前言

发布于 2019-07-03 15:53:47 字数 3581 浏览 4233 评论 0 收藏 0

欢迎来到 Julia 1.1 中文文档

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请先阅读 v1.0 正式发布博文以获得对这门语言的总体概观。我们推荐刚刚开始学习 Julia 语言的朋友阅读中文社区提供的 Julia入门指引，也推荐你使用discourse对遇到的问题进行提问。

!!! note "关于中文文档" Julia 语言相关的本地化工作是一个由社区驱动的开源项目 JuliaZH.jl，旨在方便 Julia 的中文用户。我们目前使用 Transifex 作为翻译平台。翻译工作正在进行，有任何疑问或建议请到社区论坛文档区反馈。若有意参与翻译工作，请参考翻译指南。

[简介]

科学计算对性能一直有着最高的需求，但目前相关领域的专家却大量使用比较慢的动态语言来完成他们的日常工作。我们相信在科学计算领域，有很多好的理由使专家们偏爱动态语言，因此我们不会舍弃这样的特性。幸运的是，现代语言设计和编译器技术可以大大消除性能折衷（trade-off），并提供足够的单一环境来进行原型设计，而且足够高效地部署性能密集型应用程序。Julia 语言在这其中扮演了这样一个角色：它是一门灵活的动态语言，适合用于科学计算和数值计算，并且性能可与传统的静态类型语言媲美。

由于 Julia 的编译器和其它语言比如 Python 或 R 的解释器有所不同，一开始您可能会觉得用 Julia 编写高性能的代码并不是一件容易的事。如果您发现您的某部分代码有些慢，我们非常建议您在尝试其它功能前读一下[提高性能的窍门](@ref man-performance-tips) 。在理解了 Julia 的运作方式后，写出和 C 一样快的代码对您而言就是小菜一碟。

Julia 拥有可选类型标注和多重派发这两个特性，同时还拥有很棒的性能。这些都得归功于（使用 LLVM 实现的）类型推导和即时编译（JIT）技术。Julia 是一门支持过程式、函数式和面向对象（object-oriented）的多范式语言。它像 R、MATLAB 和 Python 一样简单，在高级数值计算方面有丰富的表现力，而且支持通用编程。为了实现这个目标， Julia 以数学编程语言（mathematical programming languages）为基础，同时也参考了不少流行的动态语言，例如 Lisp, Perl, Python, Lua, 和 Ruby。

Julia 与传统动态语言最重要的区别是：

核心语言很小：标准库是用 Julia 自身写的，包括整数运算这样的基础运算
丰富的基础类型：既可用于定义和描述对象（object），也可用于做可选的类型标注
通过多重派发，可以根据类型的不同，来调用同名函数的不同实现
为不同的参数类型，自动生成高效、专用的代码
接近 C 语言的性能

尽管人们有时会说动态语言是“无类型的”，但实际上绝对不是这样的：每一个对象都有一个类型，无论它是基础的（primitive）还是用户自定义的。大多数的动态语言都缺乏类型声明，这往往意味着程序员无法告诉编译器值的类型，也就无法显式地讨论类型。另一方面，在静态语言中，虽然可以标记对象的类型（往往也必须这么做），但是类型只在编译时期才存在，而无法在运行时进行操作和表达。而在 Julia 里，类型本身是运行时的对象，并且可以用于向编译器传达信息。

类型系统和多重派发是 Julia 语言最主要的特征（虽然你也可以不用它们）：函数通过函数名称和不同类型参数的组合进行定义，然后在调用时会派发到最接近（most specific）的定义上去。这样的编程模型非常适合数学化的编程，尤其是在传统的面向对象派发中，一些函数的第一个变量理论上并不“拥有”这样一个操作时。而在 Julia 中运算符只是函数的一个特殊标记——例如，为用户定义的新类型添加加法运算，你只要为 + 函数定义一个新的方法就可以了。已有的代码就可以无缝接入这个新的类型。

Julia 在设计之初就非常看重性能，再加上它的动态类型推导（可以被可选的类型标注增强），使得 Julia 的计算性能超过了其它的动态语言，甚至能够与静态编译语言竞争。对于大型数值问题，速度一直都是，也一直会是一个重要的关注点：在过去的几十年里，需要处理的数据量很容易与摩尔定律保持同步。

Julia 的目标是创建一个前所未有的集易用、强大、高效于一体的语言。除此之外，Julia 还拥有以下优势：