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Julia是一種多範式函數程式語言，主要用於機器學習和統計編程。
Python是另一種用於機器學習的多範式程式語言，儘管大家通常認為Python是面向對象的。
另一方面，Julia更多的是基於功能範式。雖然Julia當然沒有Python那麼受歡迎，但是將Julia用於數據科學有一些巨大的好處，使得它在Python的許多情況下都是一個更好的選擇。
1、廣泛
Python的應用範圍很廣泛，很多事情可以用Python做，但不能用Julia做。當然，這只是本地語言，因為我們現在討論的多功能性指的是語言的多功能性。Julia代碼在R、Latex、Python和C中都是通用的可執行代碼，這意味著典型的數據科學項目有可能只編寫一次，並從包裝器中的另一種語言以Julia為本機進行編譯，或者只發送字符串。
PyCall和RCall也是相當大的交易。考慮到Julia的一個嚴重缺點實際上是包，因此在需要時調用Python和R非常方便。PyCall在Julia中得到了很好的實現，而且做得非常好，非常有用。
2、多分派
Julia是一種非常獨特的類型語言，它有自己的怪癖和特性，但其中最酷的特性之一是Julia的多分派。首先也是最重要的是，Julia的多分派速度很快。除此之外，使用Julia的多分派使得函數定義作為結構的屬性應用成為可能。
不僅如此，使用Julia的多分派使得函數可擴展。這對包擴展是一個很大的好處，因為無論何時顯示導入方法，用戶都可以更改它。顯式導入方法並將其擴展為將結構路由到新函數會很容易。
3、速度
談到Julia不談速度是很難的。Julia以速度快而自豪。Julia與Python不同，Python是一種編譯語言，它主要是用自己的基礎編寫的。然而，與C等其他編譯語言不同，Julia是在運行時編譯的，而傳統語言是在執行之前編譯的。Julia，特別是寫得好的時候，可以和C語言一樣快，有時甚至比C語言更快。Julia使用即時（JIT）編譯器，編譯速度非常快，儘管它編譯起來更像是一種解釋語言，而不是像C語言或Fortran這樣的傳統低級編譯語言。
4. 包管理器（Package Manager）
首先要說的是，Julia的Pkg包管理器是Python的Pip包管理器之上的整個世界。Pkg附帶了自己的REPL和Julia包，可以從中構建、添加、刪除和實例化包。這特別方便，因為Pkg與Git的連接。更新很容易，添加軟體包總是很容易的，而且總的來說Pkg在Python的Pip上隨時都可以使用。
5.在機器學習中的應用
與Python不同，Julia用於統計和機器學習。Python是在90年代早期作為一種簡單的面向對象語言創建的，儘管從那時起它已經發生了很大的變化。考慮到Python的歷史，以及Python的廣泛用途（因為它非常流行），使用Julia這種專門為高級統計工作而設計的語言可以顯示出很多好處。
Julia比Python稍勝一籌的另一個方面是線性代數。Vanilla Python可以通過線性代數，但vanilla Julia可以飛躍線性代數。當然，這是因為Python從未打算支持機器學習中的所有矩陣和方程。這不是Python的壞處，尤其是在NumPy上，但是就一個沒有包的體驗而言，Julia覺得這類數學更受歡迎。Julia的操作數系統比Python的更接近R，這是一個很大的好處。大多數線性代數是更快和更容易做。下面展示一個向量點積方程（dot-product equation），以便進一步說明這一點：
Python -> y =np.dot(array1,array2)R -> y <- array1 * array2Julia -> y = array1 .* array2
結論
使用哪種語言並不重要，不管是R、Julia、Python還是Scala。然而，需要注意的是，每一種語言都有其缺點，沒有一種語言會成為「完美的語言」。如果你在編程上多才多藝，從機器學習到GUI再到API，情況尤其如此。Python有更好的包，通常如果項目足夠小，我會轉向Python，但是對於具有數百萬觀察的數據集，甚至很難用Python讀取此類數據。
總之，我很看好Julia.的未來。Julia寫起來很有趣，而且將來在數據科學領域可能會變得更加可行。
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