Julia बनाम Python - आपको कौन-सी सीखनी चाहिए?

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्रों ने मशीनों को अनुभव से सीखने और चीज़ों व लोगों के काम करने के तरीकों पर आश्चर्यजनक अंतर्दृष्टियाँ निकालने में सक्षम बनाया है। हालांकि, इन तकनीकों की क्षमता का लाभ उठाने के लिए एक मध्यम स्तर की तकनीकी दक्षता आवश्यक होती है। डेटा साइंस और मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स पर काम करते समय प्रक्रियाओं को सरल बनाने के लिए कई टूल विकसित किए गए हैं। उदाहरण के लिए, 2022 में डेटा साइंटिस्ट्स के लिए शीर्ष प्रोग्रामिंग भाषाओं पर नज़र डालें।

शुरुआत में, डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए शुरुआती लोग कौन-सी प्रोग्रामिंग भाषा सीखें, इस पर बातचीत में Python बनाम R हावी थे (आप डेटा साइंस के लिए Python और R में क्या अंतर है पर एक अलग पोस्ट में और जान सकते हैं)। अब चीजें बदलने लगी हैं; इसमें कोई संदेह नहीं कि Python हाल के समय की सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक रही है। नवंबर 2022 के TIOBE Index के अनुसार, Python लोकप्रियता चार्ट में शीर्ष पर रहा है, लेकिन एक नया टूल भी आया है जिसका नाम Julia है।  

जैसे-जैसे Julia गति पकड़ रही है, कई अनुभवी डेटा साइंस और मशीन लर्निंग विशेषज्ञ यह सोच सकते हैं कि क्या अपस्किल करना सार्थक है, जबकि शुरुआती लोग अपने आप से नए प्रश्न पूछ रहे हैं, जैसे, “क्या मुझे Python सीखनी चाहिए या Julia?” इस लेख में, हम Python और Julia के बीच के भेद बताएंगे ताकि निर्णय लेने की प्रक्रिया सरल हो जाए और आप अपने करियर को आगे बढ़ाने या निखारने की शुरुआत कर सकें। 

Python क्या है? 

तकनीकी क्षेत्र के अधिकांश लोगों ने Python के बारे में सुना होगा — यह कई वर्षों से डेवलपर्स के बीच लोकप्रिय रही है, खासकर डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उभार के बाद से। इस भाषा की परिकल्पना Guido van Rossum ने की थी और 1991 में इसे ABC प्रोग्रामिंग भाषा के उत्तराधिकारी के रूप में पहली बार जारी किया गया था। 

Python एक उच्च-स्तरीय, इंटरप्रिटेड, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसमें डायनेमिक सेमांटिक्स हैं — यानी इसके वेरिएबल्स डायनेमिक ऑब्जेक्ट्स होते हैं। Python इंटरप्रिटर और इसके साथ आने वाली विस्तृत मानक लाइब्रेरीज़ मुक्त रूप से वितरित की जाती हैं और सोर्स या बाइनरी रूप में उपलब्ध होती हैं। 

“इसके उच्च-स्तरीय बिल्ट-इन डेटा स्ट्रक्चर, डायनेमिक टाइपिंग और डायनेमिक बाइंडिंग के साथ मिलकर, इसे रैपिड एप्लिकेशन डेवलपमेंट के लिए बेहद आकर्षक बनाते हैं, साथ ही मौजूदा कॉम्पोनेंट्स को जोड़ने के लिए स्क्रिप्टिंग या ग्लू भाषा के रूप में भी।” 

[स्रोत: Python Documentation]

Python कौन उपयोग करता है?

Python एक जनरल-पर्पज़ भाषा है। अतः, आप इसे कई हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन और ऑपरेटिंग सिस्टम्स पर विभिन्न एप्लिकेशन डोमेन्स में सॉफ्टवेयर बनाने के लिए इस्तेमाल कर सकते हैं। 

उदाहरण डोमेन्स में शामिल हैं: 

• डेटा साइंस (इस शुरुआती लोगों के लिए Python फॉर डेटा साइंस चीटशीट को देखें)
• स्क्रिप्टिंग/ऑटोमेशन (जैसे, उत्पाद की कीमतें ट्रैक करना और फ़ॉर्म भरना)
• वेब डेवलपमेंट 
• मशीन लर्निंग
• सॉफ्टवेयर टेस्टिंग 

हमारा लेख Python का उपयोग किस लिए होता है? 7 वास्तविक जीवन के Python उपयोग देखें ताकि Python के उपयोग मामलों को और गहराई से समझ सकें। 

Python के फायदे

कई कारक बताते हैं कि Python अत्यधिक लोकप्रिय क्यों है। यहाँ कुछ हैं: 

• सुलभता: Python का सिंटैक्स लगभग प्राकृतिक भाषा जैसा है, जिससे इसे पढ़ना और अन्य डेवलपर्स के लिए समझना आसान हो जाता है। नतीजतन, डेवलपर्स प्रोजेक्ट्स को तेज़ी से बना सकते हैं और सुधार सकते हैं क्योंकि यह भाषा बेहद सरल है। 
• बहुउपयोगिता: Python एक जनरल-पर्पज़ भाषा है, यानी यह कई अलग-अलग कार्य कर और बना सकती है, मशीन लर्निंग से लेकर रोज़मर्रा के कार्यों की स्क्रिप्टिंग और ऑटोमेशन तक।
• ओपन-सोर्स: Python को OSI-स्वीकृत ओपन-सोर्स लाइसेंस के अंतर्गत विकसित किया गया है। अतः, यह सभी उद्देश्यों, जिनमें व्यावसायिक उपयोग भी शामिल है, के लिए निःशुल्क उपयोग और वितरित की जा सकती है। Python का मुक्त रूप से वितरित होना और इसकी बढ़ती लोकप्रियता ने भाषा के इर्द-गिर्द एक मज़बूत समुदाय के निर्माण में योगदान दिया है, जिसका उपयोगकर्ता आवश्यकता पड़ने पर सहयोग के लिए लाभ उठा सकते हैं।
• लाइब्रेरीज़: लाइब्रेरीज़ अत्यंत उपयोगी उपकरण हैं जो डेवलपर्स को अपने काम में अधिक कुशल बना सकती हैं। लेखन के समय, 137,000 से अधिक Python लाइब्रेरीज़ उपलब्ध हैं, जिनका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में एप्लिकेशन बनाने के लिए किया जा सकता है। 

Python के नुकसान

Python के सभी फायदों के बावजूद, निम्नलिखित कारणों से इसके अपने आलोचक भी हैं: 

• गति: Python की एक प्रमुख आलोचना इसकी गति है। एक डायनेमिकली टाइप्ड इंटरप्रिटेड भाषा होने के नाते, Python संकलित भाषाओं जैसे C और Java (जिसे इसकी हाइब्रिड प्रकृति के कारण आंशिक रूप से इंटरप्रिटेड भी माना जा सकता है) की तुलना में धीमी है। 
• मेमोरी खपत: Python डेटा टाइप्स के प्रति लचीला है, जिसका परिणाम है अधिक मेमोरी का उपभोग।
• मोबाइल वातावरण: सर्वर और डेस्कटॉप एप्लिकेशन के विकास में उन्नति के बावजूद, उच्च मेमोरी खपत और अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में धीमी प्रोसेसिंग स्पीड के कारण मोबाइल विकास के लिए Python आदर्श नहीं है। 
• रनटाइम त्रुटियाँ: Python एक डायनेमिकली टाइप्ड भाषा है, यानी डेटा टाइप्स वेरिएबल्स के बजाय वैल्यूज़ से जुड़े होते हैं। कई Python उपयोगकर्ताओं ने इस डिज़ाइन की शिकायत की है क्योंकि इससे विभिन्न समस्याएँ बढ़ जाती हैं। उदाहरण के लिए, किसी वेरिएबल को सौंपा गया मान प्रोग्राम में किसी भी समय बदला जा सकता है, जिसका अर्थ है कि वेरिएबल का डेटा टाइप बदल सकता है और रनटाइम में त्रुटियाँ उत्पन्न हो सकती हैं। 

Julia क्या है?

2022 की शुरुआत में, अपनी दसवीं वर्षगांठ के वर्ष में, Julia Computing ने घोषणा की कि प्रोग्रामिंग भाषा को लगभग 3.5 करोड़ बार डाउनलोड किया गया है, जो तीन साल पहले की कुल संचयी डाउनलोड संख्या से लगभग पाँच गुना है। इसी तरह की वृद्धि ने Julia को कई डेवलपर्स का ध्यान आकर्षित कराया है।

नोट: Introduction to Julia कोर्स के साथ अपनी Julia प्रोग्रामिंग स्किल्स विकसित करें। 

Julia के संस्थापकों — Jeff Bezanson, Alan Edelman, Stefan Karpinski, Viral B. Shah — का एक स्पष्ट उद्देश्य था: अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की कमियों में सुधार करना, साथ ही उनकी विशिष्ट और वांछनीय खूबियों को शामिल करना। Why we Created Julia शीर्षक वाले ब्लॉग पोस्ट में, लेखक बेझिझक कहते हैं, “We are greedy: we want more” और फिर कई वांछनीय लेकिन महत्वाकांक्षी खूबियों की सूची देते हैं, जिन्हें वे Julia में मौजूद देखना चाहते थे।

“हम ऐसी भाषा चाहते हैं जो ओपन सोर्स हो, उदार लाइसेंस के साथ। हम Ruby की गतिशीलता के साथ C की गति चाहते हैं। हम ऐसी भाषा चाहते हैं जो Lisp की तरह होमोइकोनिक हो, सच्चे मैक्रोज़ के साथ, लेकिन Matlab जैसी स्पष्ट, परिचित गणितीय संकेतन के साथ। हम कुछ ऐसा चाहते हैं जो सामान्य प्रोग्रामिंग के लिए Python जितना उपयोगी हो, सांख्यिकी के लिए R जितना आसान हो, स्ट्रिंग प्रोसेसिंग के लिए Perl जितना स्वाभाविक हो, रैखिक बीजगणित के लिए Matlab जितना शक्तिशाली हो, और प्रोग्राम्स को आपस में जोड़ने के लिए शेल जितना अच्छा हो। कुछ ऐसा जो सीखने में बेहद सरल हो, फिर भी सबसे गंभीर हैकर्स को खुश रखे। हम इसे इंटरएक्टिव भी चाहते हैं और संकलित भी। (क्या हमने बताया कि यह C जितना तेज़ होना चाहिए?).”

[स्रोत: Why we Created Julia]

जब उन्होंने 2018 में Julia 1.0.0 जारी किया, तब तक छह साल पहले किए गए 90% वादे पूरे किए जा चुके थे। 

लेकिन वास्तव में Julia है क्या? 

इसे समझने का सबसे अच्छा तरीका है: एक उच्च-स्तरीय, डायनेमिक, तेज़ और उपयोग में आसान प्रोग्रामिंग भाषा, जिसमें संख्यात्मक विश्लेषण और कम्प्यूटेशनल साइंस के लिए उपयुक्त विशेषताएँ हैं। आप एक अलग लेख में The Rise of Julia के बारे में और जान सकते हैं। 

Julia कौन उपयोग करता है?

Julia के प्रमुख लक्ष्यों में से एक था ऐसी भाषा विकसित करना जो डेवलपर्स को गणितीय सूत्रों जैसी संक्षिप्त, उच्च-स्तरीय, जेनेरिक और एब्स्ट्रैक्ट कोड लिखने दे, और साथ ही स्थैतिक भाषाओं के सामान्य लो-लेवल मशीन कोड को तेज़ी से जेनरेट कर सके। 

तकनीकी और वैज्ञानिक उपयोगकर्ताओं को ध्यान में रखकर बनाए जाने के बावजूद, Julia को भी जनरल-पर्पज़ भाषा माना जाता है, यानी यह व्यापक रूप से एप्लिकेशन डोमेन्स में लागू होती है और विशेषीकृत फीचर्स का अभाव है। 

इन खूबियों ने Julia को उन क्षेत्रों के डेवलपर्स के लिए बेहद आकर्षक बना दिया है, जिनमें शामिल हैं: 

• संख्यात्मक कंप्यूटिंग 
• मशीन लर्निंग
• सांख्यिकी
• वेब डेवलपमेंट

हमारा लेख Julia का उपयोग किस लिए होता है? Julia प्रोग्रामिंग के 10 अनुप्रयोग देखें ताकि Julia के उपयोग मामलों को अधिक गहराई से समझ सकें। 

Julia के फायदे

• गति: Julia का एक मुख्य आकर्षण निस्संदेह इसकी गति है। Julia तेज़ है। यह जस्ट-इन-टाइम (JIT) कंपाइलेशन का उपयोग करती है, जिसका अर्थ है कोड के कई बार इंटरप्रिट होने की संभावना कम होती है, इसलिए ओवरहेड कम रहता है। साथ ही, बेंचमार्किंग परीक्षणों में Julia लगातार Python, R और Matlab जैसी मौजूदा डेटा प्रोग्रामिंग भाषाओं से बेहतर प्रदर्शन करती है, जिसका मूल कारण है कि Julia एक संकलित प्रोग्रामिंग भाषा है, न कि इंटरप्रिटेड। 
• सुलभता: Julia का सिंटैक्स स्पष्ट है — C++ से भी स्वच्छ — जो उपयोग में सरल और सीखने में आसान है। यह डायनेमिकली टाइप्ड है, जो आम तौर पर स्टैटिकली टाइप्ड भाषाओं की तुलना में अधिक संक्षिप्त होता है।
• उद्देश्यपरक: Julia के निर्माताओं के रोज़मर्रा के काम में वैज्ञानिक कंप्यूटिंग, मशीन लर्निंग, डेटा माइनिंग, बड़े पैमाने पर रैखिक बीजगणित, और वितरित एवं समानांतर कंप्यूटिंग शामिल थे। इसलिए, Julia को वैज्ञानिक कंप्यूटिंग को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया और इसमें विज्ञान, गणित, सांख्यिकी और मशीन लर्निंग के क्षेत्रों में अतिरिक्त उपयोग मामलों को सक्षम करने वाले मज़बूत पैकेजों का चयन है। 

Julia के नुकसान

अब तक Julia को मिली उभरती हुई पहचान के बावजूद, यह भाषा परिपूर्ण से दूर है और वर्तमान में कुछ उल्लेखनीय सीमाएँ रखती है। 

• आयु: Julia एक नई भाषा है। इसलिए, यह Python और R जैसी अन्य भाषाओं जितनी लोकप्रिय या समर्थित नहीं है।
• पहले प्लॉट तक का समय समस्या: Julia के JIT कंपाइलर में अभी भी कुछ मुद्दे हैं, जिसके चलते कुछ पैकेजों का कोड पहली बार चलाने पर स्पष्ट विलंब दिखता है। लेखक कहते हैं, “अंदरूनी तौर पर Julia के काम करने के तरीके के कारण, यह हल करने के लिए एक कठिन समस्या है, लेकिन पिछले कुछ वर्षों में इस कंपाइलेशन समय को कम करने के लिए काफ़ी प्रगति हुई है।” [स्रोत: Julia Documentation].  
• छोटा इकोसिस्टम: नई तकनीक से अपेक्षित रूप में, Julia का समुदाय और इकोसिस्टम अभी शुरुआती चरणों में है। यद्यपि Julia के पास बहुत-से अनूठे समाधान और पैकेज हैं, लेकिन Python और R के इकोसिस्टम की तुलना में ये बहुत छोटे हैं — और दोनों का इकोसिस्टम पिछले 20+ वर्षों से विकसित हो रहा है। 

Python बनाम Julia: मुख्य अंतर

Python के पास एक स्थापित, बड़ा समुदाय है जो भाषा में योगदान देता है और अन्य Python डेवलपर्स का समर्थन करता है। यह भाषा अत्यंत बहुमुखी भी है और इसके कई उपयोग मामले हैं, इस प्रकार यह जनरल-पर्पज़ प्रोग्रामिंग भाषा के नाम पर खरी उतरती है। इसके विपरीत, यद्यपि Julia को भी जनरल-पर्पज़ प्रोग्रामिंग भाषा माना जाता है, यह Python की तुलना में काफ़ी कम बहुमुखी है — हालांकि यह वैज्ञानिक प्रोग्रामिंग के लिए एक बेहतरीन टूल है। 

Julia को आकर्षक बनाने वाले प्रमुख कारकों में से एक है इसकी गति; स्पीड और परफॉर्मेंस में Julia, Python से बेहतर है। इसका कारण यह है कि Julia मूलतः एक संकलित भाषा है, जबकि Python एक इंटरप्रिटेड भाषा है, जिसमें प्रत्येक लाइन को दोबारा संसाधित करना पड़ता है, जिससे निष्पादन धीमा हो जाता है।   

Julia बनाम Python - किसे चुनें? 

यह अभी यह स्पष्ट रूप से कहना जल्दबाज़ी होगी कि Julia, डेटा साइंस और मशीन लर्निंग जैसे कुछ डोमेन्स में Python को हटा देगी। यद्यपि दोनों भाषाओं के सिंटैक्स पढ़ने और सीखने में आसान हैं, फिर भी उनकी अपनी-अपनी खूबियाँ हैं। उदाहरण के लिए, Python का बड़ा स्थापित समुदाय और ढेरों फ्रेमवर्क्स व लाइब्रेरीज़ हैं, साथ ही यह अत्यधिक बहुमुखी है। दूसरी ओर, Julia वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए एक उत्कृष्ट टूल है, जो अपनी गति के कारण लोकप्रियता हासिल कर रही है। 

अनुभवी पेशेवरों के लिए, यदि किसी भाषा के लाभ महत्वपूर्ण हैं, तो नई प्रोग्रामिंग भाषा सीखना एक सार्थक निवेश हो सकता है, क्योंकि कौशल अर्जित करने में समय लगता है, जो उत्पादकता को प्रभावित कर सकता है। अपनी यात्रा शुरू कर रहे शुरुआती लोगों को जॉब बोर्ड्स पर ध्यान देना चाहिए कि किन कौशलों की मांग है और उसके अनुसार खुद को तैयार करना चाहिए। 

यह तय करने का एक और तरीका कि कौन-सी भाषा चुननी है, यह देखना है कि आप किस प्रकार के प्रोग्राम बनाना चाहते हैं। जो प्रोग्राम बहुत बड़े नहीं हैं, उनके लिए Python, संकलित होने के बजाय इंटरप्रिटेड होने के कारण, Julia से तेज़ी से परिणाम दे सकती है। हालांकि, यदि आप CPU-हेवी कम्प्यूटेशंस वाले प्रोग्राम बनाने की योजना बना रहे हैं, तो शायद आपको Julia की ओर झुकना चाहिए।