Benchmarks für Julia und Python

Die Gruppe Benchmarksgame präsentiert Ergebnisse mehrerer Benchmarks für Julia und Python auf ihrer Webseite: Bei einem n-body-Benchmark und auch beim Mandelbaum-Benchmark war Julia um mehr als das Hundertfache schneller als Python. Zum Vergleich: C (GCC) war weniger als doppelt so schnell wie Julia. Bei binären Bäumen erreichte Julia immerhin mehr als die sechsfache Leistung von Python. Dagegen war Julia beim Regex-Redux-Benchmark um etwa einen Viertel langsamer als Python.

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Ergebnisse weiterer Benchmarks haben die Nasa-Mitarbeiter Jules Kouatchou und Alexander Medema in ihrem Artikel Basic Comparison of Python, Julia, Matlab, IDL and Java (2019 Edition) veröffentlicht. Die Zusammenfassung ist im Balkendiagramm am Ende des Artikels zu finden, wo ersichtlich ist, dass Julia ähnlich schnell wie C beziehungsweise Fortran und um ein Vielfaches schneller als Python ist.

Einen kleinen Single-Core-Benchmark habe ich basierend auf dem Bubble-Sort-Algorithmus jeweils in Python und Julia programmiert. Hierbei habe ich auf spezielle, externe, in der Programmiersprache C entwickelte Bibliotheken verzichtet, um die Performance von Julia beziehungsweise Python selbst zu messen.

Außerdem sind die Bubble-Sort-Algorithmen nicht optimal programmiert. Auf eine Optimierung habe ich verzichtet, weil der Algorithmus nur für den Benchmark gedacht ist. Gemessen wird die Dauer für die Sortierung von 10.000 Zufallszahlen. Als System wurde ein PC mit einem AMD-Ryzen-5-2600-Prozessor, 16 GByte DDR4-3200-RAM und dem Betriebssystem Microsoft Windows 10 Pro Version 20H2 64 Bit mit Julia Version 1.6.2 und Python Version 3.8.11 verwendet. Bei diesem Benchmark ist Julia mit etwa 0,17 Sekunden mehr als 100-mal schneller als Python mit rund 22 Sekunden.

  • Bubble-Sort-Benchmark in Julia Version 1.6.2 (Bild: Miroslav Stimac)
  • Bubble-Sort-Benchmark in Python Version 3.8.11 (Bild: Miroslav Stimac)
Bubble-Sort-Benchmark in Julia Version 1.6.2 (Bild: Miroslav Stimac)
  • Bubble-Sort-Benchmark in Julia Version 1.6.2 (Bild: Miroslav Stimac)
  • Bubble-Sort-Benchmark in Python Version 3.8.11 (Bild: Miroslav Stimac)
Bubble-Sort-Benchmark in Python Version 3.8.11 (Bild: Miroslav Stimac)
Datenanalyse mit Julia: Einstieg in die Datenanalyse mit der Programmiersprache Julia
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Die Benchmark-Programme können als Dateien heruntergeladen und die Ausführungsgeschwindigkeiten auf dem eigenen Computer ermittelt werden.

Die Ausführungsgeschwindigkeit von Programmen ist ein wichtiger Aspekt von Programmiersprachen, doch um eine hohe Beliebtheit für vielfältige Einsatzzwecke und Projekte zu erreichen, braucht eine Programmiersprache auch eine große Auswahl von hochwertigen Paketen beziehungsweise Bibliotheken. Schließlich will man nicht jedes Mal das Rad neu erfinden. Wie sieht hier die Situation bei Julia und Python im Vergleich aus?

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 Programmiersprache Julia: Wie Python, nur schnellerPakete und IDEs 
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fabiwanne 18. Okt 2021 / Themenstart

Julia gibt es noch gar nicht in der Version 3. Die 30 Jahre Entwicklungszeit von denen...

ronda-melmag 15. Okt 2021 / Themenstart

Sagen wir mal so: Das Tool was ich nutzen möchte gibt mir eine Sprache vor. Ich...

franzropen 14. Okt 2021 / Themenstart

Wieso? Julia ist auch einsteigerfreundlicher als C oder Java und wenn jetzt auch...

fabiwanne 14. Okt 2021 / Themenstart

Soll noch einer über die Singlecore-Leistung von meinem FX-8370 beschweren hängt er hier...

franzropen 14. Okt 2021 / Themenstart

Für die Zielgruppe ist auch Excel eine IDE. Es geht darum möglichst schnell und einfach...

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