Julia 教程

Julia语言是一种为高性能数值计算设计的高层次动态编程语言,在分布式并行化、精确数值计算等方面提供了独具特色的支持,并包含大量可扩展的数学函数库。尤其是在线性代数、随机数生成、信号处理、字符串处理等方面,Julia集成了众多成熟、优秀的基于C和Fortran开发的开源库,有着很高的性能与效率。另外,Julia的开发者社区已经非常强大,贡献了大量的第三方库,我们可通过内置的包管理器方便地安装使用。
Julia 教程

语言特点

Julia语言更多的特点还有:

  • 多态分发(Multiple Dispatch)机制,通过不同类型的参数组合,可以定义同名函数不同的行为。
  • 动态类型系统:用户自定义的类型可像内置类型一样快速、轻便。
  • 简洁又可扩展的数值类型转换与提升机制。
  • 高效能的多语言编码环境,支持包括UTF-8在内的各种Unicode编。
  • 原生设计的并行与分布式计算机制。
  • 轻量级的“绿色”线程——协程机制。
  • 优秀的性能,可以与静态编译的C语言媲美。
  • Lisp语言式的宏及元编程(Meta-programming)范式的支持。
  • 内置的第三方功能包管理器。
  • 可与Python、R、Matlab及Java等语言进行混合编程。
  • 类似于Shell的外部程序调用。
  • 不需要额外的封装层或特别的API,即可直接调用C语言的库函数。

可以说Julia在很多方面都独具特色。比如在并行化计算方面,Julia并没有专门设计特殊的语法结构,而是提供了足够灵活的机制,并可自动进行分布式的部署,能够实现云端操作,使得并行化编程极为便捷。

值得称道的是,Julia语言基于MIT许可是开源、免费的。而且其生态中的各种库与软件也主要采用GPL、LGPL或BSD等许可。核心代码及各种第三方大部分均托管在GitHub这个有名的开源代码管理平台中,用户可以获得源代码,了解语言的各种实现细节,不但能对语言进行更深入的学习,也能够在设计思路方面受益。

使用Julia开发有着非常好的体验。不但语法自然简洁,而且结构清晰,效率也非常高。更为可贵的是,其性能也不差。优秀的语言设计结合强大的即时(Just-In-Time, JIT)编译系统LLV,使得Julia的运行性能在很多时候能够媲美C语言。在一份官方提供的Benchmark中,相比于C、Fortran、Python、Matlab/Octave、R、JavaScript、Java、Lua与Mathematica等其他语言,Julia在性能方面有着非常卓越的表现。

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