Lenguaje de programación Julia vs Python

Interesado en saber qué idioma gana en la comparativa Julia vs Python.

La pregunta de si este nuevo lenguaje de programación puede derrocar al rey es una que responderemos aquí.

Julia vs Python: una comparación

Tanto Julia como Python son igualmente atractivos en algunos aspectos, por ejemplo, ambos son muy buenos para la ciencia de datos, ambos son de código abierto, ambos tienen gestión de memoria automática, etc. Sin embargo, hay otros aspectos en los que Python y Julia varían.

Ahora los compararé en función de tales aspectos. Aquí vamos:

1. La popularidad de Python vs Julia

Muchos líderes sénior en organizaciones prefieren usar lenguajes de programación bien establecidos para sus proyectos. Hay muchas razones para esto, por ejemplo, es más fácil encontrar desarrolladores para lenguajes populares. En este aspecto, Python tiene ventaja sobre Julia.

Python ha existido durante 3 décadas, mientras que Julia se lanzó solo en 2012. Como era de esperar, el «Índice TIOBE” clasifica a Python como el lenguaje de programación más popular, mientras que Julia está en la posición 25.

2. La madurez de Julia vs Python

En estrecha relación con el aspecto mencionado anteriormente, existe una diferencia significativa en la madurez entre estos dos idiomas. Durante 3 décadas, Python ha experimentado un gran desarrollo, por lo tanto, es un lenguaje maduro.

Dado que el trabajo de desarrollo en el lenguaje de programación Julia comenzó recién en 2009, el lenguaje todavía está experimentando mucha agitación con respecto a sus características. Si desea trabajar con un lenguaje maduro en su proyecto, Python es sin duda una mejor opción.

Lea más sobre esto en “Julia vs. Python: ¿Cuál es mejor para la ciencia de datos?”.

3. Rendimiento

Julia es un lenguaje compilado, mientras que Python es un lenguaje interpretado. Los programas escritos en Julia se ejecutan directamente en un procesador de computadora como código Julia ejecutable.

Las salidas del compilador se pueden optimizar, sin embargo, esa no es una opción con lenguajes interpretados. Sin duda, puede optimizar Python, que se implementa en C como el paquete Cython.

Las bibliotecas externas y los compiladores JIT de terceros, como PyPy, pueden ayudarlo a optimizar Python. Sin embargo, Julia está diseñada para ser rápida y eso es una ventaja sobre Python.

Lea más sobre esto en “¿Julia reemplazará a Python y R como una herramienta de ciencia de datos?”.

4. Facilidad de uso para la ciencia de datos

La comunidad de programación científica, incluidos los científicos y desarrolladores de datos, constituye un segmento clave del público objetivo de Julia. Esta comunidad es bastante diferente de la comunidad general de programación de aplicaciones y su enfoque es específicamente en la programación basada en matemáticas.

Aquí, en ciencia de datos, Julia tiene una ventaja sobre Python. La sintaxis de Julia para escribir código para operaciones matemáticas es como escribir fórmulas matemáticas, y esto lo convierte en un lenguaje ideal para la programación científica.

Python es ciertamente un lenguaje fácil de usar cuando se trata de tareas como análisis de datos, extracción de datos, secuencias de comandos web, procesamiento de lenguaje natural, etc. Sin embargo, si pertenece a la comunidad de programación científica, es probable que un lenguaje orientado a las matemáticas como Julia sea tu elección.

Lea más sobre esto en “Julia vs Python: Esta es la razón por la que el nuevo lenguaje de programación está ganando nuevos fans”.

5. Paquetes

Python ha sido muy popular durante un tiempo considerable y los desarrolladores han creado una gran cantidad de paquetes para él. Estos facilitan el trabajo de un científico de datos.

Considere el caso de Machine Learning (ML). Python tiene más de 145 000 paquetes de software personalizados, y muchos de ellos admiten y usan ML para el procesamiento de datos. Esto hace que Python sea una opción muy popular para la programación de ML.

Al ser un lenguaje relativamente nuevo, Julia no tiene tantos paquetes de alta utilidad. Python ciertamente está por delante aquí, como puede leer en “Julia vs Python: ¿qué lenguaje de programación es mejor aprender primero?”.

6. Versatilidad

Discutimos cómo Julia podría ser una mejor apuesta para la comunidad de programación científica, sin embargo, Python tiene más versatilidad. Puede usar Python para secuencias de comandos, automatización, desarrollo web, etc. Si está buscando un lenguaje de propósito general, entonces Python es una mejor opción.

7. Apoyo comunitario

Python tiene un gran apoyo de la comunidad. Si necesita ayuda con algo, es probable que encuentre la solución con bastante facilidad, gracias a la vibrante comunidad de Python. Siendo un participante reciente, Julia aún no tiene una comunidad tan grande y vibrante.

8. Soporte de herramientas

Es probable que opte por un lenguaje de codificación con un excelente soporte de herramientas cuando emprenda un proyecto de desarrollo de software. Eso es natural.

En este aspecto, Python está por delante de Julia. Una comunidad de programación vibrante ha creado muchas herramientas excelentes para Python, sin embargo, esto todavía es un trabajo en progreso en el caso de Julia.

Por ejemplo, Julia aún no tiene tantas herramientas excelentes para depurar o resolver problemas de rendimiento como Python. Lea más sobre esto en “¿Deberían los científicos de datos que usan R y Python cambiarse a Julia?”.

9. Ejecutar operaciones en paralelo

Tanto Python como Julia admiten la ejecución de operaciones en paralelo, sin embargo, Julia se desempeña mejor en este aspecto. Debe serializar y deserializar datos entre subprocesos o nodos cuando ejecuta operaciones paralelas con Python; sin embargo, es más fácil con Julia.

10. Trabajando con Shell

Cuando trabaje con Julia, le resultará fácil trabajar con conchas. Puede exportar las variables en Julia como variables de entorno en Shell, abrirlas allí para editarlas, etc. Julia está por delante de Python en este aspecto, como puede leer en “¿Puede Julia ser la nueva Python? Esto es lo que necesita saber”.

¿Planea emprender un proyecto estratégico que involucre IA, ML o ciencia de datos?

Python es un lenguaje establecido para IA, ML y ciencia de datos con muchas ventajas. Julia es relativamente nueva y tiene menos herramientas y soporte de biblioteca, sin embargo, ofrece muchas ventajas. Los requisitos de su proyecto influirán en su elección de idioma, sin embargo, tenga en cuenta que los proyectos de IA/ML/ciencia de datos pueden ser complejos.

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Preguntas frecuentes sobre Julia versus Python