全面比较编程语言Julia和Python，让您更容易做抉择！

验各个方面优于Python，来得适合于建模类推算;当然作为一门优秀的自然语言，Python也可以通过NumPy(一种Debian的Python参数推算扩展)来存储和解决问题大同型矩阵。

c) Julia的操作者数种系统(operand system)与可用加权、绘图的R自然语言操作者生态环境劲敌。而Python在操作者推算各个方面的可靠性落后较为明显。

2.反应速度

a) Julia的可靠性与反应速度可与Fortran和C等转译性自然语言相比之下。不过，Julia并非解读同型自然语言，它主要依赖类同型新闻稿，来制订那些需要要在运行时转译的应用软件。

b) API可以可用Julia来实现小型化的运可用，而无需要借助于手动分析和建模方法。这对可靠性解决办法的应对，十分有利。

c) 凭借着丰富的推算和参数特征，Julia的应用软件制订效率很高。此外，它还较强多重分派能力也，可以较快地合作开发出有数组和实数等数据坎类同型。

d) PythonAPI()打算通过建模方法、第三方JITSQL、以及外部坎来提高Python的反应速度。

3.在数据坎生物学当中的运可用

a) 如前所述，Python可被可用各种目的，数据坎分析只是其当中的一项关键性运可用。

b) 由于Python以外了都能轻松、较快地顺利进行数据坎分析和解决问题的运可用应用软件、方法和坎，因此它踏入了数据坎生物学当中最受欢迎的方法之一。

c) 为了依赖于日益增长的针对数据坎分析和应用软件制订护航的需要求，合作开发者会将Julia运可用到生物学推算、大规模线性代数、建模、既有和分布式推算等一幕当中。

d) Julia增强了Python的可靠性，使得数据坎生物学家都能轻松地制订推算和分析。

4.多功能性

a) Julia都能让数据坎生物学家运用各种自然语言去合作开发项目，并通过字符串的传输顺利进行紧密结合。

b) 作为一种特性非常强的编程自然语言，Julia可以在LaTeX、C、Python和R自然语言当中分解可制订的code。此外，它在制订复杂且大同型的code段时的反应速度也比Python快。

c) 鉴于Julia的PCB落后，您可以通过RCall和PyCall，按需要调用R和Python。

d) 作为非标准可靠自然语言的最佳选项，Python可可用Web合作开发、自动化和剧本的编写。

5.文档和邻里赞同

a) 每种编程自然语言都离不开方法的赞同。经过几十年的发展，Python已拥有了庞大且活跃的互助性编程邻里。此类邻里不但都能通过停滞建模，向API提供各种方法赞同、UI和种系统资源，而且都能确保各种特别是在的应用软件解决办法，都能得到足够的关注。

b) 作为一种新兴的编程自然语言，Julia的邻里赞同仍处于起步阶段，目前已为不赞同各种主要资源和计算机种系统方法。当然，其邻里也打算显得日渐活跃起来。

论证

综上所述，Julia都有著来得快的解决问题反应速度和易于code翻译的特性，当然它也需要要进一步合作开发与完善。而Python虽然在可靠性各个方面有待建模，但是它仍然是JavaScript、数据坎生物学家和学生的选用自然语言。不过，如果您打算从事需要要大量数学推算的项目的话，那么我提拔您选项可用Julia自然语言。

中文翻译介绍

陈峻 (Julian Chen)，51CTO邻里总编，较强十多年的IT项目实施实战经验，善于对内外部资源与风险实施管控，专注传播网络平台与信息化常识与实战经验;停滞以帖子、专题和译文等形式，分享前沿技术与新知;经常以线上、线下等方式，顺利进行信息化类培训与授课。

出处开头：Julia vs. Python: Key Differences To Consider，作者：sai kumar

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