Julia vs. Python – welche Sprache solltest du lernen?

Die Bereiche Data Science und Machine Learning machen es möglich, dass Maschinen aus Erfahrungen lernen und verblüffende Einblicke in Abläufe und menschliches Verhalten liefern. Um dieses Potenzial auszuschöpfen, brauchst du jedoch ein gewisses technisches Know-how. Zahlreiche Tools wurden entwickelt, um die Arbeit in Data-Science- und Machine-Learning-Projekten zu vereinfachen. Sieh dir zum Beispiel die beliebtesten Programmiersprachen für Data Scientists 2022 an.

Anfangs drehte sich die Diskussion für Einsteigerinnen und Einsteiger in Data Science und Machine Learning vor allem um Python vs. R (mehr zu den Unterschieden zwischen Python und R für Data Science findest du in einem separaten Beitrag). Inzwischen ändert sich das Bild: Python zählt unbestritten zu den populärsten Sprachen der letzten Jahre. Laut dem TIOBE Index vom November 2022 führt Python das Beliebtheitsranking an – doch mit Julia ist ein neuer Name aufgetaucht.  

Während Julia weiter an Fahrt gewinnt, fragen sich viele erfahrene Data-Science- und ML-Profis, ob sich die Weiterbildung lohnt. Und Anfängerinnen und Anfänger stellen sich neue Fragen wie: „Sollte ich Python oder Julia lernen?“ In diesem Artikel stellen wir die Unterschiede zwischen Python und Julia vor, um dir die Entscheidung zu erleichtern – damit du schneller deine Karriere startest oder aufs nächste Level hebst. 

Was ist Python? 

In der Tech-Welt hat fast jede und jeder von Python gehört – die Sprache ist seit Jahren bei Entwicklerinnen und Entwicklern beliebt, besonders seit dem Aufstieg von Data Science und Machine Learning. Entwickelt wurde sie von Guido van Rossum und 1991 erstmals als Nachfolger der Programmiersprache ABC veröffentlicht. 

Python ist eine hochsprachige, interpretierte, objektorientierte Programmiersprache mit dynamischer Semantik – Variablen sind also dynamische Objekte. Der Python-Interpreter und die umfangreiche Standardbibliothek sind frei verfügbar und werden sowohl im Quell- als auch im Binärformat verteilt. 

„Seine eingebauten, hochsprachigen Datenstrukturen in Kombination mit dynamischer Typisierung und Bindung machen Python äußerst attraktiv für die schnelle Anwendungsentwicklung – ebenso wie als Skriptsprache oder Klebstoff, um bestehende Komponenten zu verbinden.“ 

[Quelle: Python-Dokumentation]

Wer nutzt Python?

Python ist eine Allzwecksprache. Du kannst damit Software für zahlreiche Anwendungsfelder und auf vielen Hardware- und Betriebssystemplattformen entwickeln. 

Beispiele: 

• Data Science (Sieh dir dieses Python-für-Data-Science-Cheatsheet für Einsteiger an)
• Skripting/Automatisierung (z. B. Produktpreise verfolgen oder Formulare ausfüllen)
• Webentwicklung 
• Machine Learning
• Softwaretests 

In unserem Artikel Wofür wird Python verwendet? 7 Praxisbeispiele findest du weitere Use Cases. 

Vorteile von Python

Verschiedene Faktoren erklären, warum Python so beliebt ist. Hier einige davon: 

• Zugänglichkeit: Die Python-Syntax ist der natürlichen Sprache sehr ähnlich. Das erleichtert das Lesen und Verstehen für andere. So lassen sich Projekte schneller umsetzen und verbessern, weil die Sprache extrem einfach ist. 
• Vielseitigkeit: Als Allzwecksprache kann Python vieles – von Machine Learning bis zur Automatisierung alltäglicher Tasks.
• Open Source: Python steht unter einer von der OSI genehmigten Open-Source-Lizenz. Es ist also kostenlos nutz- und verbreitbar – auch kommerziell. Diese freie Verfügbarkeit und die wachsende Popularität haben eine starke Community entstehen lassen, auf deren Unterstützung du jederzeit zurückgreifen kannst.
• Bibliotheken: Bibliotheken sind extrem hilfreiche Werkzeuge, die Entwicklerinnen und Entwickler produktiver machen. Zum Zeitpunkt der Erstellung gibt es mehr als 137.000 Python-Bibliotheken für unterschiedlichste Anwendungsfelder. 

Nachteile von Python

Trotz aller Vorteile hat Python auch seine Kritiker – aus folgenden Gründen: 

• Geschwindigkeit: Oft bemängelt wird die Geschwindigkeit. Als dynamisch typisierte, interpretierte Sprache ist Python langsamer als kompilierte Sprachen wie C und Java (auch wenn Java als Hybridsprache teils ebenfalls interpretiert wird). 
• Speicherverbrauch: Durch die flexible Handhabung von Datentypen verbraucht Python vergleichsweise viel Speicher.
• Mobile Umgebung: Für Server- und Desktopanwendungen ist Python top, für Mobile-Entwicklung jedoch weniger geeignet – wegen des höheren Speicherverbrauchs und der im Vergleich langsameren Ausführung.
• Laufzeitfehler: In Python sind Datentypen an Werte statt an Variablen gebunden. Viele empfinden dieses Design als problematisch: Der einer Variablen zugewiesene Wert kann sich jederzeit ändern – damit womöglich auch ihr Datentyp. Das kann zu Fehlern zur Laufzeit führen. 

Was ist Julia?

Zu Beginn des Jahres 2022, im zehnten Jubiläumsjahr, gab Julia Computing bekannt, dass die Sprache fast 35 Millionen Mal heruntergeladen wurde – knapp fünfmal so viel wie drei Jahre zuvor insgesamt. Dieses Wachstum hat Julia in den Fokus vieler Entwicklerinnen und Entwickler gerückt.

Hinweis: Baue deine Julia-Kompetenzen mit dem Kurs Introduction to Julia aus. 

Die Gründer von Julia – Jeff Bezanson, Alan Edelman, Stefan Karpinski, Viral B. Shah – verfolgten ein klares Ziel: die Schwächen anderer Sprachen zu beheben und zugleich deren beste Eigenschaften zu vereinen. Im Blogpost Why we Created Julia schreiben sie unverblümt: „We are greedy: we want more“, bevor sie eine Reihe ehrgeiziger Wunschmerkmale aufzählen.

„Wir wollen eine Open-Source-Sprache mit liberaler Lizenz. Wir wollen die Geschwindigkeit von C und die Dynamik von Ruby. Wir wollen eine homoikonische Sprache mit echten Makros wie Lisp, aber mit klarer, vertrauter mathematischer Notation wie Matlab. Wir wollen etwas, das sich für allgemeine Programmierung so gut eignet wie Python, so einfach für Statistik ist wie R, so natürlich für Stringverarbeitung wie Perl, so leistungsstark für lineare Algebra wie Matlab und so gut im Verbinden von Programmen wie die Shell. Etwas, das kinderleicht zu lernen ist und dennoch die anspruchsvollsten Hacker glücklich macht. Wir wollen Interaktivität und wir wollen Kompilierung. (Haben wir erwähnt, dass es so schnell sein soll wie C?).“

[Quelle: Why we Created Julia]

Als 2018 Julia 1.0.0 erschien, waren rund 90 % dieser Versprechen eingelöst. 

Aber was genau ist Julia? 

Am besten verstehst du Julia als eine hochsprachige, dynamische, schnelle und einfach zu nutzende Programmiersprache mit Stärken in numerischer Analyse und wissenschaftlichem Rechnen. Mehr dazu im Artikel The Rise of Julia. 

Wer nutzt Julia?

Eines der Hauptziele war, eine Sprache zu schaffen, in der sich knapper, hochsprachiger, generischer und abstrakter Code – ähnlich mathematischen Formeln – schreiben lässt, die aber gleichzeitig schnell Low-Level-Maschinencode wie in statischen Sprachen erzeugt. 

Obwohl Julia primär für technische und wissenschaftliche Nutzerinnen und Nutzer entworfen wurde, gilt es ebenfalls als Allzwecksprache. Das heißt, sie ist breit einsetzbar und nicht auf spezielle Features festgelegt. 

Diese Eigenschaften machen Julia besonders attraktiv in Bereichen wie: 

• Numerisches Rechnen 
• Machine Learning
• Statistik
• Webentwicklung

Mehr zu den Anwendungsfällen findest du im Artikel Wofür wird Julia verwendet? 10 Anwendungsbeispiele. 

Vorteile von Julia

• Geschwindigkeit: Der größte Pluspunkt von Julia ist seine Performance. Julia ist schnell. Durch Just-in-Time-(JIT)-Kompilierung wird Code nicht mehrfach interpretiert – der Overhead sinkt. In Benchmarks schlägt Julia regelmäßig etablierte Sprachen wie Python, R und Matlab. Entscheidender Grund: Julia ist eine kompilierte Sprache, nicht interpretiert. 
• Zugänglichkeit: Julia hat eine klare Syntax – übersichtlicher als C++ – und ist leicht zu lernen. Als dynamisch typisierte Sprache ist sie in der Regel knapper als statisch typisierte.
• Zweckmäßigkeit: Die Gründer arbeiteten viel mit wissenschaftlichem Rechnen, Machine Learning, Data Mining, großskaliger linearer Algebra sowie verteilter und paralleler Verarbeitung. Julia wurde daher genau dafür gebaut und bietet zahlreiche Pakete für Wissenschaft, Mathematik, Statistik und Machine Learning. 

Nachteile von Julia

So vielversprechend die Einführung klingt: Julia ist nicht perfekt und hat aktuell einige Einschränkungen. 

• Alter: Julia ist neu. Entsprechend ist die Verbreitung und Unterstützung nicht so groß wie bei Python oder R.
• „Time to first plot“: Es gibt noch Probleme mit dem JIT-Compiler, was beim ersten Ausführen mancher Pakete zu spürbaren Verzögerungen führt. Die Autorinnen und Autoren sagen: „Because of the way Julia works under the hood, this is a difficult problem to solve, but much progress has been made in the past few years to reduce this compilation time.“ [Quelle: Julia-Dokumentation].  
• Kleines Ökosystem: Wie bei neuer Technologie üblich, sind Community und Ökosystem noch jung. Es gibt viele spannende Pakete, aber sie reichen nicht an die Breite von Python und R heran – beide entwickeln ihr Ökosystem seit über 20 Jahren. 

Python vs. Julia: Die wichtigsten Unterschiede

Python punktet mit einer großen, etablierten Community, die zur Sprache beiträgt und andere unterstützt. Außerdem ist Python äußerst vielseitig und deckt viele Use Cases ab – ganz im Sinne einer Allzwecksprache. Julia gilt zwar ebenfalls als Allzwecksprache, ist in der Praxis jedoch deutlich weniger vielseitig als Python – dafür aber ein starkes Werkzeug fürs wissenschaftliche Rechnen. 

Einer der Hauptgründe für Julias Attraktivität ist die Geschwindigkeit: In Sachen Performance liegt Julia vor Python. Der Grund: Julia ist von Haus aus kompiliert, während Python interpretiert wird und Zeile für Zeile neu verarbeitet – das bremst die Ausführung.   

Julia vs. Python – welche Sprache wählen? 

Es ist noch zu früh, um klar zu sagen, dass Julia Python in Bereichen wie Data Science und Machine Learning ablösen wird. Beide Sprachen sind leicht zu lesen und zu lernen, haben aber jeweils eigene Stärken. Python überzeugt durch eine große, etablierte Community, ein riesiges Angebot an Frameworks und Bibliotheken und enorme Vielseitigkeit. Julia hingegen ist ein exzellentes Werkzeug fürs wissenschaftliche Rechnen und gewinnt dank seiner Geschwindigkeit an Popularität. 

Für erfahrene Profis kann es sich lohnen, eine neue Sprache zu lernen – wenn der Mehrwert groß genug ist. Das kostet Zeit und kann kurzfristig die Produktivität senken. Wer neu einsteigt, sollte Jobbörsen im Blick behalten, um zu sehen, welche Kompetenzen gefragt sind, und sich entsprechend aufstellen. 

Ein weiterer Ansatz: Richte die Entscheidung nach den geplanten Anwendungen. Für kleinere Programme liefert Python oft schneller Ergebnisse, weil es interpretiert statt kompiliert wird. Planst du jedoch rechenintensive, CPU-lastige Anwendungen, spricht vieles für Julia.