Julia簡介

歷史

一群擁有各種語言豐富編程經(jīng)驗的Matlab高級用戶，對現(xiàn)有的科學計算編程工具感到不滿——這些軟件對自己專長的領域表現(xiàn)得非常棒，但在其它領域卻非常糟糕。他們想要的是一個開源的軟件，它要像C語言一般快速而有擁有如同Ruby的動態(tài)性；要具有Lisp般真正的同像性而又有Matlab般熟悉的數(shù)學記號；要像Python般通用、像R般在統(tǒng)計分析上得心應手、像Perl般自然地處理字符串、像Matlab般具有強大的線性代數(shù)運算能力、像shell般膠水語言的能力，易于學習而又不讓真正的黑客感到無聊；還有，它應該是交互式的，同時又是編譯型的……

特點

• 核心語言非常小。標準庫用的是Julia語言本身寫的

• 調用許多其它成熟的高性能基礎代碼。如線性代數(shù)、隨機數(shù)生成、快速傅里葉變換、字符串處理。

• 豐富的用于創(chuàng)建或描述對象的類型語法

• 高性能，接近于靜態(tài)編譯型語言。包括用戶自定義類型等

• 為并行計算和分布式計算而設計

• 輕量級協(xié)程

• 優(yōu)雅的可擴展的類型轉換/提升

• 支持Unicode，包括但不限于UTF-8

• 可直接調用C函數(shù)（不需要包裝或是借助特殊的API）

• 有類似shell的進程管理能力

• 有類似Lisp的宏以及其它元編程工具

使用場景

主要用于科學計算

• 機器學習

• 數(shù)據(jù)處理

• 算法仿真

• 數(shù)值分析

• etc

很多做算法的朋友應該都有這樣的經(jīng)歷，在做一個項目時，先用Python/Matlab完成算法模型驗證，再用其他編程語言（如C++）來實現(xiàn)，而有了Julia，我們直接一步到位，模型驗證和實現(xiàn)是一起的。

說明
本教程主要參考：

• Julia

• Mapt網(wǎng)站教程（收費的）

• Julia社區(qū)

• Julia中文社區(qū)

缺點

參考簡書
每個語言都有優(yōu)缺點，Julia的缺點在于：

• 基于JIT（Just-in-time，即時編譯器，啟動有預熱時間，不適合小規(guī)模、只運行一次的任務；

• 新語言的生態(tài)還不夠強，不適合調庫黨；

• CLI（command-line interface，命令行界面）工具缺乏，不適合在終端（Terminal）開發(fā)，需要借助能夠熱重啟（reload）和IDE開發(fā)。

這是Julia官網(wǎng)給出的各種語言之間的速度評測，C的速度為10^0。可以看出，Julia的運行時間基本是除了C之外最快的，有的算法甚至比C還要快。

安裝Julia

Julia官網(wǎng)

現(xiàn)在已經(jīng)出了1.0.3版本，直接現(xiàn)在安裝即可，安裝完成后打開julia，可看到如下的界面：

(Windows)

(MAC)

但我們寫程序時如果只用REPL太蛋疼，調試也不方便，還需要Julia的運行工具：

下圖是官方給出的Julia的Editor和IDE

在我們的教程中，會給出下面三種方式的安裝教程：

• Julia Pro（基于Atom，算是比較正式的IDE了）

• Jupyter notebook

• vscode的Julia插件

Julia Pro安裝

官網(wǎng)
下載之后直接安裝即可，Julia Pro安裝的內容比較全，基本算是Julia的全家桶了，Jupyter、REPL和基于Atom的IDE都有，目前最新的也是v1.0.2。裝完之后即可直接使用。

vscode Julia插件

在vscode中安裝Julia插件和Code Runner插件，在User Settings中設置

"julia.executablePath": "D:\\MyProgramFile\\Julia-1.0.0\\bin\\julia.exe"

完成Julia文件后，直接右鍵Run Code即可。
在MAC上的vscode上，還不支持Julia 1.0版本，因此還不能運行1.0的Julia。相信不久就會出來了，大家耐心等待。等出來了第一時間會在公眾號“從數(shù)據(jù)分析到量化投資”里通知大家。

Jupyter note

• 先安裝Jupyter，對于已經(jīng)安裝過Anaconda的朋友來說，已經(jīng)默認安裝了jupyter

• 運行Julia的REPL，按]鍵進入Pkg模式

• 運行add IJulia，安裝IJulia

• 運行using IJulia,這時如果提示我們需要run Pkg.build("ZMQ")時，我們根據(jù)提示內容操作

• 在julia模式下先導入Pkg，using Pkg，再運行Pkg.build("ZMQ"),這是時會自動下載安裝GitHub上各種需要的文件，但經(jīng)常會提示各種下載錯誤，需要我們根據(jù)提示的錯誤，找到相應的網(wǎng)址和文件，下載下來后放到提示的文件夾中，比如ZMQ.x86_64-w64-mingw32.tar.gz文件，放到~.julia\packages\ZMQ\ABGOx\deps\usr\downloads目錄（~是\home目錄，Windows上在C:\User\UserName下,MAC上在User\UserName下)，再次運行Pkg.build("ZMQ")；如果提示不止"ZMQ"這一個package，我們只需要根據(jù)提示安裝所有下載失敗的文件即可。

• 在安裝過程中可能會提示需要安裝Windows Management Framework 3.0以上版本，我們也找到最新的版本安裝即可

• 如果報的error中，需要運行Pkg.build("IJUlia")，那我們運行前要先把jupyter.exe添加進來，運行ENV["JUPYTER"]=“D:\Anaconda3\Scripts\jupyter.exe"

• 沒有error后，運行using IJulia

• 運行IJulia.notebook()即可打開支持1.0版本的Jupyter notebook

還有另外一種解決方案就是解決“根”上的問題：加速訪問GitHub的速度。