科学计算的新神器Julia

weixing1531

相比于Matlab的又贵又慢、Python的缩进与慢、Fortran的落后整个时代

科学计算的新神器Julia似乎是不错的选择，其特点如下：

• 免费开源
• 核心语言非常小。标准库用的是 Julia 语言本身写的
• 调用许多其它成熟的高性能基础代码。如线性代数、随机数生成、快速傅里叶变换、字符串处理。（还在增加中……）
• 丰富的用于建立或描述对象的类型语法
• 高性能，接近于静态编译型语言。包括用户自定义类型等
• 为并行计算和分布式计算而设计
• 轻量级“绿色”协程
• 优雅的可扩展的类型转换/提升
• 支持Unicode, 包括但不限于UTF-8
• 可直接调用 C 函数（不需要包装或是借助特殊的API）
• 有类似shell的进程管理能力
• 有类似Lisp的宏以及其它元编程工具
  

在 Julia 中，数组、字符串等的索引从 1 开始，而不是从 0 开始。这点跟Fortran一样！我个人很不喜欢C家族语言，总觉得科学计算必须从 1 开始，从 0 开始的都是异类！

在数值计算领域，尽管有很多用 C 语言或 Fortran 写的高质量且成熟的库都可以用 Julia 重写，但为了便捷利用现有的 C 或 Fortran 代码，Julia 提供简洁且高效的调用方式。Julia 的哲学是 no boilerplate。Julia 可以直接调用 C/Fortran 的函数，不需要任何"胶水"代码，代码生成或其它编译过程 – 即使在交互式会话 (REPL/Jupyter notebook) 中使用也一样. 在 Julia 中，上述特性可以仅仅通过调用 ccall 实现，它的语法看起来就像是普通的函数调用。

Julia 中文社区：https://cn.julialang.org/

vvt

所以他到底是编译型语言还是解释型语言？

weixing1531

vvt 发表于 2019-1-28 23:00
所以他到底是编译型语言还是解释型语言？

Julia 程序被 LLVM 编译成高效的多平台机器码。
应该只比纯编译慢一点

pasuka

Matlab的又贵又慢、Python的缩进与慢、Fortran的落后整个时代
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Matlab价钱不菲，简单优化后的代码速度与C、C++一个数量级，开发效率则要高得多；
Python的缩进可以4个空格，也有2个空格，青菜萝卜各有所好，怎么变成糟点？觉得python慢，可以cpython、ctypes、numba等等途径加速；
Fortran落后整个时代，夕阳无限好，只是近黄昏。
十年前就了解过开发中的Julia，能否创造历史，知我罪我，其惟春秋。

vvt

weixing1531 发表于 2019-1-28 23:17
Julia 程序被 LLVM 编译成高效的多平台机器码。
应该只比纯编译慢一点

你还是没有回答我的问题。
我的问题并不是，他的执行效率有多高？
而是，他到底是编译型语言？还是解释型语言？

lixingde0526

上面的网址说是复杂的编译。。。