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Data Science : Julia vs Python – Quel langage de programmation choisir ?

Data Science : Julia vs Python – Quel langage de programmation choisir ?

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Python existe depuis les années 90, et c’est aujourd’hui l’un des langages de programmation les plus populaires au monde. Python offre un code facile à lire et à apprendre à plus de 7 millions de développeurs dans le monde.  

Python est aussi populaire chez les startups que les grands groupes comme Google ou Netflix et il est utilisé en data science et en machine learning. 

Cependant, le monde de la programmation évolue rapidement et les programmeurs ont besoin de plus d’efficacité, plus de domaines d’application, plus de flexibilité, etc. 

C’est pourquoi Julia a été créé en 2012, avec l’objectif d’avoir un langage de programmation qui a la même utilisation que Python, les mêmes capacités de calcul que Matlab et aussi rapide que C.

Ces deux langages présentent avantages et inconvénients.

 

Quel langage choisir, Julia ou Python ?

 

 

Qu’est-ce que Julia ?

Julia est un langage de programmation créé spécifiquement pour la data science, l’algèbre linéaire complexe, l’exploration de données et le machine learning. Les créateurs de Julia ont voulu remédier aux inconvénients de Python et d’autres langages de programmation, en offrant un outil plus pratique. Mais le langage Julia est-il vraiment meilleur que Python ? 

 

Voici quelques caractéristiques du langage de programmation Julia :

  • Syntaxe simple : Tout comme Python, Julia a une syntaxe simple mais puissante.
  • Interactivité : Julia dispose d’une ligne de commande interactive appelée REPL (Read Eval Print Loop) pour aider les développeurs à ajouter facilement des commandes et des scripts rapides.
  • Julia combine les avantages du typage statique et dynamique : Julia vous permet de spécifier des types de variables, et elle vous permet également de construire des hiérarchies de types afin que les cas généraux puissent traiter des types de variables spécifiques. 
  • Julia est compilée, et n’est pas interprétée : Il offre une performance d’exécution plus rapide. En utilisant le framework LLVM pour la compilation à la volée (JIT). Grâce à cette approche, Julia peut offrir la même vitesse que C.
  • Une occasion d’appeler les bibliothèques C, Fortran et Python : Julia peut travailler directement avec diverses bibliothèques externes. Par exemple, en utilisant la bibliothèque PyCall pour interagir avec du code écrit en Python, et même échanger des données entre Julia et Python.
  • Dispatch multiple rapide : Cette caractéristique rend les fonctions extensibles. En outre, la répartition polymorphe permet aux développeurs d’appliquer des définitions de fonctions comme propriétés d’une structure.
  • Julia inclut un débogueur à part entière : La suite de débogage de Julia peut exécuter du code dans un REPL local afin de vérifier les variables, les résultats et ajouter des points d’arrêt.
  • Prise en charge de la métaprogrammation : Les programmes écrits en Julia peuvent générer d’autres applications Julia et modifier leur propre code.

 

Les avantages de Julia

La syntaxe est optimisée pour les mathématiques :

Julia était destiné aux utilisateurs de langages et d’environnements scientifiques comme R, Octave, Matlab et Mathematica. La syntaxe de ce langage ressemble aux formules utilisées par les non-programmeurs, ce qui rend ce langage plus facile à apprendre pour les mathématiciens.

Julia a été conçue pour le machine learning et les statistiques :

Julia est mieux adaptée à l’algèbre linéaire que Python. Voici à quoi ressemblera une équation point-produit lorsqu’elle sera écrite en Python, R et Julia :

Python -> y = np.dot(array1,array2)

R -> y <- array1 * array2

Julia -> y = array1 .* array2

Bibliothèques natives de machine learning :

Julia développe ses propres bibliothèques de machine learning. Prenons l’exemple de Flux qui est une bibliothèque avec de nombreux modèles pour des tâches communes. Il est écrit en Julia pour pouvoir être modifié en utilisant la compilation JIT de Julia. 

Vitesse :

Les déclarations de type et la compilation JIT permettent à Julia de battre Python non optimisé en matière de vitesse. Il est possible de rendre Python plus rapide en utilisant des compilateurs tiers et des bibliothèques externes, mais Julia a déjà été conçue pour être plus rapide.

Gestion automatique de la mémoire

Tout comme Python, Julia permet aux utilisateurs de ne pas se soucier de l’allocation et de la libération de la mémoire. Elle permet également un contrôle manuel de la corbeille afin de ne pas perdre ces fonctionnalités lors du passage de Python à Julia.

 

Les Avantages de Python

Python offre également de nombreux avantages aux data scientists, même si ce langage n’a pas été créé pour la data science, il a rapidement évolué. 

Les avantages de Python :

Temps d’exécution

Bien que Python puisse fonctionner plus lentement que Julia, son temps d’exécution est moins lourd et il faut donc généralement moins de temps pour que les programmes Python commencent à fonctionner. La compilation JIT de Julia diminue également la vitesse de démarrage, mais Python est plus rapide.

Plus de modules tiers

L’un des principaux avantages de Python est la variété des modules tiers. Il n’y a pas beaucoup de logiciels construits autour de Julia. Les bibliothèques comme Knet et Flux font de Julia un bon choix pour le machine learning, mais PyTorch et TensorFlow sont surtout utilisés pour diverses tâches.

Indexation à base zéro

Dans de nombreux langages, dont le C et Python, les premiers éléments des tableaux sont accessibles avec un zéro. Par exemple, en Python, le premier caractère d’une chaîne est une chaîne [0]. Lorsque vous utilisez Julia, vous devez vous occuper de l’indexation 1, car cette approche est souvent utilisée par diverses applications scientifiques. Il existe une fonction expérimentale qui permet de prendre en charge l’indexation zéro, mais l’indexation par défaut peut être peu pratique pour les personnes ayant une formation en programmation.

Python est plus populaire

Julia a une communauté qui grandit constamment, mais elle est encore loin de la communauté Python.

 

 

Pour conclure, le langage de programmation Julia a été créé spécifiquement pour les calculs scientifiques et le machine learning. Julia surpasse Python en termes de vitesse, tout en étant pratique et facile à utiliser. Néanmoins, Python reste un excellent langage de programmation avec certains avantages comme une belle communauté grandissante et une vitesse de démarrage plus rapide.

Le choix entre Julia et Python dépend donc de vos objectifs.

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Date de publication : 1 février 2021