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Julia und General-Purpose

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  1. Julia und General-Purpose

    Autor: glasen77 25.06.19 - 13:22

    Julia ist (noch) keine General-Purpose-Sprache. Soll sie auch nicht sein. Julia fühlt sich in der Datenanalyse als Alternative zu R, Matlab und Numpy/Pandas am wohlsten.

    Dort glänzt die Sprache auch. Der seltsamste Aspekt an Julia wurde aber gar nicht erwähnt:

    Während man in Matlab, R und mit Numpy Schleifen meiden sollte, wie der Teufel das Weihwasser, sind diese unter Julia schneller als Operationen auf Matrizen.

  2. Re: Julia und General-Purpose

    Autor: befo.social 25.06.19 - 13:31

    Jain, Matlab kann effizient mit bestimmten Schleifen umgehen - dazu muss man allerdings einigermaßen gut wissen, was Matlab tut und solch Verhalten kann sich leider bei Matlab mit jedem Update ändern.

    Aber gerade "parfor" ist schon nützlich - schließlich ist MATLAB eigl. nur zum Prototypen, von daher spielt Effizienz eine untergeordnete Rolle, wenn MATLAB über diesen Anwendungsbereich hinaus genutzt wird nenne ich es entartetes Entwickeln, auch wenn ich verstehe, dass man aufgrund von Zeitmangel gerade in der Wissenschaft manchmal einfach diesen Weg wählt.

    Julia würde ich schon fast in den Bereich "General Purpose" ziehen (wenn der Entwicklungsstand entsprechend weiter vorangetrieben wird), wobei ich dort auch Numpy als Python Bibliothek sehe. Da du aber auch Numpy davon ausgeschlossen hast bin ich nicht ganz sicher, was genau du alles mit dem Begriff verbindest. (Ich würde Numpy auch in produktivem Code einsetzen um mathematische Problemstellungen zu bewältigen)

  3. Re: Julia und General-Purpose

    Autor: Gamma Ray Burst 25.06.19 - 16:01

    Julia kann nicht mehr als Python in Verbindung mit diversen libraries.

    Aber Julia erscheint mir vom Design her sauberer zu sein, der Umgang mit DataFrames ist auch etwas besser und logischer als mit Python.

    Python ist eine praktische Sprache, mir missfällt aber das Python eine sehr schwache Typisierung hat, was ab einer gewissen Größe des Projekts die Arbeit erschwert.

    Julia ist auch wesentlich moderner als Python, bei Python merkt man, dass vieles eher dran gedübelt wurde und nicht vollständig integriert ist, lambdas und Objekt Orientierung als Beispiele.

  4. Re: Julia und General-Purpose

    Autor: Das Osterschnabeltier 25.06.19 - 18:17

    Gamma Ray Burst schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Julia kann nicht mehr als Python in Verbindung mit diversen libraries.
    >
    > Aber Julia erscheint mir vom Design her sauberer zu sein, der Umgang mit
    > DataFrames ist auch etwas besser und logischer als mit Python.
    >
    > Python ist eine praktische Sprache, mir missfällt aber das Python eine sehr
    > schwache Typisierung hat, was ab einer gewissen Größe des Projekts die
    > Arbeit erschwert.
    >
    > Julia ist auch wesentlich moderner als Python, bei Python merkt man, dass
    > vieles eher dran gedübelt wurde und nicht vollständig integriert ist,
    > lambdas und Objekt Orientierung als Beispiele.

    Inwiefern ist Julia stärker typisiert?

  5. Re: Julia und General-Purpose

    Autor: glasen77 26.06.19 - 11:54

    Das Osterschnabeltier schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Inwiefern ist Julia stärker typisiert?

    Man kann bei Julia explizit den Typ einer Variable vorgeben:

    function test(a::Int64)
    return a/2
    end

    test(5) -> Wirft Fehler, da 5 vom Typ Int32 ist.
    test(Int64(5)) -> Funktioniert.

    Dadurch, dass man die Datentyp vorgeben kann, wird der Code sehr viel schneller, da der Compiler nicht den Datentyp raten muss.

  6. Re: Julia und General-Purpose

    Autor: Gamma Ray Burst 26.06.19 - 14:04

    glasen77 schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Das Osterschnabeltier schrieb:
    > ---------------------------------------------------------------------------
    > -----
    > > Inwiefern ist Julia stärker typisiert?
    >
    > Man kann bei Julia explizit den Typ einer Variable vorgeben:
    >
    > function test(a::Int64)
    > return a/2
    > end
    >
    > test(5) -> Wirft Fehler, da 5 vom Typ Int32 ist.
    > test(Int64(5)) -> Funktioniert.
    >
    > Dadurch, dass man die Datentyp vorgeben kann, wird der Code sehr viel
    > schneller, da der Compiler nicht den Datentyp raten muss.

    Exakt ...

    Bei Python gibt es zwar auch eine Typisierung nur wird diese grundsätzlich erst bei der Laufzeit geprüft.

    Was im Zweifel zu runtime Problemen führt. Bei Julia fällt das schon während der Compilierung auf.

    Die Typisierung ist bei Julia tiefer verankert als bei Python.

    Aber weniger als bei Scala. Scala ist hinsichtlich Typsicherheit extrem, die Firma die Scala entwickelt hieß früher auch Typesafe ...

    Hier Vergleich der Typisierung zwischen Julia und Haskell (Scala ist so eine Art Haskell on JVM).
    https://www.reddit.com/r/haskell/comments/5dxovr/julia_vs_haskell_type_system/

  7. Re: Julia und General-Purpose

    Autor: Das Osterschnabeltier 26.06.19 - 20:13

    Ah, das ist schön zu hören! Ich dachte Typisierung ist ein vernachlässigtes Anhängsel wie in Python. Das macht die Sprache gleich ein Stück attraktiver.

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