2021年 学一门编程语言（二）Julia

Julia（官网）在Stack Overflow的问卷中被评为10大最受人喜爱的编程语言之一，它是一种动态语言，适合用于科学计算和数值计算，但与传统的静态类型语言相比，它的性能也不弱。实际上它的设计初衷就是高性能语言。Julia程序可通过LLVM编译为多个平台的高效本地代码。 因为它是动态类型语言，所以会像Python一样像一种脚本语言，也对交互使用具有良好的支持。

它使用multiple dispatches作为范式，从而易于表达许多面向对象和函数式编程的模式。这门语言具有高级别的语法，因此适合任何背景或经验水平的程序员。而且，它遵循MIT license，每个人都可以免费使用，所有源代码都可以在GitHub上公开查看。

Julia常被拿来跟Python做比较，被认为是Python的接班人之一，很适合机器学习相关从业者使用（Python通常更会被强调是一种OO面向对象的语言，因为有很多数据科学相关的包，所以也很适合做机器学习、数据分析。与之对应，Julia会被强调是一种更侧重于函数式编程的语言），下面简单列举几个Julia更有优势的方面：

速度

python是解释型语言，而Julia是编译型语言。但又与传统的像C语言这样的编译型语言不同，Julia是在运行时编译的。运用得当的话，Julia的速度可跟C媲美，甚至比C还快。Julia使用Just In Time（JIT）编译器并以相当快的速度编译，使得看起来就像是个解释型语言一样。

解决了双语言问题

在快速进行概念验证时，人们习惯于用动态语言，等真正要部署上线时，又需要用静态语言重写，以优化性能。2009年Julia的设计者就考虑到了这种问题，所以Julia的目标之一就是解决双语言问题。

互通性

Julia可以调用R、Python、C等语言的代码，使得它可以借用其他语言庞大的生态圈。

为ML而生

与Python不同，Julia是专为统计和机器学习而设计的。Julia具有数学上更友好的语法，它的主要用户群是具有科学计算背景的人（比如Matlab, R, Mathematica和 Octave用户）

支持元编程（meta programming）

Julia支持元编程。 Julia程序可以生成其他Julia程序，甚至以类似于Lisp之类的方式修改自己的代码。

参考

[1] https://blog.altabel.com/2019/11/04/whether-julia-edge-out-python-and-become-a-new-hearteater-for-developers/

[2] https://blog.altabel.com/2019/11/04/whether-julia-edge-out-python-and-become-a-new-hearteater-for-developers/

[3] https://www.analyticsinsight.net/julia-not-among-the-top-languages-yet-most-loved-by-programmers-why/

[4] https://www.infoworld.com/article/3241107/julia-vs-python-which-is-best-for-data-science.html