Comparación entre los Lenguajes Julia y Python ¿Qué Lenguaje de Programación es Mejor?

por Fernando

Dentro de los lenguajes de programación hay muchos que en los últimos años han ganado popularidad dentro delos desarrolladores de software. Este es el caso de Python, uno de los lenguajes con una comunidad creciente en todo el mundo y mayor cantidad de aplicaciones desarrolladas en la actualidad. Por otro lado, el lenguaje de programación Julia ha crecido rápidamente y ha ganado popularidad entre muchos desarrolladores y sobre todo en la comunidad científica. En el informe del Índice TIOBE para mayo de 2020 sitúa a Julia en la posición 39. Esto indica que Julia está creciendo rápidamente en el mundo de la programación.

En este artículo le brindamos una comparación entre los lenguajes Python y Julia, teniendo como base los aspectos más importantes a la hora de valorar un lenguaje de programación. Podrá tener una idea más clara de las fortalezas y debilidades de estos lenguajes. Partiendo de la comprensión del siguiente análisis tendrá una mejor comprensión de cual lenguaje se adecua más a sus características como desarrollador

Una introducción al lenguaje de programación Python

Python es un lenguaje de programación creado en 1991 por Guido van Rossum. Es considerado como sucesor de su anterior lenguaje ABC, del cual tomó las mejores características y su sintaxis. Es un lenguaje multiparadigma: orientado a objetos, soporta programación imperativa y programación funcional. Otras de sus características más importantes son que es un lenguaje interpretado, usa tipado dinámico y es multiplataforma.

Python implementa la resolución dinámica de nombres, a lo que también se le llama llamado enlace dinámico de métodos. Esta característica lo que permite es enlazar un método y un nombre de variable en tiempo de ejecución de una aplicación.

Se puede considerar a Python como un lenguaje de uso general ya que soporta estructuras de datos de alto nivel, enlace y escritura dinámicos y otras características de este tipo. Estas características hacen a este lenguaje ideal para el desarrollo de aplicaciones complejas.

Filosofía de Python

Estos principios de la Filosofía Python fueron descritos por el desarrollador de Python Tim Peters en el libro El Zen de Python, estos son:

Bello es mejor que feo.
Explícito es mejor que implícito.
Simple es mejor que complejo.
Complejo es mejor que complicado.
Plano es mejor que anidado.
Disperso es mejor que denso.
La legibilidad cuenta.
Los casos especiales no son tan especiales como para quebrantar las reglas.
Lo práctico gana a lo puro.
Los errores nunca deberían dejarse pasar silenciosamente.
A menos que hayan sido silenciados explícitamente.
Frente a la ambigüedad, rechaza la tentación de adivinar.
Debería haber una -y preferiblemente sólo una- manera obvia de hacerlo.
Aunque esa manera puede no ser obvia al principio a menos que usted sea holandés.
Ahora es mejor que nunca.
Aunque nunca es a menudo mejor que ya mismo.
Si la implementación es difícil de explicar, es una mala idea.
Si la implementación es fácil de explicar, puede que sea una buena idea.
Los espacios de nombres (namespaces) son una gran idea ¡Hagamos más de esas cosas!

Una introducción al lenguaje de programación Julia

Julia es un lenguaje de programación de código abierto, multiplataforma y multiparadigma de tipado dinámico de alto nivel y de alto rendimiento para la computación genérica. El nombre del lenguaje se escogió en honor a Gaston Julia, un matemático francés que descubrió los fractales. Julia fue creado para resolver las insuficiencias de otros lenguajes de programación.

Julia es especialmente utilizado en computación numérica y científica debido a sus características. Este admite el paralelismo en tres niveles primarios: co-rutinas e hilos ligeros verdes, multiprocesamiento y procesamiento distribuido.

Sus aplicaciones principales se encuentran en el desarrollo de software para big data y computación en la nube debido a su facilidad de uso, velocidad, soporte de alto nivel para la computación en la nube y su implementación del paralelismo. Su crecimiento ha estado marcado en gran medida por sus facilidades para el desarrollo de este tipo de aplicaciones.

Características del lenguaje de programación Julia

Libre y de código abierto, con licencia del MIT.
Diseñado para computación paralela y distribuida.
Lenguaje compilado.
Buen rendimiento, muy parecido al de lenguajes compilados estáticamente.
Gestor de paquetes integrado.
Sistema de tipado dinámico.
Interoperabilidad con otros lenguajes de programación.
Generación automática de código para diferentes tipos de argumentos.
Características de línea de comandos para gestionar otros procesos
Macros tipo Lisp y otras herramientas para la metaprogramación.
Lenguaje escrito dinámicamente.
Fácil de aprender.
Soporte eficiente para Unicode, incluyendo UTF-8.
Permite co-rutinas e hilos ligeros verdes para la gestión automática de memoria.
Los tipos definidos por el usuario son tan rápidos y compactos como los tipos estándar integrados.

¿Quién usa a Julia?

El lenguaje Julia es muy utilizado entre matemáticos y científicos de datos. El Banco de la Reserva Federal de Nueva York ha usado a Julia para modelar la economía estadounidense, su estimación con este lenguaje aumentó notablemente con respecto al lenguaje que utilizaban anteriormente. La empresa de gestión de inversiones BlackRock utiliza Julia para el análisis de series temporales, mientras que la aseguradora británica Aviva lo utiliza para calcular riesgos.

Otras empresas que utilizan Julia son la Alianza de Modelado Climático, NVIDIA, CISCO, QuantEcon y muchas otras. También es usado en otros campos del conocimiento como la inteligencia artificial, las matemáticas aplicadas, el análisis de datos, la visualización y el aprendizaje automático.

Una comparación entre los lenguajes Julia y Python

A continuación, estaremos haciendo una comparación entre los lenguajes Julia y Python que le permitan elegir entre un lenguaje u otro.

Rendimiento

En este aspecto debemos tener en cuenta que Python es un lenguaje interpretado, en cambio Julia es un lenguaje compilado. Por lo que los programas escritos en Julia se procesan directamente como código ejecutable.

En el código escrito en Julia puede usar la interoperabilidad con otros lenguajes como Python, C, R y otros. La ejecución de código escrito en Julia nos da excelentes resultados, la ejecución es eficiente y rápida. No hay necesidad de realizar muchas optimizaciones y técnicas de generación de perfiles nativos para mejorar el rendimiento.

El tiempo de ejecución de códigos complejos en Julia es menor que el de Python. Python, al ser un lenguaje interpretado, tarda más tiempo en ejecutar el código. Además, requiere varios métodos de optimización y bibliotecas externas para mejorar el rendimiento.

Velocidad

La velocidad es uno de los pilares fundamentales en la creación del lenguaje Julia. De hecho, este lenguaje forma parte de Petaflop Club, lo que significa que este lenguaje es capaz de superar un petaflop por segundo de rendimiento máximo.

Al ser un lenguaje compilado Julia, el uso del compilador justo a tiempo (JIT) de alto desempeño y el diseño del lenguaje le permiten a Julia acercarse al desempeño de C. Su velocidad es impresionante en la ejecución de funciones computacionales y numéricas complejas ya que su diseño fue pensado entre otras cosas con este objetivo.

Por su parte, Python es rápido también, pero no iguala la velocidad de Julia. Es bueno destacar que la mejora de los intérpretes de Python le ha permitido aumentar su velocidad cada vez más. También es posible aumentar su velocidad haciendo uso de compiladores de terceros, bibliotecas externas o con herramientas de optimización.

Bibliotecas

En el aspecto de las bibliotecas y paquetes Python es el claro ganador. Al ser Julia un lenguaje más joven hace que no cuente con una cantidad grande de bibliotecas. En algunos casos estas bibliotecas están mal optimizadas lo que también puede empeorar el rendimiento ocasionalmente. Sin embargo, Julia tiene la capacidad de interactuar con bibliotecas externas de otros lenguajes y las propias se encuentran en constante crecimiento.

Python cuenta con una gran cantidad y diversidad de bibliotecas, debido principalmente a su popularidad y cantidad de años en el mercado. Además, al igual que Julia es compatible con una gran cantidad de bibliotecas de terceros lo que facilita su uso y la inclusión de funcionalidades que mejoran el trabajo de los desarrolladores.

Comunidad de Desarrollo

La comunidad de desarrollo de cualquier lenguaje indica el éxito que este ha alcanzado. Python tiene alrededor de 30 años desde su lanzamiento, por lo que su comunidad es mucho mayor que el joven lenguaje Julia. El lenguaje de programación Python cuenta con una gran comunidad en todo el mundo.

Uno de los lenguajes con mayor crecimiento de los últimos años es Python. Al contar con una gran comunidad los problemas y dudas de cualquier desarrollador son fácilmente resueltos. Apenas hay ningún problema relacionado con Python que no puedas obtener ayuda.

Julia es un lenguaje joven que aún no ha llegado a los diez años desde su lanzamiento. En consecuencia, está menos extendido y cuenta con una comunidad más pequeña. La comunidad de Julia está en su etapa de desarrollo, creciendo cada vez más, lo que le augura un futuro muy bueno a este lenguaje.

Soporte

El soporte es un aspecto que permite la constante mejora y resolución de problemas en cualquier lenguaje de programación. En este caso Python es superior a Julia en cuanto a soporte. Al contar con una comunidad de programación mayor, Python ofrece soporte a herramientas, sistemas e interfaces.

Julia carece de soporte sustancial, herramientas de depuración o resolución de problemas con el rendimiento al nivel del lenguaje Python.

Versatilidad

Python es un lenguaje de programación completo, por lo que ofrece una gran versatilidad para el desarrollo de varios tipos de aplicaciones. Existen una gran cantidad de funciones que se pueden realizar en Python que no se pueden hacer con Julia. Con Python se pueden desarrollar aplicaciones con diferentes propósitos: secuencias de comandos servicios y páginas web, automatización, funciones algorítmicas, realidad virtual y muchas otras.

En el caso de Julia, aunque se pueden realizar aplicaciones con varios propósitos, está orientado a la comunidad de programación científica. Las aplicaciones con fines de procesamiento matemáticos, procesamiento de datos, algoritmos y aprendizaje automático se desarrollan mucho mejor en Julia que en Python.

Facilidad de uso

En este aspecto es válido destacar que ambos lenguajes son fáciles de usar, dependiendo del uso que se le vaya a dar. En el caso de Julia cuenta con una sintaxis matemática que refleja cómo se escriben las fórmulas matemáticas, lo que lo hace el lenguaje ideal para la codificación de programas matemáticos y algoritmos para usos científicos. Julia también es útil para escribir códigos de otros tipos a una velocidad significativa.

Python es más conveniente que Julia debido a una amplia gama de bibliotecas, así como el soporte con que cuenta. Además, su sintaxis fácil de usar en la codificación. Su curva de aprendizaje no es alta, desarrolladores que comienzan a aprender este lenguaje logran comprenderlo de forma rápida.

Resumen de la comparación entre los lenguajes Julia y Python

Característica	Python	Julia
Popularidad	Python es uno de los lenguajes más populares dela actualidad. Cuenta con una gran cantidad de seguidores y desarrolladores que lo utilizan.	Es un lenguaje con pocos años, su popularidad es pequeña, pero se encuentra en ascenso.
Madurez	Es un lenguaje más maduro debido a sus años de existencia. Cuenta con una gran comunidad, gran cantidad de bibliotecas y soporte.	Es un lenguaje más joven, debe aumentar su comunidad, soporte y cantidad de bibliotecas para ganar en madurez.
Rendimiento	Es un lenguaje interpretado por lo que su rendimiento es menor que el de uno compilado. Sin embargo, su rendimiento ha ido mejorando con las nuevas versiones del interprete y realizando otras optimizaciones.	Es un lenguaje compilado. Sus tiempos de ejecución son rápidos y un tiene un alto rendimiento.
Conversión de código	Los códigos Python son complejos de convertir a otros lenguajes.	Los códigos Julia se pueden convertir fácilmente a otros lenguajes.
Velocidad	Python es rápido, pero no al nivel de otros lenguajes compilados. Se puede acelerar haciendo uso de bibliotecas externas, optimizaciones o compiladores de terceros.	Julia es más rápida que Python, su velocidad de ejecución puede igualar o superar la de C.
Versatilidad	Es un lenguaje de uso general, se puede utilizar para codificar aplicaciones de varios propósitos.	Es de uso general, pero está más enfocado en la codificación de funciones de computación científica.
Bibliotecas	Cuenta con gran y variada cantidad de bibliotecas, tiene soporte de bibliotecas de terceros.	Tiene compatibilidad limitada con bibliotecas, tiene soporte para algunas bibliotecas de terceros.
Comunidad	Posee una gran comunidad de la cual es fácil obtener ayuda y resolver problemas en línea.	Julia posee una pequeña comunidad, por lo que los recursos en línea para la resolución de problemas son escasos.
Indexación de matrices	Python cuentan con indexación basada en 0.	Las matrices de Julia cuentan con indexación basada en 1.
Escrito dinámicamente	Se escribe dinámicamente, esto ayuda a crear variables en ausencia de declaración de tipo.	Está tipada dinámicamente y estáticamente mecanografiada.
Paralelismo	Puede ejecutar operaciones paralelas pero requiere serialización y deserialización de datos al paralelizar entre subprocesos.	Cuenta con una paralelización superior con una sintaxis de paralelización estabilizada.
Identificación de problemas	Python destaca en la identificación y resolución de herramientas en gran medida a su enorme soporte.	Pobre identificación de problemas.

Resumen de la comparación entre los lenguajes Julia y Python.

Conclusión

Una vez concluida la comparación entre estos lenguajes podemos decir que Python es un lenguaje mucho más completo y maduro que Julia. Este último, está ganando atención y seguidores sobre todo dentro de la comunidad científica. Debe tener en cuenta que debe escoger un lenguaje en dependencia del tipo de aplicación que quiera desarrollar. Tanto Julia como Python tienen asegurado su uso para campos como la inteligencia artificial, realidad virtual, aprendizaje automático y muchos otros. Julia debe ganar en madurez como lenguaje para lograr llegar hasta donde ha llegado Python.

Una introducción al lenguaje de programación Python

Filosofía de Python

Una introducción al lenguaje de programación Julia

Características del lenguaje de programación Julia

¿Quién usa a Julia?