去年今日，MIT Julia Lab 推出了 Julia 1.0 版。一年來，它的表現(xiàn)如何?

據(jù) MIT 報道，截至 2018 年底，Julia 的下載量超過 300 萬，并在超過 1500 所大學中用于科學和數(shù)值計算。根據(jù) 2019 年 8 月 TIOBE 編程語言指數(shù)，Julia 從 7 月的第 50 名升至第 39 名，在眾多語言中上升幅度顯著。今年 7 月，在將 Python 解釋器移植到 Firefox 之后，Mozilla 出資將 Julia 引入 Firefox 和一般瀏覽器……

最近，Julia 開發(fā)團隊對來自 90 多個國家的 1844 名 Julia 用戶和開發(fā)人員進行了調(diào)查，結(jié)果顯示，93% 的受訪者喜愛 Julia，Python、C 排名第二、三位，分別獲得 61% 和 27% 的投票率。這份完整的調(diào)查報告在今年7 月底的JuliaCon 上發(fā)布。在此次會議上，開發(fā)者還宣布將發(fā)布一個全新的Julia 線程接口—— 受到 Cilk 、 Intel Threading Building Blocks (TBB) 以及 Go 等啟發(fā)的通用任務(wù)并行機制�？雌饋�，Julia 的進化正在穩(wěn)步有序地進行著。

Julia 會是編程語言中的“黑馬”嗎?你是否已經(jīng)準備好學習這門崛起中的新語言了呢?

Julia 是什么?

Julia 誕生于 MIT 計算機科學與人工智能實驗室 (CSAIL) 和數(shù)學系，由 Jeff Bezanson 博士、前 MIT Julia Lab 研究員 Stefan Karpinski、Viral B. Shah 和數(shù)學系教授 Alan Edelman 于 2009 年創(chuàng)建，并于 2012 年公開發(fā)布。開發(fā)者在 2012 年 2 月的博客中寫道，

“我們想要的是一種自由開源的語言，它同時擁有 C 的速度和 Ruby 的動態(tài)性;我們想要一個具有同像性(可以將語言的腳本本身當作數(shù)據(jù)進行處理)的語言， 它有著真正的和 Lisp 一樣的宏，但卻像 MATLAB 一樣有著顯著的，類似于數(shù)學表達式的標記;我們想要一個可以像 Python 一樣作為通用編程語言的工具， 像 R 那樣適用于統(tǒng)計分析，像 Perl 那樣自然地處理字符串，像 MATLAB 那樣給力地處理矩陣運算，它還要能像 Shell 一樣作為膠水將各種程序粘合在一起;我們想要一個簡單易學的語言，同時還能讓最苛刻的黑客們開心。我們希望它是交互式的，但我們也希望它能被編譯。”

Julia 是一門靈活的動態(tài)語言，適用于科學計算和數(shù)值計算，其性能可與傳統(tǒng)的靜態(tài)類型語言媲美。它具有如下特點：

快速：Julia 一開始就是為高性能而設(shè)計的。Julia 可以通過 LLVM 而跨平臺被編譯成高效的本地代碼。

通用：Julia 使用多重派發(fā)作為編程范式，使其更容易表達面向?qū)ο蠛秃瘮?shù)式編程范式。標準庫提供了異步 I/O、進程控制、日志記錄、性能分析、包管理器等等。

動態(tài)：Julia 是動態(tài)類型的，與腳本語言類似，并且對交互式使用具有很好的支持。

數(shù)值計算：Julia 擅長于數(shù)值計算，它的語法適用于數(shù)學計算，支持多種數(shù)值類型，并且支持并行計算。Julia 的多分派自然適合于定義數(shù)值和類數(shù)組的數(shù)據(jù)類型。

可選的類型標注：Julia 擁有豐富的數(shù)據(jù)類型描述，類型聲明可以使得程序更加可讀和健壯。

可組合：Julia 的包可以很自然的組合運行。單位數(shù)量的矩陣或數(shù)據(jù)表一列中的貨幣和顏色可以一起組合使用并且擁有良好的性能。

2018 年 12 月，Julia 的三位聯(lián)合開發(fā)者 Bezanson、Karpinski 和 Shah 獲得 2019 年 James H.Wilkinson 數(shù)字軟件獎。根據(jù)選拔委員會的一份聲明，“Julia 允許研究人員以直觀的語法編寫高級代碼，并以生產(chǎn)編程語言的速度生成代碼。它已被科學計算界廣泛采用，包括天文學、經(jīng)濟學、深度學習、能源優(yōu)化和醫(yī)學等應(yīng)用領(lǐng)域。尤為特別的是，美國聯(lián)邦航空管理局選擇 Julia 作為下一代機載防撞系統(tǒng)的語言。”

在 GitHub 上有 Julia 應(yīng)用于計算生物學、統(tǒng)計學、機器學習、圖像處理、微分方程和物理學等領(lǐng)域的小組。根據(jù)最新調(diào)查報告，目前，Julia 的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括統(tǒng)計學與數(shù)據(jù)科學、工程學、機器學習、計算機科學、物理學、數(shù)學、人工智能、信號與圖像處理等。73% 的用戶使用 Julia 從事科研工作，54% 的用戶將其用于個人工作，16% 的用戶將其用于教學。

 

 

與 Python 的區(qū)別

Julia 需要用 end 來結(jié)束代碼塊。與 Python 不同，Julia 沒有 pass 關(guān)鍵字。

在 Julia 中，數(shù)組、字符串等的索引從 1 開始，而不是從 0 開始。

Julia 的切片索引包含最后一個元素，這與 Python 不同。Julia 中的 a[2:3] 就是 Python 中的 a[1:3]。

Julia 不支持負數(shù)索引。特別地，列表或數(shù)組的最后一個元素在 Julia 中使用 end 索引，而不像在 Python 中使用 -1。

Julia 的 for、if、while 等代碼塊由 end 關(guān)鍵字終止�？s進級別并不像在 Python 中那么重要。

Julia 沒有用來續(xù)行的語法：如果在行的末尾，到目前為止的輸入是一個完整的表達式，則認為已經(jīng)結(jié)束;否則，認為輸入繼續(xù)。強制表達式繼續(xù)的一種方式是將其包含在括號中。

默認情況下，Julia 數(shù)組是列優(yōu)先的(Fortran 順序)，而 NumPy 數(shù)組是行優(yōu)先(C 順序)。為了在循環(huán)數(shù)組時獲得最佳性能，循環(huán)順序應(yīng)該在 Julia 中相對于 NumPy 反轉(zhuǎn)(請參閱 Performance Tips 中的對應(yīng)章節(jié))。

Julia 的更新運算符(例如 +=，-=，···)是 not in-place，而 Numpy 的是。這意味著 A = [1, 1]; B = A; B += [3, 3] 不會改變 A 中的值，而將名稱 B 重新綁定到右側(cè)表達式 B = B + 3 的結(jié)果，這是一個新的數(shù)組。對于 in-place 操作，使用 B .+= 3(另請參閱 dot operators )、顯式的循環(huán)或者 InplaceOps.jl。

每次調(diào)用方法時，Julia 都會計算函數(shù)參數(shù)的默認值，不像在 Python 中，默認值只會在函數(shù)定義時被計算一次。例如，每次無輸入?yún)��?shù)調(diào)用時，函數(shù) f(x=rand()) = x 都返回一個新的隨機數(shù)在另一方面，函數(shù) g(x=[1,2]) = push!(x,3) 在每次以 g() 調(diào)用時返回 [1,2,3]。

在 Julia 中，% 是余數(shù)運算符，而在 Python 中是模運算符。

與 MATLAB、R、C/C++ 的區(qū)別詳見文檔。

為什么用 Julia?

Julia 最受歡迎的技術(shù)特征包括快速和高性能、易于使用、開源、多重派發(fā)以及解決了兩種語言問題;最受歡迎的非技術(shù)特征包括自由、社區(qū)開發(fā)者富有才華且活躍、易于創(chuàng)建包以及采用 MIT 許可證。

 

 

 

 

Julia 最大的技術(shù)問題在于包并不像所需的那樣成熟或維護良好、生成第一個圖需要很長時間;最大的非技術(shù)問題在于同事、公司或合作者使用其他語言，在用戶所在的領(lǐng)域 / 行業(yè)中，沒有足夠的 Julia 用戶。

 

 

 

 

據(jù)外媒 ZDNet 此前發(fā)布的數(shù)據(jù)，Julia 的 GitHub Star 數(shù)在過去一年翻了一番，該語言還被 1000 多種學術(shù)出版物引用。

 

 

 

 

關(guān)于”為什么你會使用 Julia“的問題，52% 的受訪者表示，Julia 似乎是未來的語言，43% 的人認為，它能使工作速度更快。

 

 

你是否已經(jīng)準備好學習這門新語言了嗎?

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標簽： Julia Python 編程語言

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