Julia vs Python - Hangisini Öğrenmelisiniz?

Veri bilimi ve makine öğrenimi alanları, makinelerin deneyimden öğrenmesine ve şeylerin ve insanların nasıl işlediğine dair çarpıcı içgörüler elde etmesine imkân tanıdı. Ancak bu teknolojilerin potansiyelini hayata geçirmek belirli bir teknik yeterlilik gerektirir. Veri bilimi ve makine öğrenimi projelerinde çalışırken süreçleri basitleştirmek için birçok araç geliştirildi. Örneğin, 2022'de Veri Bilimciler için en iyi programlama dillerine göz atın.

Başlangıçta, veri bilimi ve makine öğrenimi için yeni başlayanların hangi programlama dilini öğrenmesi gerektiğine ilişkin tartışmalar Python ve R etrafında dönüyordu (ayrı bir yazıda Veri Bilimi için Python ve R arasındaki fark hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz). Şimdi işler değişmeye başladı; Python'un son yılların en popüler programlama dillerinden biri olduğuna şüphe yok. TIOBE Endeksi'nin Kasım 2022 verilerine göre Python popülerlik sıralamasında zirvede yer aldı, ancak sahnede Julia adlı yeni bir araç var.  

Julia ivme kazanmaya devam ettikçe, deneyimli pek çok veri bilimi ve makine öğrenimi uygulayıcısı becerilerini geliştirmeye değer mi diye düşünebilirken, yeni başlayanlar da kendilerine “Python mu öğrenmeliyim, Julia mı?” gibi yeni sorular soruyor. Bu yazıda, karar sürecinizi basitleştirmenize yardımcı olmak ve kariyerinizi ilerletmeye veya güçlendirmeye başlamanız için Python ve Julia arasındaki farkları sunacağız. 

Python nedir? 

Teknoloji dünyasındaki çoğu kişi Python'u duymuştur – özellikle veri bilimi ve makine öğreniminin yükselişinden bu yana yıllardır geliştiriciler arasında popülerdir. Dil, Guido van Rossum tarafından tasarlandı ve ilk kez 1991'de ABC programlama dilinin halefi olarak yayınlandı. 

Python, dinamik semantiklere sahip, üst düzey, yorumlamalı, nesne yönelimli bir programlama dilidir – yani değişkenleri dinamik nesnelerdir. Python yorumlayıcısı ve dille birlikte gelen kapsamlı standart kütüphaneler serbestçe dağıtılır ve kaynak ya da ikili biçimde kullanılabilir. 

“Üst düzey yerleşik veri yapıları, dinamik tür belirleme ve dinamik bağlama ile birleştiğinde, Hızlı Uygulama Geliştirme için ve mevcut bileşenleri birbirine bağlamak üzere betik ya da yapıştırma dili olarak kullanım için son derece çekici kılar.” 

[Kaynak: Python Dokümantasyonu]

Python'u kimler kullanır?

Python genel amaçlı bir dildir. Dolayısıyla çok çeşitli donanım yapılandırmaları ve işletim sistemleri genelinde geniş bir uygulama alanında yazılım geliştirmek için kullanılabilir. 

Örnek alanlar şunlardır: 

• Veri Bilimi (Yeni başlayanlar için Veri Bilimi için Python hızlı başvuru kağıdına göz atın)
• Betik Yazma/Otomasyon (ör. ürün fiyatlarını takip etme ve formları doldurma)
• Web geliştirme 
• Makine öğrenimi
• Yazılım testi 

Python kullanım senaryolarına daha derinlemesine girmek için Python Ne İçin Kullanılır? 7 Gerçek Hayat Python Kullanımı başlıklı yazımıza göz atın. 

Python'un avantajları

Python'un son derece popüler olmasına katkıda bulunan birkaç etken vardır. İşte bazıları: 

• Erişilebilirlik: Python'un sözdizimi doğal dile neredeyse birebir benzer; bu da diğer geliştiriciler için okunmasını ve anlaşılmasını kolaylaştırır. Sonuç olarak, dil son derece basit olduğu için geliştiriciler projeleri daha hızlı oluşturup geliştirebilir. 
• Çok yönlülük: Python genel amaçlı bir dildir; yani makine öğreniminden betik yazmaya ve günlük görevlerin otomasyonuna kadar birçok farklı şeyi yapabilir ve oluşturabilir.
• Açık Kaynak: Python, OSI onaylı bir açık kaynak lisansı altında geliştirilir. Dolayısıyla ticari kullanım dahil her amaç için ücretsizdir ve dağıtılabilir. Python'un serbestçe dağıtılabilmesi ve artan popülerliği, kullanıcıların ihtiyaç duyduğunda destek alabileceği güçlü bir topluluğun gelişmesine katkıda bulunmuştur.
• Kütüphaneler: Kütüphaneler, geliştiricilerin işlerini daha verimli yapmalarını sağlayan son derece yararlı araçlardır. Bu yazı hazırlanırken, çeşitli alanlarda uygulamalar geliştirmek için kullanılabilecek 137.000'den fazla Python kütüphanesi bulunmaktadır. 

Python'un dezavantajları

Tüm avantajlarına rağmen, Python şu nedenlerden ötürü eleştiri de alır: 

• Hız: Python'a getirilen başlıca eleştirilerden biri hızıdır. Dinamik türlere sahip yorumlamalı bir dil olduğundan, C ve Java gibi derlenen dillere kıyasla yavaştır (Java da hibrit bir dil olduğundan yorumlamalı olarak değerlendirilebilir). 
• Bellek tüketimi: Python veri türlerine esnektir; bu da yüksek bellek tüketimine yol açar. 
• Mobil ortam: Sunucu ve masaüstü uygulamalarının geliştirilmesinde başarılı olmasına rağmen, Python diğer dillere göre yüksek bellek tüketimi ve yavaş işlem hızı nedeniyle mobil geliştirme için ideal değildir. 
• Çalışma zamanı hataları: Python dinamik olarak türlenen bir dildir; yani veri türleri değişkenler yerine değerlere ilişkilidir. Pek çok Python kullanıcısı bu tasarımdan şikâyet etmiştir çünkü çeşitli sorunlara yol açabilir. Örneğin, bir değişkene atanan değer programın herhangi bir anında değiştirilebilir; bu da değişkenin veri türünün değişmesine ve çalışma zamanında hatalara neden olabilir. 

Julia nedir?

2022'nin başında, onuncu yıldönümlerinde, Julia ekosistemi programlama dilinin neredeyse 35 milyon kez indirildiğini duyurdu; bu sayı, üç yıl öncesine kıyasla toplam kümülatif indirme sayısının yaklaşık beş katıdır. İşte bu tür bir büyüme, Julia'yı pek çok geliştiricinin radarına soktu.

Not: Introduction to Julia kursuyla Julia programlama becerilerinizi geliştirin. 

Julia'nın kurucuları – Jeff Bezanson, Alan Edelman, Stefan Karpinski, Viral B. Shah – tek bir net amaca sahipti: diğer programlama dillerinin eksiklerini iyileştirirken aynı zamanda onların ayırt edici ve arzu edilen niteliklerini de bünyesine katmak. Neden Julia'yı Yarattık başlıklı bir blog yazısında yazarlar, “Açgözlüyüz: daha fazlasını istiyoruz” diyerek Julia'da yer almasını istedikleri arzu edilen ancak iddialı özellikleri sıralıyorlar.

“Açık kaynaklı, esnek lisanslı bir dil istiyoruz. Ruby'nin dinamizmiyle C hızını istiyoruz. Lisp'teki gibi gerçek makrolara sahip homoikonik bir dil istiyoruz, ama Matlab gibi aşikâr, tanıdık matematiksel gösterime sahip olsun. Genel programlama için Python kadar kullanılabilir, istatistik için R kadar kolay, metin işleme için Perl kadar doğal, doğrusal cebir için Matlab kadar güçlü, programları birleştirmede kabuk kadar iyi olsun. Öğrenmesi çok basit, ama en ciddi hacker'ları bile mutlu etsin. Etkileşimli olmasını ve derlenmiş olmasını istiyoruz. (C kadar hızlı olmasından bahsetmiş miydik?).”

[Kaynak: Neden Julia'yı Yarattık]

2018'de Julia 1.0.0'ı yayınladıklarında, altı yıl önce verdikleri sözlerin %90'ını yerine getirmişlerdi. 

Peki Julia tam olarak nedir? 

En iyi, sayısal analiz ve hesaplamalı bilim için çok uygun özellikler içeren, üst düzey, dinamik, hızlı ve kullanımı kolay bir programlama dili olarak düşünebilirsiniz. Julia'nın Yükselişi hakkında ayrı bir yazıda daha fazla bilgi edinebilirsiniz. 

Julia'yı kimler kullanır?

Julia'nın temel hedeflerinden biri, geliştiricilerin matematiksel formüllere benzer şekilde özlü, üst düzey, jenerik ve soyut kod yazmasına olanak tanıyan ve aynı zamanda statik dillere özgü düşük seviyeli makine kodunu hızla üretebilen bir dil geliştirmekti. 

Teknik ve bilimsel kullanıcılar düşünülerek tasarlanmış olmasına rağmen Julia genel amaçlı bir dil olarak da kabul edilir; yani geniş bir uygulama alanına sahiptir ve uzmanlaşmış özelliklerden yoksundur. 

Bu özellikler, aşağıdaki alanlarda çalışan geliştiriciler için Julia'yı son derece cazip kılmıştır: 

• Sayısal Hesaplama 
• Makine Öğrenimi
• İstatistik
• Web Geliştirme

Julia kullanım senaryolarına daha derinlemesine girmek için Julia Ne İçin Kullanılır? Julia Programlamanın 10 Uygulaması başlıklı yazımıza göz atın. 

Julia'nın avantajları

• Hız: Julia'nın en büyük çekiciliklerinden biri tartışmasız hızıdır. Julia hızlıdır. anında derleme (JIT) kullanır; bu da kodun birden fazla kez yorumlanma olasılığını azaltır ve ek yükü düşürür. Ayrıca, Julia yorumlanan bir dil yerine derlenen bir dil olduğundan, karşılaştırma testlerinde Python, R ve Matlab gibi mevcut veri programlama dillerini tutarlı biçimde geride bırakır. 
• Erişilebilirlik: Julia, C++'tan daha temiz, kullanımı basit ve öğrenmesi kolay net bir sözdizimine sahiptir. Dinamik türlendir, bu da genellikle statik türlü dillere kıyasla daha özlü olmasını sağlar.
• Amaçlı tasarım: Julia'nın yaratıcılarının günlük işlerinin büyük kısmı bilimsel hesaplama, makine öğrenimi, veri madenciliği, büyük ölçekli doğrusal cebir ve dağıtık & paralel hesaplamayı içeriyordu. Bu nedenle Julia, bilimsel hesaplama göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır ve bilim, matematik, istatistik ve makine öğrenimi alanlarında ek kullanım senaryolarını mümkün kılan güçlü bir paket seçkisi içerir. 

Julia'nın dezavantajları

Julia'nın şimdiye dek gördüğü umut verici karşılamaya rağmen, dil mükemmel olmaktan uzaktır ve şu anda bazı önemli sınırlamalar barındırmaktadır. 

• Yaş: Julia yeni bir dildir. Bu nedenle Python ve R gibi diğer diller kadar popüler ya da destekli değildir.
• İlk grafiğe kadar geçen süre sorunu: Julia'nın JIT derleyicisinde hâlâ bazı sorunlar vardır; bu da bazı paketlerden kodu ilk kez çalıştırmaya çalışırken fark edilir bir gecikmeye neden olur. Yazarlar, “Julia'nın kaputun altında çalışma şekli nedeniyle bu çözülmesi zor bir problem; ancak derleme süresini azaltmak için son birkaç yılda büyük ilerlemeler kaydedildi” demektedir. [Kaynak: Julia Dokümantasyonu].  
• Küçük ekosistem: Yeni bir teknolojiden bekleneceği üzere, Julia'nın topluluğu ve ekosistemi hâlâ erken aşamalarındadır. Julia'nın pek çok özgün çözümü ve paketi olsa da, bunlar 20+ yıldır evrilen Python ve R ekosistemleriyle karşılaştırıldığında çok daha küçüktür. 

Python vs. Julia: Temel Farklar

Python, dile katkıda bulunan ve diğer Python geliştiricilerini destekleyen yerleşik, büyük bir topluluğa sahiptir. Dil son derece çok yönlüdür ve çok sayıda kullanım alanına sahiptir; böylece genel amaçlı programlama dili tanımını hakkıyla karşılar. Buna karşılık, genel amaçlı bir programlama dili olarak kabul edilmesine rağmen Julia, Python'a kıyasla belirgin biçimde daha az çok yönlüdür – ancak bilimsel programlama için harika bir araçtır. 

Julia'yı bu kadar çekici kılan başlıca faktörlerden biri hızıdır; Julia hız ve performansta Python'u geride bırakır. Bunun nedeni, Julia'nın tabanında derlenen bir dil olması, Python'un ise yorumlanan bir dil olmasıdır; yani her satırın yeniden işlenmesi gerekir ve bu da daha yavaş çalışmaya yol açar.   

Julia vs Python - Hangisini Seçmeli? 

Julia'nın veri bilimi ve makine öğrenimi gibi belirli alanlarda Python'un yerini alacağını açıkça söylemek için henüz erken. Her iki dil de okunması ve öğrenilmesi kolay sözdizimlerine sahip olsa da, kendilerine özgü avantajları vardır. Örneğin Python, yerleşik büyük bir topluluğa ve son derece geniş bir çerçeve ve kütüphane yelpazesine sahiptir; ayrıca çok yönlüdür. Julia ise hızı sayesinde popülerliği artan, bilimsel hesaplama için mükemmel bir araçtır. 

Deneyimli profesyoneller için, eğer dilin faydaları anlamlıysa yeni bir programlama dili öğrenmek zaman aldığı ve üretkenliği etkileyebileceği için buna değer bir yatırım olabilir. Yolculuklarına yeni başlayanlar ise iş ilanlarını takip ederek hangi becerilerin talep gördüğüne dikkat etmeli ve kendilerini buna göre donatmalıdır. 

Hangi dili seçeceğinizi belirlemenin bir başka yolu da geliştirmeyi düşündüğünüz programların türünü dikkate almaktır. Aşırı büyük olmayan programlar için, derlenmek yerine yorumlanıyor olması sayesinde Python, Julia'dan daha hızlı sonuç üretebilir. Ancak CPU yoğun hesaplamalara sahip programlar oluşturmayı planlıyorsanız muhtemelen Julia'ya daha fazla yönelmelisiniz.