Julia vs Python - Qual você deve aprender?

Os campos da ciência de dados e do aprendizado de máquina possibilitaram que as máquinas aprendessem com a experiência e obtivessem percepções surpreendentes sobre como as coisas e as pessoas funcionam. Entretanto, a realização do potencial dessas tecnologias requer um nível moderado de capacidade técnica. Muitas ferramentas foram desenvolvidas para simplificar os procedimentos ao trabalhar em projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina. Por exemplo, veja as principais linguagens de programação para cientistas de dados em 2022.

Inicialmente, as conversas sobre qual linguagem de programação os iniciantes deveriam aprender para a ciência de dados e o aprendizado de máquina eram dominadas por Python vs. Python. R (você pode saber mais sobre a diferença entre Python e R para ciência de dados em um post separado). Agora, as coisas estão começando a mudar; não há dúvida de que Python tem sido uma das linguagens de programação mais populares dos últimos tempos. De acordo com o Índice TIOBE de novembro de 2022, o Python está no topo das paradas de popularidade, mas há uma nova ferramenta no bloco chamada Julia.  

À medida que o Julia continua a ganhar força, vários profissionais experientes em ciência de dados e aprendizado de máquina podem pensar se vale a pena aprimorar suas habilidades, enquanto os iniciantes estão se fazendo novas perguntas, como "devo aprender Python ou Julia?". Neste artigo, apresentaremos as diferenças entre Python e Julia para ajudar a simplificar o processo de tomada de decisão, de modo que você possa começar a avançar ou aprimorar sua carreira. 

O que é Python? 

A maioria das pessoas do setor de tecnologia já deve ter ouvido falar de Python - ele é popular entre os desenvolvedores há muitos anos, especialmente desde o surgimento da ciência de dados e do aprendizado de máquina. A linguagem foi concebida por Guido van Rossum e foi lançada pela primeira vez em 1991 como sucessora da linguagem de programação ABC. 

Python é uma linguagem de programação de alto nível, interpretada e orientada a objetos com semântica dinâmica, o que significa que suas variáveis são objetos dinâmicos. O interpretador Python e as extensas bibliotecas padrão que acompanham a linguagem de programação são distribuídos gratuitamente e estão disponíveis na forma de código-fonte ou binária. 

"Suas estruturas de dados integradas de alto nível, combinadas com a tipagem dinâmica e a vinculação dinâmica, tornam-no muito atraente para o desenvolvimento rápido de aplicativos, bem como para uso como linguagem de script ou de cola para conectar componentes existentes." 

[Fonte: Documentação do Python].

Quem usa Python?

Python é uma linguagem de uso geral. Assim, você pode usá-lo para criar software em uma ampla gama de domínios de aplicativos em várias configurações de hardware e sistemas operacionais. 

Os domínios de exemplo incluem: 

• Ciência de dados (confira esta folha de dicas de Python para ciência de dados para iniciantes)
• Scripting/Automação (ou seja, rastreamento de preços de produtos e preenchimento de formulários)
• Desenvolvimento web 
• Aprendizado de máquina
• Teste de software 

Confira nosso artigo em . Para que serve o Python? 7 Real-Life Python Uses para se aprofundar mais nos casos de uso do Python. 

Vantagens do Python

Vários fatores contribuem para que o Python seja extremamente popular. Aqui estão alguns: 

• Acessibilidade: A sintaxe do Python quase imita a da linguagem natural, o que facilita a leitura e a compreensão por outros desenvolvedores. Consequentemente, os desenvolvedores podem criar projetos e aprimorá-los mais rapidamente, pois a linguagem é extremamente simples. 
• Versatilidade: Python é uma linguagem de uso geral, o que significa que ela pode fazer e criar várias coisas diferentes, desde o aprendizado de máquina até a criação de scripts e a automação de tarefas cotidianas.
• Código aberto: O Python é desenvolvido sob uma licença de código aberto aprovada pela OSI. Portanto, é livre para uso e distribuição para todos os fins, inclusive para uso comercial. A combinação da distribuição gratuita do Python com sua crescente popularidade contribuiu para o desenvolvimento de uma forte comunidade em torno da linguagem, à qual os usuários podem recorrer sempre que precisarem de suporte.
• Bibliotecas: As bibliotecas são ferramentas extremamente úteis que podem tornar os desenvolvedores mais eficientes em seus trabalhos. No momento em que este artigo foi escrito, há mais de 137.000 bibliotecas Python que podem ser usadas para criar aplicativos em uma variedade de campos. 

Desvantagens do Python

Apesar de todas as vantagens do Python, ele tem seu quinhão de opositores pelos seguintes motivos: 

• Velocidade: Uma das principais críticas ao Python é sua velocidade. Por ser uma linguagem interpretada tipada dinamicamente, o Python é lento em comparação com linguagens compiladas, como C e Java (que também pode ser considerada interpretada, pois é uma linguagem híbrida). 
• Consumo de memória: O Python é flexível em relação aos tipos de dados, o que resulta no consumo de uma grande quantidade de memória. 
• Ambiente móvel: Apesar de prosperar no desenvolvimento de aplicativos de servidor e desktop, o Python não é ideal para o desenvolvimento móvel devido ao seu alto consumo de memória e à baixa velocidade de processamento em comparação com outras linguagens de programação. 
• Erros de tempo de execução: Python é uma linguagem tipada dinamicamente, o que significa que os tipos de dados são associados a valores em vez de variáveis. Muitos usuários do Python reclamaram desse design, pois ele apresenta vários problemas. Por exemplo, o valor atribuído a uma variável pode ser alterado a qualquer momento em um programa, o que significa que o tipo de dados da variável pode mudar, causando erros no tempo de execução. 

O que é Julia?

No início de 2022, no ano de seu décimo aniversário, a Julia Computing anunciou que a linguagem de programação havia sido baixada quase 35 milhões de vezes, o que representa quase cinco vezes o número total acumulado de downloads nos três anos anteriores. Foi esse tipo de crescimento que chamou a atenção de vários desenvolvedores para Julia.

Observação: Desenvolva suas habilidades de programação em Julia com o curso Introduction to Julia. 

Os fundadores da Julia - Jeff Bezanson, Alan Edelman, Stefan Karpinski, Viral B. Shah - tinham um objetivo claro: melhorar as deficiências de outras linguagens de programação e, ao mesmo tempo, incorporar suas qualidades distintas e desejáveis. Em uma publicação no blog intitulada Por que criamos o Julia, os autores declaram descaradamente: "Somos gananciosos: queremos mais" antes de listar várias qualidades desejáveis, porém ambiciosas, que gostariam que estivessem presentes no Julia.

"Queremos uma linguagem que seja de código aberto, com uma licença liberal. Queremos a velocidade do C com o dinamismo do Ruby. Queremos uma linguagem que seja homoicônica, com macros verdadeiras como Lisp, mas com notação matemática óbvia e familiar como Matlab. Queremos algo tão útil para a programação geral quanto o Python, tão fácil para a estatística quanto o R, tão natural para o processamento de strings quanto o Perl, tão poderoso para a álgebra linear quanto o Matlab, tão bom para unir programas quanto o shell. Algo que seja muito simples de aprender, mas que deixe os hackers mais sérios satisfeitos. Queremos que seja interativo e que seja compilado. (Já mencionamos que ele deve ser tão rápido quanto o C?)."

[Fonte: Por que criamos a Julia].

Quando lançaram o Julia 1.0.0 em 2018, 90% das promessas feitas seis anos antes haviam sido cumpridas. 

Mas o que é exatamente a Julia? 

A melhor maneira de pensar nela é como uma linguagem de programação de alto nível, dinâmica, rápida e fácil de usar, com recursos adequados para análise numérica e ciência da computação. Você pode saber mais sobre The Rise of Julia em um artigo separado. 

Quem usa o Julia?

Um dos principais objetivos do Julia era desenvolver uma linguagem que permitisse aos desenvolvedores escrever código conciso, de alto nível, genérico e abstrato, semelhante a fórmulas matemáticas, e ao mesmo tempo gerar rapidamente o código de máquina de baixo nível comum às linguagens estáticas. 

Apesar de ter sido projetada especificamente para usuários técnicos e científicos, a Julia também é considerada uma linguagem de uso geral, o que significa que ela é amplamente aplicável em todos os domínios de aplicativos e não possui recursos especializados. 

Esses recursos tornaram o Julia extremamente atraente para desenvolvedores de áreas que envolvem: 

• Computação numérica 
• Aprendizado de máquina
• Estatísticas
• Desenvolvimento Web

Confira nosso artigo Para que a Julia é usada? 10 Applications of Julia Programming para se aprofundar nos casos de uso do Julia. 

Vantagens do Julia

• Velocidade: Um dos principais atrativos do Julia é, sem dúvida, sua velocidade. Julia é rápida. Ele usa compilação just-in-time (JIT), o que significa que há menos chance de o código ser interpretado várias vezes, portanto, há menos sobrecarga. Além disso, o Julia supera consistentemente as linguagens de programação de dados existentes, como Python, R e Matlab, em testes de benchmarking, o que se deve ao fato de o Julia ser uma linguagem de programação compilada em vez de interpretada. 
• Acessibilidade: O Julia tem uma sintaxe clara, mais limpa que a do C++, que é simples de usar e fácil de aprender. Ela é tipada dinamicamente, o que geralmente é mais sucinto do que as linguagens tipadas estaticamente.
• Objetivo: Grande parte do trabalho diário dos criadores do Julia incluía computação científica, aprendizado de máquina, mineração de dados, álgebra linear em grande escala e computação distribuída e paralela. Assim, o Julia foi projetado com a computação científica em mente e contém uma seleção robusta de pacotes que permitem casos de uso adicionais nos campos da ciência, matemática, estatística e aprendizado de máquina. 

Desvantagens do Julia

Apesar da introdução florescente que Julia recebeu até agora, a linguagem está longe de ser perfeita e, atualmente, contém algumas limitações significativas. 

• Idade: Julia é um novo idioma. Portanto, a linguagem não é tão popular ou suportada como outras linguagens, como Python e R.
• O tempo para o primeiro problema de plotagem: Ainda há alguns problemas com o compilador JIT do Julia, o que resulta em um atraso perceptível ao tentar executar o código de alguns pacotes pela primeira vez. Os autores afirmam: "Devido à forma como Julia trabalha nos bastidores, esse é um problema difícil de resolver, mas muito progresso foi feito nos últimos anos para reduzir esse tempo de compilação." [Fonte: Documentação da Julia].  
• Pequeno ecossistema: Como esperado de uma nova tecnologia, a comunidade e o ecossistema do Julia ainda estão em seus estágios iniciais. Embora o Julia tenha muitas soluções e pacotes exclusivos, eles são insignificantes quando comparados com o ecossistema do Python e do R, ambos com um ecossistema que vem evoluindo há mais de 20 anos. 

Python vs. Python. Julia: Principais diferenças

O Python conta com uma grande comunidade estabelecida que contribui para a linguagem e oferece suporte a outros desenvolvedores de Python. A linguagem também é extremamente versátil e tem vários casos de uso, fazendo jus ao nome de linguagem de programação de uso geral. Por outro lado, apesar de também ser considerada uma linguagem de programação de uso geral, a Julia é consideravelmente menos versátil do que a Python - no entanto, é uma ótima ferramenta para programação científica. 

Um dos principais fatores que tornam o Julia tão atraente é sua rapidez; o Julia supera o Python em velocidade e desempenho. Isso ocorre porque Julia é uma linguagem compilada escrita em sua base, enquanto Python é uma linguagem interpretada, o que significa que cada linha deve ser reprocessada, resultando em uma execução mais lenta.   

Julia vs Python - Qual escolher? 

É muito cedo para afirmar explicitamente que Julia destronará Python em determinados domínios, como ciência de dados e aprendizado de máquina. Embora ambas as linguagens apresentem sintaxes fáceis de ler e de aprender, cada uma tem suas respectivas vantagens. Por exemplo, o Python tem uma grande comunidade estabelecida e uma vasta gama de estruturas e bibliotecas, além de ser extremamente versátil. Julia, por outro lado, é uma excelente ferramenta para computação científica que está crescendo em popularidade devido à sua velocidade. 

Para profissionais experientes, aprender uma nova linguagem de programação pode ser um investimento que vale a pena se os benefícios da linguagem forem significativos, pois a aquisição da habilidade leva tempo, o que pode prejudicar a produtividade. Os iniciantes que estão começando sua jornada devem prestar atenção aos quadros de empregos para ver quais habilidades estão em demanda e se equipar de acordo. 

Outra maneira de determinar qual linguagem escolher é considerar o tipo de programa que você pretende criar. Para programas que não são extremamente grandes, o Python pode gerar resultados mais rapidamente do que o Julia, pois é interpretado em vez de compilado. No entanto, se você planeja criar programas com cálculos pesados de CPU, provavelmente deve se inclinar mais para o Julia.