Julia (мова програмування)

Роботу над Julia було розпочато 2009 року Джефом Безансоном, Стефаном Карпінським, Віралом Б. Шахом та Аланом Едельманом, який поставив завдання створити вільну мову, яка була б високорівневою і водночас швидкою. 14 лютого 2012 року команда запустила вебсайт із повідомленням в блозі, що пояснює місію мови. Офіційної причини для назви «Julia» немає.

Ключові особливості мови:

• Висока продуктивність: однією з ключових цілей проекту є досягнення продуктивності близької до програм мовою Сі. Компілятор Julia заснований на напрацюваннях проекту LLVM і генерує ефективний нативний машинний код для багатьох цільових платформ;
• Підтримка різних парадигм програмування, включно з елементами об'єктно-орієнтованого і функційного програмування. Стандартна бібліотека надає в тому числі функції для асинхронного вводу/виводу, управління процесами, ведення логів, профілювання і управління пакетами;
• Динамічна типізація: мова не потребує явного визначення типів для змінних за аналогією зі скриптовими мовами програмування. Підтримується інтерактивний режим роботи;
• Опціональна можливість явного вказування типів;
• Синтаксис, який чудово підходить для чисельних і наукових розрахунків, систем машинного навчання і візуалізації даних. Підтримка багатьох числових типів даних і засоби для розпаралелювання обчислень.
• Можливість прямого виклику функцій з бібліотек мови Сі без додаткових прошарків.

Приклад функції:

function mandel(z)
    c = z
    maxiter = 80
    for n = 1:maxiter
        if abs(z) > 2
            return n-1
        end
        z = z^2 + c
    end
    return maxiter
end

function randmatstat(t)
    n = 5
    v = zeros(t)
    w = zeros(t)
    for i = 1:t
        a = randn(n,n)
        b = randn(n,n)
        c = randn(n,n)
        d = randn(n,n)
        P = [a b c d]
        Q = [a b; c d]
        v[i] = trace((P.'*P)^4)
        w[i] = trace((Q.'*Q)^4)
    end
    std(v)/mean(v), std(w)/mean(w)
end

Приклад паралельного обчислення 100.000.000 результатів випадкового підкидання монети:

nheads = @parallel (+) for i=1:100000000
  randbit()
end

Компілятор JIT (just-in-time), розроблений на основі LLVM Julia, у поєднанні з його дизайном, дозволяє мові відповідати продуктивності C-мови в декількох сценаріях. Щоб отримати уявлення про відносну продуктивність Julia в порівнянні з іншими мовами, які може бути використано для чисельного та наукового обчислення, ми пишемо невеликий набір мікро-тестів різними мовами: C, Fortran, Julia, Python, Matlab / Octave, R, JavaScript, Java, Lua, Go і Mathematica. Результати наступних мікро-тестів було отримано з використанням одноядерного (послідовного виконання) процесора Intel Core i7-3960X з частотою 3,30 ГГц із 64 Гб 1600 МГц оперативної пам'яті DDR3, за допомогою дистрибутиву openSUSE LEAP 42.3:

Офіційний дистрибутив Julia містить інтерактивний командний рядок, який називають цикл читання-обчислення-друку (REPL), який можливо застосовувати для швидкого експерименту та тестування коду. Наступний фрагмент є прикладом демонстраційного сеансу, де стрічки об'єднуються автоматично завдяки println:

julia> p(x) = 2x^2 + 1; f(x, y) = 1 + 2p(x)y
julia> println("Hello world!", " I'm on cloud ", f(0, 4), " as Julia supports recognizable syntax!")
Hello world! I'm on cloud 9 as Julia supports recognizable syntax!

• Офіційний сайт
• Сирцевий код

1. LICENSE.md file in the JuliaLang/julia repository — GitHub Inc..
   d:Track:Q28771536
2. Bezanson J. JuliaLang/julia - commit eb256df: "beginning work on parser" — GitHub Inc..
   d:Track:Q20630572d:Track:Q28771536