在 Python 涵蓋的眾多領域中，數據分析應當是應用最廣同時最為重要的。Python 通過加載大量的庫、工具和應用程序，使得科學計算和數據分析工作變得快速便捷。

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Julia 語言(https://julialang.org/) 專門針對科學計算、機器學習、數據挖掘、大規(guī)模線性代數、分布式和并行計算，在 Julia 的使用者眼里，Python 不夠快也不夠方便。此消彼長，當它擅長某一項工作時，肯定會忽略其他部分。

Julia 語言簡介

Julia 由一個四人組成的團隊于 2009 年創(chuàng)建，在 2012 年正式對外發(fā)布，旨在解決用于科學計算和數據處理的編程語言（比如 Python）和應用程序的缺陷。團隊成員追求完美和極致，他們表示：

我們需要一個開放源碼且擁有自由許可證的語言。我們希望兼具 C 語言的速度與 Ruby 的動態(tài)性。我們希望編程語言具有同像性，既有 Lisp 這樣真正的宏，又有 Matlab 這樣帶有明顯的、為人熟知的數學符號。我們希望它像 Python 一樣可以用于一般編程，又像 R 語言一樣適用于統(tǒng)計學，能夠像 Perl 那樣自然地用于字符串處理，就可以像 Matlab 那樣強力支持線性代數，此外還能像 shell 一樣做程序的粘合劑。它能夠讓初學者輕松入門，又能給資深開發(fā)者提供高級特性。我們希望它具有很強的交互性，同時又屬于編譯型語言。

為了實現這些想法，Julia 遵循了如下策略：

• 為了更快的速度，定義為編譯型語言，而不是解釋型。Julia 使用 LLVM 編譯器框架進行即時編譯（JIT）。在某些情況下，Julia 可以接近甚至達到 C 語言的速度。

• 采用直接但有用的語法。Julia 語法的簡潔程度可以與 Python 媲美，雖然簡潔，但是表現力很強。

• 動態(tài)類型。你可以指定變量的類型，如“無符號的32位整數”。但是，你也可以創(chuàng)建類型的層次結構以允許處理特定類型變量，例如編寫一個接受整數的函數，通常不指定整數長度。最后如果在特定的上下文中不需要，你可以不用完全輸入。

• 可以調用 Python、C 和 Fortran 編寫的庫。Julia 可以直接調用 C 語言和 Fortran 編寫的外部庫。也可以通過 PyCall 庫與 Python 代碼進行交互，此外， Python 和 Julia 之間的數據可以共享。

• 元編程。Julia 程序可以生成其他的 Julia 程序，甚至可以修改自己的代碼，就像 Lisp 這樣的語言一樣。

Julia 相比 Python 的優(yōu)勢

Julia 從一開始就是為科學和數值計算而設計的。因此，Julia 在此領域具有眾多優(yōu)點也就不足為奇。它的優(yōu)點如下：

• 速度更快。Julia 的 JIT 編譯和類型聲明意味著它可以比“純粹的”、未被優(yōu)化的 Python 快幾個數量級。雖然 Python 可以通過 PyPy 或者 Cython 等方式進行速度優(yōu)化，但 Julia 從設計之初就具有天然的速度優(yōu)勢。

• 友好的數學語法。Julia 的主要目標受眾是科學計算語言和 Matlab、R、Mathematica、Octave 等環(huán)境的用戶。Julia 的數學運算語法看起來更像計算機世界之外的普通數學公式，它使得非程序員很容易掌握。

• 自動內存管理。像 Python 一樣，Julia 不需要用戶太多關注分配和釋放內存的細節(jié)，它提供了一些針對垃圾回收的手動控制方法。這樣的好處在于，假設你從 Python 轉投 Julia，你依然可以享有 Python 一樣的便利。

• 并行性。只有充分利用機器上可用的全部資源（特別是多核），數學和科學計算領域才能夠蓬勃發(fā)展。Python 和 Julia 都支持并行運算。但是，在并行計算方面，Julia 的語法比 Python 更簡單，這樣就降低了并行運算的使用門檻，使其能夠得到更廣泛的應用。

Python 相比 Julia 的優(yōu)勢

Python 是一種易于學習的通用計算語言，已經發(fā)展成為科學計算領域的主力軍。Python 之所以能夠在數據科學領域占據重要地位，得益于它的下列優(yōu)勢：

• Julia 數組索引從 1 開始。Julia 的這個特性表面上看問題不大，但是我們不能排除它潛在的風險。在大多數語言中，包括 Python 和 C 語言，數組的第一個元素通常用 0 來訪問，例如，string[0] 表示 Python 字符串中的第一個字符。但是 Julia 則使用 1 作為數組中的第一個元素，它這樣做的原因是為了迎合一些數學和科學應用（比如Mathematica）的用戶。雖然默認情況下 Julia 采用1索引，但是可以通過其他手段(https://docs.julialang.org/en/latest/devdocs/offset-arrays/) 讓其支持 0 索引，畢竟用 1 作為第一個元素索引的方式違背程序員的編程習慣。

• Julia 還很年輕。Julia 語言自2009年以來一直處在開發(fā)階段，并且一路上增減了多種功能。盡管開發(fā)者一直宣稱開發(fā)接近尾聲(https://github.com/JuliaLang/julia/milestone/4)，但實際上它仍然沒有發(fā)布1.0版本。

• Python 擁有更豐富的第三方軟件包。Python 數量龐大且實用的第三方軟件包是它能夠吸引大量開發(fā)者的殺手锏。而年輕的 Julia 語言的生態(tài)系統(tǒng)稍顯薄弱，它使用了很多現有的 C 和 Python 庫，但是開發(fā) Julia 自己軟件包的任務依然迫在眉睫。

• Python 具有龐大的社區(qū)優(yōu)勢。如果編程語言沒有一個強大、活躍的社區(qū)支持，那么它的根基是不扎實的。Python 現在正擁有著一個強大的社區(qū)。雖然 Julia 的社區(qū)發(fā)展迅猛，但是和 Python 社區(qū)的規(guī)模相比依然不值一提。

總結

一個是經過 8 年開發(fā)的新秀 Julia，一個是圈內公認的標榜 Python，兩種編程語言在數據科學領域各有千秋，綜合以上的優(yōu)劣對比，你會更傾向選擇哪種編程語言入門呢？

網頁名稱：大佬Python對陣新秀Julia，誰能問鼎機器學習和數據科學？
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