Julia 1.0 中文文档

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请阅读发布博客文章,了解该语言的一般概述以及自Julia v0.6以来的许多更改。请注意,0.7版本与1.0一起发布,以提供1.0版本之前的软件包和代码的升级路径。0.7和1.0之间的唯一区别是删除了弃用警告。有关自0.6以来的所有更改的完整列表,请参阅版本0.7的发行说明

介绍

传统上,科学计算需要最高的性能,然而领域专家却在日常工作中使用了较慢的动态语言,我们相信有很多很好的理由来支持这些应用程序的动态语言,而且我们并不期望它们的使用会减少。幸运的是,现代语言设计和编译技术使我们能够最大限度地消除性能上的平衡,并提供一个足够的环境,使其能够有效地部署性能密集型应用程序。

因为Julia的编译器不同于Python或R等语言的解释器,你可能会发现Julia的表现在一开始并不直观,如果你发现有些东西很慢,我们强烈建议你在尝试其他任何东西之前阅读[性能技巧](@ref man-performance-tips),一旦你理解了Julia的工作原理,你就很容易写出几乎和C一样快的代码。

Julia具有可选类型标注、多重派单和良好的性能, 使用 LLVM实现了类型推断和即时编译(JIT)。它是多范式的, 结合了命令、功能和面向对象编程的特点。Julia为高级数值计算提供了易用性和表现力, 其方式与 R、MATLAB 和 Python 等语言相同, 但也支持一般编程。为了实现这一点, Julia建立在数学编程语言的谱系上, 但也借用了许多流行的动态语言, 包括 Lisp)、Perl)、Python)、Lua)和Ruby)。

Julia与典型动态语言最重要的不同之处是:

  • 核心语言的作用非常小,Julia Base和标准库都是用Julia己编写的,包括像整数运算这样的原始运算。
  • 一种用于构造和描述对象的丰富的类型语言,它也可以被用来进行类型声明
  • 通过多重分派定义各种参数类型的函数行为的能力。
  • 为不同的参数类型自动生成高效、专门的代码
  • 良好的性能,接近静态编译语言,如C语言

尽管有时人们会说动态语言是“没有类型的”,但它们绝对不是:每个对象,无论是原始的还是用户定义的,都有一个类型。然而,在大多数动态语言中,没有类型声明,这意味着不能对编译器进行指令,而且通常不能明确地讨论类型。在静态语言中,虽然可以(通常必须)为编译器提供注释类型,但类型只在编译时存在,并且不能在运行时被操纵或表达。

虽然休闲程序员(the casual programmer)不需要显式地使用类型或多重派发,但它们是Julia的核心统一特性:函数是在不同的参数类型组合上定义的,并通过分派到最特定的匹配定义来应用。这种模型非常适合于数学编程,在这种情况下,第一个参数“own”一个操作就像传统的面向对象的分派器一样。运算符只是具有特殊表示法的函数-若要扩展对新用户定义数据类型的添加, 请为+函数定义新方法。然后, 现有代码无缝地应用于新的数据类型。

部分由于运行时类型推断(由可选类型注解增强),部分由于项目开始时对性能的强烈关注,Julia的计算效率超过了其他动态语言,甚至是静态编译语言的竞争对手语言。对于大规模的数字问题,是始终持续的,并且可能永远都是至关重要的:在过去的几十年里,处理的数据量很容易跟上摩尔定律(Moore's Law)的步伐。

Julia的目标是在一种语言中创造出一种前所未有的易用、强大和效率的组合。除此之外,Julia在类似系统上的一些优势包括:

  • 免费和开源(MIT许可)
  • 用户定义的类型和内建类型一样快和兼容
  • 无需特意编写向量化的代码;非向量化的代码就很快
  • 为并行计算和分布式计算设计
  • 轻量级的“绿色”线程 (coroutines)
  • 低调但强大的类型系统
  • 优雅和可扩展的数字和其他类型的转换和升级
  • Unicode的有效支持,包括但不限于UTF-8
  • 直接调用C函数(不需要包装器或特殊api)
  • Powerful shell-like capabilities for managing other processes
  • 拥有shell一样强大的功能来管理其他流程
  • 类似于lisp的宏(Lisp-like)和其他元编程工具

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