Julia语言简介

01 January 2019

使用Python+numpy做数值计算基本可以达到类似MATLAB的效果，能够快速的进行开发和部署，但由于Python语言本身的限制性能上并不算十分理想。

目前的动态语言向JIT运行方式转型已经是大趋势，而Python的JIT版本pypy虽然性能大幅提升，但对numpy和scipy的支持还存在很多问题。在寻找了很多解决方案后发现了Julia语言，原生支持多维数组及相关的运算，采用JIT的运行方式，主要面型科学计算领域，官方给出的性能测试结果表明其与LuaJIT的性能相当。

1. 基本语法

Julia的基本语法和Python非常类似，同时引入了很多数学中习惯使用的表达方式，如范围的判断可以写成1 < x < 10，函数的定义可以写成f(x) = x^2

#变量赋值
x = 3;

#条件
if 1 < x < 10
    @show x
else
    println(1);
end

#循环
for i = 1 : 100
    @show i;
end

#函数
#标准定义
function add(a::Int, b::Int)
    return a + b;
end
#简化的定义
f(x::Real) = x^2;

2. 多维数组

在数值计算中最为重要的数据类型，一般常用的是二维数组——矩阵，常用的矩阵运算如下

#生成一个4x4的随机矩阵，4x1的随机向量
M = rand(4, 4);
v = rand(4);
#计算矩阵和向量的乘积
v1 = M * v;
#矩阵的转置和逆
M1 = M';
M2 = M^-1;

通过JuliaGPU提供的ClArray和CuArray包可以将数组的运算扩展到GPU设备上，而接口保持和一般的Array一致

3. 自定义类型

Julia中并不支持Python中的面向对象的方式定义类型，而是定义类型和类型的静态方法（可以将静态方法的第一个参数设定为对应类型的引用实现类似成员方法的效果），并可以重载定义的方法，在定义的类型前增加mutable可使得内部的数据是可修改的

#定义一种抽象类型
abstract type A end;
#定义抽象类型的子类型
mutable struct B <: A
    x::Int64;
    #构造函数
    function B(x::Int64)
        return new(x);
    end
end
#定义方法
function add(v1::A, v2::A)
    return v1.x + v2.x;
end
#定义类似其他语言中成员方法
function show(self::A) {
    println(self.x);
}
#对于子类型B重载show方法
function show(self::B) {
    println("B:");
    println(self.x);
}

4. 包管理

Julia和Python的pip类似也有一套自身的包管理系统，在julia控制台中可以进行安装

import Pkg;
#增加和删除包MatrixMarket
Pkg.add("MatrixMarket");
Pkg.rm("MatrixMarket");

5. 性能测试

使用Julia和Python对比性能对比测试——生成一个随机的10x10的矩阵，并求逆，循环1000000次，代码如下

for i = 0 : 1000000 - 1
    A = rand(10, 10);
    A^-1;
end

import numpy;
for i in range(0, 1000000):
    A = numpy.random.rand(10, 10);
    numpy.linalg.inv(A);

运行结果如下，循环的次数越多Julia的优势就越明显，而当循环数少时Python反而会快一些，原因应该是循环数少时JIT编译时产生的消耗会变得特别明显

time python test.py
real    0m15.129s
user    0m14.958s
sys     0m0.027s

time julia test.jl
real    0m7.872s
user    0m6.648s
sys     0m1.139s