9 Perbandingan Utama Bahasa Pemrograman Julia dan Python
Isi Artikel
Sama-sama dibutuhkan di bidang data science, sebenarnya mana yang lebih baik antara Julia vs Python?
Jika membicarakan bahasa pemrograman yang paling sering digunakan oleh data scientist, tentu Python adalah jawabannya.
Namun, dalam beberapa tahun terakhir Julia mencuri perhatian dan mulai menggantikan peran Python dalam bidang data science.
Alasannya, karena Julia memiliki kelebihan dari sisi kecepatannya sehingga bisa meringankan pekerjaan seorang data scientist atau ahli statistik.
Lantas, sebenarnya mana dari kedua bahasa pemrograman tersebut yang terbaik dan lebih mudah digunakan?
Nah, jika kamu penasaran seperti apa perbandingan Julia vs Python, sebaiknya simak terus rangkumannya di bawah ini.
Perbandingan Julia vs Python
1. Kecepatan
© Freepik.com
Perbandingan pertama Julia vs Python bisa dilihat dari kecepatan yang dimiliki oleh kedua bahasa pemrograman tersebut.
The IOT Magazine menyebutkan bahwa Julia memiliki kecepatan seperti bahasa pemrograman C. Memang tujuan awal diciptakannya bahasa pemrograman ini untuk kecepatan.
Julia dapat memecahkan masalah berbasis big data, cloud computing, data analytics, dan statistik dengan lebih cepat.
Karena itu, jika dilihat dari kecepatan kinerja, maka Julia lebih unggul jika dibandingkan Python.
2. Perpustakaan
© Freepik.com
Jika membicarakan soal perpustakaan, tentu Python menjadi lebih unggul. Hal itu disebabkan Python telah memiliki kumpulan perpustakaan yang beragam.
Bahkan, cukup banyak perpustakaan pihak ketiga yang sudah mendukung Python. Banyaknya perpustakaan tentunya akan membantu pengguna dalam melakukan pengodean Python.
Sementara itu, Julia memang adalah sebuah bahasa pemrograman yang masih baru. Jadi, perpustakaan yang dimilikinya masih terbatas.
3. Fleksibilitas
© Sejuku.net
Perbandingan Julia vs Python yang selanjutnya dilihat dari fleksibilitasnya. Python disebut lebih fleksibel dan sangat serbaguna.
Python dapat dimanfaatkan untuk web scripting, pengembangan web, dan banyak tugas pemrograman lainnya.
Selain itu, bahasa pemrograman ini memiliki kumpulan libraries dan framework yang beragam.
Jadi, dapat menghemat waktu bagi para developer untuk mengerjakan tugasnya. Sementara itu, Julia lebih cocok digunakan untuk memecahkan masalah pemrograman ilmiah seperti statistika.
4. Paralelisme
© Shopify.com
Melansir dari Jigsaw, baik Julia atau Python dapat dijalankan secara paralel atau melakukan komputasi secara bersamaan untuk pengolahan data yang besar.
Dalam Python menggunakan metode yang membutuhkan data serialization dan deserialization. Sementara Julia memiliki teknik yang lebih mudah dan simpel.
Selain itu, Julia memiliki sintaks yang lebih ringan dibandingkan Python. Hal tersebut membuat Julia memiliki keterbatasan sebagai bahasa pemrograman.
5. Bahasa pemrograman dinamis
© Pexels.com
Baik Julia atau Python sebenarnya adalah bahasa pemrograman yang dinamis. Bahasa pemrograman jenis ini tidak membutuhkan kompilasi sebelum dijalankan.
Kompilasi dilakukan hanya saat runtime sehingga bahasa pemrograman dinamis membutuhkan runtime environment dengan tujuan untuk mengubah kode menjadi bahasa yang dipahami komputer.
Namun, menariknya Julia tidak hanya bisa ditulis secara dinamis, tapi juga statis. Jadi pengembang dapat menulis kode sesuai kebutuhannya.
Jadi, dalam hal ini Julia lebih unggul karena bisa digunakan baik secara dinamis maupun statis.
6. Dukungan tools
© Freepik.com
Perbandingan Julia vs Python juga dapat dilihat dari dukungan tools yang dimilikinya. Bagi setiap pengembang, tentu dengan adanya tools pendukung akan lebih memudahkan pekerjaan mereka.
Dalam hal yang satu ini rupanya Python jauh lebih unggul dari Julia. Python menawarkan banyak sekali tools yang berguna untuk mendukung pekerjaan pengembang.
Bahasa pemrograman ini juga telah memiliki tools untuk debugging dan penyelesaian masalah kinerja. Sementara Julia adalah bahasa pemrograman yang masih baru sehingga tools-nya masih terbatas.
7. Konversi kode
© Freepik.com
Julia dapat melakukan konversi kode dengan lebih mudah. Jadi, sebuah kode yang ditulis dengan Python atau C dapat dengan mudah dikonversi ke Julia.
Sementara itu, konversi kode dari Python ke C atau sebaliknya tidaklah mudah. Namun, Julia dapat melakukan hal itu dengan baik sehingga lebih unggul dalam poin yang satu ini.
Julia dapat diimplementasikan dengan mudah dalam perpustakaan yang ditulis dalam bahasa C atau Fortran.
8. Kemudahan untuk data science
© Freepik.com
Jika membahas Julia vs Python dari kemudahannya untuk digunakan dalam data science, rupanya yang lebih unggul adalah Julia.
Hal itu disebabkan Julia memang dirancang dengan target komunitas ilmiah. Selain itu, sintaks Julia juga lebih mudah dipahami karena seperti menulis rumus matematika pada umumnya.
Jadi, Julia lebih mudah digunakan untuk menyelesaikan operasi matematika atau statistika. Jadi, Julia lebih banyak dipilih oleh ahli matematika atau statistika karena kemudahannya tersebut.
9. Komunitas
© Freepik.com
Komunitas tentunya menjadi bagian dari perkembangan bahasa pemrograman. Semakin besar komunitas tentu akan semakin populer pula bahasa pemrograman tersebut.
Infoworld menjelaskan bahwa Python telah dikembangkan selama hampir 30 tahun dan memiliki jutaan pengguna di seluruh dunia.
Jadi Python terbukti memiliki komunitas yang lebih besar jika dibandingkan dengan Julia yang baru dikembangkan pada tahun 2009.
Komunitas Python yang besar tentu sangat menguntungkan bagi penggunanya karena sumber daya lebih lengkap.
Selain itu, saat menemukan masalah dalam pengkodean akan lebih mudah dipecahkan.
Belajar Python dan Julia
© Freepik.com
Meningkatkan skill dalam menjalankan Julia atau Python tentu sangat dibutuhkan, apalagi jika kamu bekerja di bidang data science.
Namun, bagaimana cara melakukannya? Begini tipsnya:
1. Ikut kelas online
Kamu ingin belajar langsung dari pakarnya? Maka ikut kelas online seperti Glints ExpertClass bisa menjadi pilihan yang tepat.
Di sana kamu akan mendapatkan banyak pengetahuan baru soal data science mulai dari bahasa pemrograman yang digunakan hingga tips mengawali kariernya.
Di akhir kelas juga terdapat sesi tanya jawab yang bisa kamu manfaatkan untuk bertanya dan berdiskusi langsung dengan pakarnya.
Tertarik untuk mencoba ikut kelasnya? Yuk, klik tombol di bawah ini untuk cek kelasnya!
Amankan tiketmu sekarang juga karena kuotanya terbatas!
2. Gabung komunitas
Buatmu yang sudah memiliki bekal pengetahuan soal bahasa pemrograman Julia atau Python, sebaiknya ikuti komunitas.
Seperti yang disebutkan di atas dengan komunitas akan sangat membantumu dalam memecahkan masalah pengkodean.
Di sana kamu bisa berbagi ilmu dan berdiskusi dengan para pengembang lain. Jadi, kamu pasti akan mendapatkan banyak pengetahuan baru dengan bergabung ke komunitas.
Saat ada perkembangan terbaru seputar bahasa pemrograman tersebut, tentu kamu juga akan menjadi orang yang pertama tahu.
Demikianlah rangkuman soal perbandingan Julia vs Python yang sudah Glints persiapkan untukmu.
Kedua bahasa pemrograman tersebut sama-sama memiliki kelebihan masing-masing sehingga sulit untuk mencari mana yang terbaik. Namun, kamu bisa menggunakannya sesuai dengan kebutuhanmu, ya!
