julia -> y = array1 .* array2 

結(jié)論

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使用哪種語(yǔ)言并不重要，不管是R、Julia、Python還是Scala。然而，需要注意的是，每一種語(yǔ)言都有其缺點(diǎn)，沒(méi)有一種語(yǔ)言會(huì)成為“完美的語(yǔ)言”。如果你在編程上多才多藝，從機(jī)器學(xué)習(xí)到GUI再到API，情況尤其如此。Python有更好的包，通常如果項(xiàng)目足夠小，我會(huì)轉(zhuǎn)向Python，但是對(duì)于具有數(shù)百萬(wàn)觀察的數(shù)據(jù)集，甚至很難用Python讀取此類(lèi)數(shù)據(jù)。

總之，我很看好Julia.的未來(lái)。Julia寫(xiě)起來(lái)很有趣，而且將來(lái)在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域可能會(huì)變得更加可行。