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為什么要創(chuàng)建Julia編程語言？
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用一句話來說，因為我們求知若渴、不斷追求。
我們擁有Matlab核心用戶，有擅長Lisp方面的黑客，Pythonistas和Rubyists方面的專家也有不少；此外，還有一些是 Perl方面的大牛，有一部分開發(fā)者在我們剛略懂皮毛前便使用了Mathematica。換句話說，他們懂的不僅僅是皮毛，比起其他人，開發(fā)R語言要多的多。而C語言對我們來說卻是一塊荒島。
我們非常熱愛這些語言，他們是如此的***和強(qiáng)大。我們在科學(xué)計算、機(jī)器學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘，大型線性代數(shù)和分布式并行計算做了大量的研究工作——可以說每個項目都有各自的優(yōu)勢，甚至給其他人產(chǎn)生畏懼。任何一個項目都會權(quán)衡考量。
我們貪婪，我們想要的更多。
我們需要有一門開源語言，這門語言在行業(yè)內(nèi)是被公認(rèn)許可的（基于許可證情況下）。我們希望這門語言能夠有C語言一樣的速度，Ruby一樣得活力（dynamism）。我們需要像homoiconic一樣的語言，它像Lisp一樣有宏，但是也像Matlab一樣有顯而易見、熟悉的數(shù)學(xué)標(biāo)記。
我們希望傳統(tǒng)的編程語言像Python一樣適用，像R語言一樣適用于統(tǒng)計，像Perl一樣適用于字符串處理，像線性代數(shù)Matlab一樣強(qiáng)大，像 DOS命令一樣擅長粘合程序。這似乎看起來簡單易學(xué)，但是想要讓黑客樂意去迎合它卻不是簡單之事。我們希望它具有互動性且能夠被編譯。
像C語言一樣運(yùn)行速度之快？
希望提供的需求：Hadoop分布式核心，因為沒有Java和XML千字節(jié)的樣板文件，無法在數(shù)百臺機(jī)器上通過千兆字節(jié)的日志文件進(jìn)行篩選查找Bug。
拒絕復(fù)雜化的操作權(quán)限。我們想寫一段簡單的分等級的循環(huán)（代碼），這段循環(huán)（代碼）通過一個單核CPU上的寄存器利用嚴(yán)密的機(jī)器代碼就可以編譯。比如寫一個A*B的代碼，然后用一千臺計算機(jī)進(jìn)行1000次計算，這些計算機(jī)放在一起就是一個巨大的矩陣產(chǎn)品。
當(dāng)我們不喜歡類型時，永遠(yuǎn)不會提起它。當(dāng)需要動態(tài)函數(shù)時，需要利用泛型編程來編寫算法并將其應(yīng)用到類型中，尋求***方法從多重角度且有效的為所有函數(shù)挑選參數(shù)，通過數(shù)十種方法來定義不同類型間的共同特性，付出這么多的努力，我們無非是想語言變得更加簡單、干凈。
所有這些要求看起來并不過分，對嗎？
大約兩年半前，開始著手開發(fā)這門語言，那時還不是完整版，隨著發(fā)布時間臨期將至，最終1.0版醞釀而生——我們將其命名為Julia。
1.0版基本上90%達(dá)到了我們的“無理”要求。而現(xiàn)在需要您來提出“無理”要求并進(jìn)一步改造它。因此，如果您也是一名積極進(jìn)取、求知若渴的程序員，您不妨來試一試。
編程語言新寵——Julia誕生
Julia是一個新的高性能動態(tài)高級編程語言。語法和其他編程語言類似，易于其他語言用戶學(xué)習(xí)。Julia擁有豐富的函數(shù)庫，提供了數(shù)字精度、精致的增幅器（sophisticated amplifier）和分布式并行運(yùn)行方式。核心函數(shù)庫等大多數(shù)庫是由Julia編寫，但也用成熟的C和FORTRAN庫來處理線性代數(shù)、隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生和字符串處理等問題。Julia語言可定義函數(shù)并且根據(jù)用戶自定義的參數(shù)類型組合再進(jìn)行重載。
JIT高性能編譯器
Julia使用的JIT(Just-in-Time)實時編譯器很有效地提高了它的運(yùn)行效率，在某些地方甚至能比得上C和C++。
下面通過標(biāo)準(zhǔn)測試程序來測試下它的效率，你可以自己比較下各語言的運(yùn)行效率。
注：運(yùn)行環(huán)境是MacBook Pro，2.53GHz，Intel Core2 Duo CPU和8G 1066MHz，DDR3內(nèi)存。
上表中只有C++運(yùn)行時間是絕對時間，其它都是相對于C++的相對時間，數(shù)值越小代表用時越少。除少數(shù)幾項測試Julia惜敗于Matlab和JavaScript外，Julia完勝其他高級語言，甚至在pi summation上，成功以25%的優(yōu)勢擊敗C++。通過使用Intel核心數(shù)學(xué)庫(MKL)，MatLabs在矩陣乘法運(yùn)算中稍占便宜，但是擁有MKL授權(quán)的Julia同樣可以使用Intel MKL庫，不過默認(rèn)的開源BLAS庫性能也不錯。
這個測試表是通過編譯器性能對一系列常用代碼模式進(jìn)行分析而得出的。比如：字符串解析、函數(shù)調(diào)用/回調(diào)、排序和數(shù)值循環(huán)、生成隨機(jī)數(shù)和數(shù)組運(yùn)算等。
Julia克服了高級語言一直難以逾越的難關(guān)：標(biāo)量算數(shù)循環(huán)（在pi summation上就能體現(xiàn)出來。）。Matlab的浮點運(yùn)算JIT和 V8 JS引擎對此也處理得很好。但JS不支持LAPACK等線性代數(shù)庫導(dǎo)致了在矩陣運(yùn)算中的低性能，而Julia有比較多的方法消除負(fù)載（overhead），使得它可以輕松支持任何函數(shù)庫。
矩陣統(tǒng)計的Julia代碼雖然性能上比不上C++但卻要簡潔得多。然而，規(guī)范和編制太過隨意可能會在將來成為一個問題。
Julia代碼示例：
function mandel(z)
c = z
maxiter = 80
for n = 1:maxiter
if abs(z) > 2
return n-1
end
zz = z^2 + c
end
return maxiter
end
function randmatstat(t)
n = 5
v = zeros(t)
w = zeros(t)
for i = 1:t
a = randn(n,n)
b = randn(n,n)
c = randn(n,n)
d = randn(n,n)
P = [a b c d]
Q = [a b; c d]
v[i] = trace((P.'*P)^4)
w[i] = trace((Q.'*Q)^4)
end
std(v)/mean(v), std(w)/mean(w)
end為并行處理和云計算而生
Julia為分布式計算提供很多關(guān)鍵模塊，使得它可以更加靈活地支持多種并行處理。
雖然還是早期版本，Julia已經(jīng)支持了云計算。下面是基于交互性的Julia會話截圖：
Julia將提供更加完整的性能支持云計算操作，比如分享和編輯，包括數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘和可視化操作等。它還允許用戶操作大數(shù)據(jù)類型而不用關(guān)心數(shù)據(jù)操作行為。
免費(fèi)、開源和Library Friendly
TJulia的核心代碼遵循MIT協(xié)議，而其他庫各自遵循GPL/LGPL/BSD等協(xié)議。用戶還可以方便地將Julia作為核心功能共享庫與C/FORTRAN代碼聯(lián)合使用。
原文出處：julialang.org itechcrazy.com
當(dāng)前名稱：編程語言新寵兒：Julia誕生記
標(biāo)題網(wǎng)址：http://www.dlmjj.cn/article/cdhpisg.html
