julia 是一種多正規化的函式式程式語言，用於機器學習和統計程式設計。儘管 python 通常被認為是一種物件導向的程式語言，其實它也是用於機器學習的多正規化程式語言。需要注意的是，julia 語言更多地基於函式正規化。此外，julia 語言雖不如 python 那麼流行，但在資料科學中使用 julia 具有很大的優勢，從而使它在很多情況下成為更好的程式語言選擇。
下文將從五個方面介紹 julia 的優勢所在。
速度
首先是速度，這是 julia 語言引以為傲的乙個重要方面。與 python 需要直譯器來執行**不同，julia 主要是依託自身實現編譯。另一方面，與 c 語言等其他編譯語言也不同的是，julia 在執行時進行編譯，而傳統語言則是在執行前進行編譯。如果 julia 語言編寫地非常好，它的速度與 c 語言相當、有時甚至可以超過 c 語言。julia 語言使用即時編譯器 just in time（jit）compiler，它的編譯速度非常快，儘管它編譯時更像是一種解釋型語言而非 c 或 fortran 等傳統低階編譯語言。
通用性
我們都知道通用性是 python 語言相較於 julia 語言的乙個優勢，確實有很多通過 python 語言編寫的專案無法使用 julia 來實現。當然以上僅針對程式語言本身而言，我們這裡提到的通用性是指能夠與其他語言混合程式設計。julia **普遍能夠在 r、latex、python 和 c 等語言中直接執行。這意味著典型的資料科學專案具有一旦被編寫完成並在 julia 本地進行編譯後，在其他程式語言中作為封裝類或僅傳遞字串使用的潛力。
pycall 和 rcall 也是 julia 語言的兩大優勢。考慮到 julia 語言一大缺點在於包的豐富程度不及 python 或 r 語言，利用 pycall 和 rcall 在 julia **中隨時呼叫 python 和 r 為使用者提供了極大的便利。pycall 在 julia 語言中得到了很好地實現，並且也非常有用。
多重派發
julia 是一種非常獨特的型別化語言，具有自己的執行模式和特徵，但其中乙個非常酷的特徵是它的多重派發。首先，julia 的多重派發速度非常快。除此之外，使用 julia 的多型派發能夠將函式定義應用為結構屬性。這使得繼承（inheritance）在 julia 內部可行。不僅如此，使用 julia 的多重派發還可以實現函式的擴充套件，這對於包擴充套件來說好處多多，因為無論什麼時候顯式地匯入 method，使用者都可以對它進行更改。因此，使用者可以很容易地顯式匯入自己的 method，並選擇相應結構將它擴充套件為乙個新的函式。
適用於 ml 的程度
與 python 不同，julia 語言的目的是應用於統計學和機器學習領域。python 語言則建立於 20 世紀 90 年代早期，是一種物件導向的語言，並且自此之後也改變了很多。儘管 python 具有很長的發展歷史以及廣泛的應用範圍，但使用一種專門建立用於高階統計工作的語言能夠帶來很大的好處。
包管理器
julia 的 pkg 包管理器秒殺 python 的 pip 包管理器。pkg 自帶 repl 和 julia 包，你可以從中構建、新增、移除、例項化包。因為 pkg 和 git 是繫結的使得以上操作尤其便利。更新、新增包都非常容易。總之，比起 python 的 pip，pkg 的使用體驗在任何時候都要愉悅得多。
總結
r 也好，julia 也好，python 也好，你用什麼語言其實沒那麼重要。重要的是，你要知道每種語言都有它的劣勢，沒有哪種語言是無可挑剔的。特別是當你的程式用途廣泛時尤為明顯（從機器學習到 gui 到 api）。綜上所述，julia 和 python 一樣是我很喜歡的語言之一。python 有更好的包，如果專案足夠小，我就會用 python。但是對於擁有數百萬個觀察結果的資料集，用 python 讀取資料都會變成一件難事。
總之，我對 julia 的未來滿懷期待。julia 寫起來很有趣，而且在未來的資料科學領域可能會變得更加實用。
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