Julia 1.0 中文文档

欢迎来到julia 1.0的文档。

请阅读，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

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]( 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
• 对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