Julia vs Python - Que devriez-vous apprendre ?

Les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique ont permis aux machines d'apprendre par l'expérience et de tirer des conclusions étonnantes sur le fonctionnement des choses et des personnes. Toutefois, la réalisation du potentiel de ces technologies nécessite un niveau modéré de capacités techniques. De nombreux outils ont été développés pour simplifier les procédures lorsque vous travaillez sur des projets de science des données et d'apprentissage automatique. Par exemple, regardez les principaux langages de programmation pour les Data Scientists en 2022.

Initialement, les conversations concernant le langage de programmation que les débutants devraient apprendre pour la science des données & l'apprentissage automatique étaient dominées par Python vs. R (vous pouvez en savoir plus sur la différence entre Python et R pour la science des données dans un billet séparé). Aujourd'hui, les choses commencent à changer ; Il ne fait aucun doute que Python est l'un des langages de programmation les plus populaires de ces derniers temps. Selon l'indice TIOBE de novembre 2022, Python est en tête des palmarès de popularité, mais il y a un nouvel outil sur le bloc appelé Julia.  

Alors que Julia continue de prendre de l'ampleur, plusieurs praticiens expérimentés de la science des données et de l'apprentissage automatique peuvent se demander s'il vaut la peine de monter en compétences, tandis que les débutants se posent de nouvelles questions telles que "dois-je apprendre Python ou Julia ?" Dans cet article, nous présenterons les distinctions entre Python et Julia afin de simplifier le processus de décision pour que vous puissiez commencer à progresser ou à améliorer votre carrière. 

Qu'est-ce que Python ? 

La plupart des personnes dans l'espace technologique auraient entendu parler de Python - il est populaire parmi les développeurs depuis de nombreuses années, en particulier depuis l'essor de la science des données et de l'apprentissage automatique. Le langage a été conçu par Guido van Rossum et a été publié pour la première fois en 1991 comme successeur du langage de programmation ABC. 

Python est un langage de programmation de haut niveau, interprété, orienté objet et doté d'une sémantique dynamique - ce qui signifie que ses variables sont des objets dynamiques. L'interpréteur Python et les vastes bibliothèques standard qui accompagnent le langage de programmation sont librement distribués et disponibles sous forme de source ou de binaire. 

"Ses structures de données intégrées de haut niveau, combinées au typage dynamique et à la liaison dynamique, le rendent très intéressant pour le développement rapide d'applications, ainsi que pour une utilisation en tant que langage de script ou de collage pour connecter des composants existants. 

[Source : Documentation Python]

Qui utilise Python ?

Python est un langage à usage général. Vous pouvez donc l'utiliser pour créer des logiciels dans un large éventail de domaines d'application sur de nombreuses configurations matérielles et systèmes d'exploitation. 

Les exemples de domaines sont les suivants : 

• Science des données (consultez cette feuille de contrôle Python pour la science des données à l'intention des débutants).
• Cursus/automatisation (par exemple, suivi des prix des produits et remplissage de formulaires)
• Développement web 
• Apprentissage automatique
• Tests de logiciels 

Consultez notre article sur À quoi sert Python ? 7 Real-Life Python Uses pour approfondir les cas d'utilisation de Python. 

Avantages de Python

Plusieurs facteurs expliquent pourquoi Python est extrêmement populaire. En voici quelques-uns : 

• L'accessibilité: La syntaxe de Python imite presque celle du langage naturel, ce qui la rend plus facile à lire et à comprendre pour les autres développeurs. Par conséquent, les développeurs peuvent élaborer des projets et les améliorer plus rapidement, car le langage est extrêmement simple. 
• Polyvalence: Python est un langage à usage général, ce qui signifie qu'il peut faire et créer plusieurs choses différentes, de l'apprentissage automatique à l'écriture de scripts et à l'automatisation des tâches quotidiennes.
• Open-Source: Python est développé sous une licence open-source approuvée par l'OSI. Il est donc libre d'utilisation et de distribution à toutes fins, y compris commerciales. La distribution gratuite de Python et sa popularité croissante ont contribué au développement d'une forte communauté autour du langage, à laquelle les utilisateurs peuvent faire appel lorsqu'ils ont besoin d'aide.
• Bibliothèques: Les bibliothèques sont des outils extrêmement utiles qui peuvent rendre les développeurs plus efficaces dans leur travail. À l'heure où nous écrivons ces lignes, il existe plus de 137 000 bibliothèques Python qui peuvent être utilisées pour créer des applications dans des domaines variés. 

Inconvénients de Python

Malgré tous les avantages de Python, il a son lot de détracteurs pour les raisons suivantes : 

• La vitesse: L'une des principales critiques à l'égard de Python est sa rapidité. En tant que langage interprété à typage dynamique, Python est lent par rapport aux langages compilés tels que C et Java (qui peut également être considéré comme interprété puisqu'il s'agit d'un langage hybride). 
• Consommation de mémoire: Python est flexible aux types de données, ce qui a pour conséquence de consommer une grande quantité de mémoire. 
• Environnement mobile: Bien qu'il ait prospéré dans le développement d'applications de serveur et de bureau, Python n'est pas idéal pour le développement mobile en raison de sa forte consommation de mémoire et de sa vitesse de traitement lente par rapport à d'autres langages de programmation. 
• Erreurs d'exécution: Python est un langage à typage dynamique, ce qui signifie que les types de données sont associés à des valeurs et non à des variables. De nombreux utilisateurs de Python se sont plaints de cette conception, car elle soulève divers problèmes. Par exemple, la valeur attribuée à une variable peut être modifiée à tout moment dans un programme, ce qui signifie que le type de données de la variable peut changer, entraînant ainsi des erreurs lors de l'exécution. 

Qu'est-ce que Julia ?

Au début de l'année 2022, année de son dixième anniversaire, Julia computing a annoncé que le langage de programmation avait été téléchargé près de 35 millions de fois, soit près de cinq fois le nombre total cumulé de téléchargements depuis trois ans. C'est ce type de croissance qui a attiré l'attention de plusieurs promoteurs sur Julia.

Note: Développez vos compétences en programmation Julia avec le cours Introduction à Julia.  

Les fondateurs de Julia - Jeff Bezanson, Alan Edelman, Stefan Karpinski, Viral B. Shah - avaient un objectif clair : améliorer les défauts des autres langages de programmation tout en incorporant leurs qualités distinctives et souhaitables. Dans un billet de blog intitulé Why we Created Julia, les auteurs déclarent effrontément : "We are greedy : we want more" (Nous sommes avides : nous voulons plus) avant d'énumérer plusieurs qualités souhaitables mais ambitieuses qu'ils aimeraient voir présentes dans Julia.

"Nous voulons un langage à code source ouvert, avec une licence libérale. Nous voulons la vitesse du C avec le dynamisme de Ruby. Nous voulons un langage homoiconique, avec de vraies macros comme Lisp, mais avec une notation mathématique évidente et familière comme Matlab. Nous voulons quelque chose d'aussi utilisable pour la programmation générale que Python, d'aussi facile pour les statistiques que R, d'aussi naturel pour le traitement des chaînes que Perl, d'aussi puissant pour l'algèbre linéaire que Matlab, d'aussi bon pour coller des programmes ensemble que le shell. Quelque chose de très simple à apprendre, mais qui satisfasse les pirates les plus sérieux. Nous voulons qu'il soit interactif et compilé. (Avons-nous mentionné qu'il devrait être aussi rapide que le C ?)".

[Source : Pourquoi nous avons créé Julia]

Au moment de la sortie de Julia 1.0.0 en 2018, 90 % des promesses faites six ans auparavant avaient été tenues. 

Mais qu'est-ce que Julia exactement ? 

La meilleure façon de l'envisager est de le considérer comme un langage de programmation de haut niveau, dynamique, rapide et facile à utiliser, contenant des caractéristiques bien adaptées à l'analyse numérique et à la science informatique. Vous pouvez en savoir plus sur l'ascension de Julia dans un autre article. 

Qui utilise Julia ?

L'un des principaux objectifs de Julia était de développer un langage permettant aux développeurs d'écrire un code concis, de haut niveau, générique et abstrait, similaire aux formules mathématiques, tout en étant capable de générer rapidement le code machine de bas niveau commun aux langages statiques. 

Bien qu'il ait été conçu spécifiquement pour les utilisateurs techniques et scientifiques, Julia est également considéré comme un langage à usage général, ce qui signifie qu'il est largement applicable dans tous les domaines d'application et qu'il manque de fonctionnalités spécialisées. 

Ces caractéristiques ont rendu Julia extrêmement attrayante pour les développeurs dans les domaines qui impliquent.. : 

• Calcul numérique 
• Apprentissage automatique
• Statistiques
• Développement Web

Consultez notre article À quoi sert Julia ? 10 Applications of Julia Programming pour approfondir les cas d'utilisation de Julia. 

Avantages de Julia

• La vitesse: L'un des principaux attraits de Julia est sans aucun doute sa rapidité. Julia est rapide. Il utilise la compilation juste à temps (JIT), ce qui signifie qu'il y a moins de risques que le code soit interprété plusieurs fois, et donc moins de surcharge. En outre, Julia surpasse systématiquement les langages de programmation de données existants tels que Python, R et Matlab dans les tests d'étalonnage, ce qui s'explique par le fait que Julia est un langage de programmation compilé et non interprété. 
• L'accessibilité: Julia a une syntaxe claire - plus propre que le C++ - qui est simple à utiliser et facile à apprendre. Il est typé dynamiquement, ce qui est généralement plus succinct que les langages typés statiquement.
• Objectif: Une grande partie du travail quotidien des créateurs de Julia comprenait le calcul scientifique, l'apprentissage automatique, l'exploration de données, l'algèbre linéaire à grande échelle, ainsi que le calcul distribué et parallèle. Ainsi, Julia a été conçue pour le calcul scientifique et contient une sélection robuste de packages qui permettent des cas d'utilisation supplémentaires dans les domaines de la science, des mathématiques, des statistiques et de l'apprentissage automatique. 

Inconvénients de Julia

Malgré l'introduction florissante que Julia a reçue jusqu'à présent, le langage est loin d'être parfait et contient actuellement quelques limitations significatives. 

• L'âge: Julia est une nouvelle langue. Par conséquent, le langage n'est pas aussi populaire ou soutenu que d'autres langages comme Python et R.
• Le temps nécessaire pour résoudre le problème de la première parcelle: Il existe encore quelques problèmes avec le compilateur JIT de Julia, qui entraîne un décalage notable lorsque l'on tente d'exécuter du code à partir de certains paquets, pour la première fois. Les auteurs déclarent : "En raison de la façon dont Julia fonctionne sous le capot, il s'agit d'un problème difficile à résoudre, mais de nombreux progrès ont été réalisés au cours des dernières années pour réduire ce temps de compilation." [Source : Julia Documentation].  
• Petit écosystème: Comme on peut s'y attendre d'une nouvelle technologie, la communauté et l'écosystème de Julia en sont encore à leurs débuts. Bien que Julia dispose d'un grand nombre de solutions et de paquets uniques, ils sont dérisoires par rapport à Python et à l'écosystème de R - qui ont tous deux un écosystème qui évolue depuis plus de 20 ans. 

Python vs. Julia : Principales différences

Python s'enorgueillit d'une communauté établie et importante qui contribue au langage et soutient d'autres développeurs Python. Le langage est également extrêmement polyvalent et offre de nombreux cas d'utilisation, ce qui lui permet de mériter son nom de langage de programmation à usage général. Au contraire, bien qu'il soit également considéré comme un langage de programmation à usage général, Julia est considérablement moins polyvalent que Python - il s'agit toutefois d'un excellent outil pour la programmation scientifique. 

L'un des principaux facteurs qui rendent Julia si attrayante est sa rapidité ; Julia l'emporte sur Python en termes de vitesse et de performance. En effet, Julia est un langage compilé écrit sur sa base, alors que Python est un langage interprété, ce qui signifie que chaque ligne doit être retraitée, d'où une exécution plus lente.   

Julia vs Python - Que choisir ? 

Il est trop tôt pour affirmer explicitement que Python sera détrôné par Julia dans certains domaines, comme la science des données et l'apprentissage automatique. Bien que les deux langages présentent des syntaxes faciles à lire et à apprendre, ils ont chacun leurs avantages respectifs. Par exemple, Python dispose d'une grande communauté établie et d'un vaste éventail de cadres et de bibliothèques, tout en étant extrêmement polyvalent. Julia, en revanche, est un excellent outil de calcul scientifique dont la popularité ne cesse de croître en raison de sa rapidité. 

Pour les professionnels chevronnés, l'apprentissage d'un nouveau langage de programmation peut être un investissement rentable si les avantages du langage sont significatifs, car l'acquisition des compétences prend du temps, ce qui peut nuire à la productivité. Les débutants devraient s'intéresser aux sites d'emploi pour voir quelles sont les compétences demandées et s'équiper en conséquence. 

Une autre façon de déterminer le langage à choisir est de considérer le type de programmes que vous avez l'intention de créer. Pour les programmes qui ne sont pas extrêmement volumineux, Python peut être en mesure de générer des résultats plus rapidement que Julia puisqu'il est interprété au lieu d'être compilé. Cependant, si vous prévoyez de créer des programmes avec des calculs lourds pour le processeur, vous devriez probablement vous tourner vers Julia.