Julia — высокоуровневый свободный язык программирования с динамической типизацией, созданный для математических вычислений. Эффективен также и для написания программ общего назначения. Синтаксис языка схож с синтаксисом других математических языков (например, MATLAB и Octave), однако имеет некоторые существенные отличия. Julia написан на С, C++ и Scheme. Имеет встроенную поддержку многопоточности и распределённых вычислений, реализованные, в том числе в стандартных конструкциях.
Язык является динамическим, при этом поддерживает JIT-компиляцию (JIT-компилятор на основе LLVM входит в стандартный комплект), благодаря чему, по утверждению авторов языка, приложения, полностью написанные на языке (без использования низкоуровневых библиотек и векторных операций) практически не уступают в производительности приложениям, написанным на статически компилируемых языках, таких как С или C++. Большая часть стандартной библиотеки языка написана на нём же.
Поддерживается перегрузка функций и операторов (которые фактически также являются функциями), при этом опционально можно указывать тип для аргументов функции, чего обычно нет в динамически типизируемых языках. Это позволяет создавать специализированные варианты функций и операторов для ускорения вычислений. Наиболее подходящий вариант функции выбирается автоматически в процессе выполнения. Также благодаря перегрузке операторов можно создавать новые типы данных, которые ведут себя подобно встроенным типам.
История В 2009 году Стефан Карпински (Stefan Karpinski), Вирал Шах, Джефф Безансон начали обсуждать концепцию нового языка для преодоления ограничений математического пакета Matlab и языка «R». Для выбора имени нового языка, как пояснял ведущий разработчик Стефан Карпински, «особой причины не было», разработчикам просто «понравилось это имя»(оригинал ). Первая открытая версия была опубликована в феврале 2012.
Идеология Основной задачей при создании была разработка универсального языка, способного работать с большим объёмом вычислений и при этом гарантировать максимальную производительность. Поскольку большой объём вычислений выполняется именно в облачных средах, то в языке была сразу реализована поддержка облаков и параллельного программирования как замена механизму MPI.
В языке была изначально реализована модель построения больших параллельных приложений, основанная на глобальном распределенном адресном пространстве. Такая модель подразумевает возможность производить операции (в том числе и их передачу между машинами) со ссылкой на объект, расположенный на другой машине, также участвующей в вычислениях. Этот механизм позволяет отслеживать, какие вычисления на каких системах выполняются, а также подключать к производимым вычислениям новые машины.
Ключевые особенности языка мультиметод: обеспечивает возможность определять поведение функции в зависимости от типа передаваемых аргументов; динамическая типизация (опциональная возможность явного указания типов); производительность, сравнимая со статически типизированными языками, такими как Си; встроенная система управления пакетами; макросы и другие возможности метапрограммирования; вызов Python-функций при помощи PyCall вызов си-функций напрямую: без дополнительных надстроек и API; богатые возможности для управления другими процессами; поддержка параллельных и распределённых вычислений; сопрограммы: легковесные зелёные потоки; возможность определять дополнительные типы, не уступающие в скорости и удобстве встроенным; удобные и расширяемые преобразования для числовых и других типов; поддержка Юникода, включающая UTF-8 (но не ограничивающаяся им); все библиотеки Julia — это модули, модули объединяют в пакеты (для управления пакетами есть модуль «Pkg»), для каждого пакета есть файл проекта «Project.toml» с описанием проекта и зависимостей в формате «.toml».
Примеры Пример функции: function mandel(z; maxiter = 80) c = z for n = 1:maxiter abs(z) > 2 && return n-1 z = z^2 + c end maxiter end
function randmatstat(t) n = 5 w = v = 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
Пример параллельного вычисления 100.000.000 результатов случайного подбрасывания монеты: nheads = @parallel (+) for i=1:100000000 randbit() end
Графическая реализация В декабре 2011 года Стефан Бойер предложил идею графической реализации языка, которая облегчит работу с ним математикам и другим учёным, не обладающими навыками программирования и работы в Unix-средах. Идея Бойера заключалась в переходе от отправки команд вычислительному кластеру к простой работе с браузером. При этом, клиентская часть, реализующая, в том числе и графический интерфейс и платформу для построения графиков, может быть реализована при помощи таких современных (на тот момент) технологий как HTML5, SVG и AJAX.
Для реализации своей идеи Бойер использовал серверную часть, написанную на языке Julia, которая при помощи специального менеджера сессий протокола SCGI взаимодействует с веб-сервером на базе lighttpd. Подобный подход позволил довольно несложным путём реализовать концепцию REPL, обладающую следующими возможностями: построение графиков на основе вычислений функций, одномерных массивов и наборов точек любого числового типа; удобство работы со средой (автоматическое определение размера окон и так далее); расширяемость и кроссплатформенность между браузерами. Функции для построения графиков в такой среде могут задаваться несколькими способами: plot(sin, -pi, pi) % или plot([0.0, 0.1, 0.4, 0.3, 0.4]) Julia Studio — первая настольная интегрированная среда разработки для Julia, впоследствии её заменила среда Juno, являющаяся надстройкой над текстовым редактором Atom. Поддерживают Julia также Geany, Jupyter, JuliaDT (Eclipse plugin) и др.
Примечания
Литература
Ссылки
Категория:Программы математического моделирования Категория:Программное обеспечение для macOS Категория:Программное обеспечение для Windows Категория:Программное обеспечение для Linux Категория:Предметно-ориентированные языки программирования Категория:Системы компьютерной алгебры