Julia 1.0 中文文档

欢迎来到Julia 1.0的文档。

请阅读发布博客文章，了解该语言的通常概述以及自Julia v0.6以来的许多更改。请注意，0.7版本与1.0一块儿发布，以提供1.0版本以前的软件包和代码的升级路径。0.7和1.0之间的惟一区别是删除了弃用警告。有关自0.6以来的全部更改的完整列表，请参阅版本0.7的发行说明

介绍

传统上，科学计算须要最高的性能，然而领域专家却在平常工做中使用了较慢的动态语言，咱们相信有不少很好的理由来支持这些应用程序的动态语言，并且咱们并不指望它们的使用会减小。幸运的是，现代语言设计和编译技术使咱们可以最大限度地消除性能上的平衡，并提供一个足够的环境，使其可以有效地部署性能密集型应用程序。

由于Julia的编译器不一样于Python或R等语言的解释器，你可能会发现Julia的表如今一开始并不直观，若是你发现有些东西很慢，咱们强烈建议你在尝试其余任何东西以前阅读[性能技巧](@ref man-performance-tips)，一旦你理解了Julia的工做原理，你就很容易写出几乎和C同样快的代码。

Julia具备可选类型标注、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色。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, 但也支持通常编程。为了实现这一点, Julia创建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一样之处是：

• 核心语言的做用很是小，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，它也能够被用来进行类型声明
• 经过多重分派定义各类参数类型的函数行为的能力。
• 为不一样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：每一个对象，不管是原始的仍是用户定义的，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，并且一般不能明确地讨论类型。在静态语言中，虽然能够（一般必须）为编译器提供注释类型，但类型只在编译时存在，而且不能在运行时被操纵或表达。

虽然休闲程序员（the casual programmer）不须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：函数是在不一样的参数类型组合上定义的，并经过分派到最特定的匹配定义来应用。这种模型很是适合于数学编程，在这种状况下，第一个参数“own”一个操做就像传统的面向对象的分派器同样。运算符只是具备特殊表示法的函数-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。而后, 现有代码无缝地应用于新的数据类型。

部分因为运行时类型推断（由可选类型注解加强），部分因为项目开始时对性能的强烈关注，Julia的计算效率超过了其余动态语言，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，而且可能永远都是相当重要的：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史无前例的易用、强大和效率的组合。除此以外，Julia在相似系统上的一些优点包括：

• 免费和开源(MIT许可)
• 用户定义的类型和内建类型同样快和兼容
• 无需特地编写向量化的代码；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余类型的转换和升级
• 对Unicode的有效支持，包括但不限于UTF-8
• 直接调用C函数（不须要包装器或特殊api）
• Powerful shell-like capabilities for managing other processes
• 拥有shell同样强大的功能来管理其余流程
• 相似于lisp的宏（Lisp-like）和其余元编程工具