Julia简介

历史

一群拥有各种语言丰富编程经验的Matlab高级用户，对现有的科学计算编程工具感到不满——这些软件对自己专长的领域表现得非常棒，但在其它领域却非常糟糕。他们想要的是一个开源的软件，它要像C语言一般快速而有拥有如同Ruby的动态性；要具有Lisp般真正的同像性而又有Matlab般熟悉的数学记号；要像Python般通用、像R般在统计分析上得心应手、像Perl般自然地处理字符串、像Matlab般具有强大的线性代数运算能力、像shell般胶水语言的能力，易于学习而又不让真正的黑客感到无聊；还有，它应该是交互式的，同时又是编译型的……

特点

• 核心语言非常小。标准库用的是Julia语言本身写的

• 调用许多其它成熟的高性能基础代码。如线性代数、随机数生成、快速傅里叶变换、字符串处理。

• 丰富的用于创建或描述对象的类型语法

• 高性能，接近于静态编译型语言。包括用户自定义类型等

• 为并行计算和分布式计算而设计

• 轻量级协程

• 优雅的可扩展的类型转换/提升

• 支持Unicode，包括但不限于UTF-8

• 可直接调用C函数（不需要包装或是借助特殊的API）

• 有类似shell的进程管理能力

• 有类似Lisp的宏以及其它元编程工具

使用场景

主要用于科学计算

• 机器学习

• 数据处理

• 算法仿真

• 数值分析

• etc

很多做算法的朋友应该都有这样的经历，在做一个项目时，先用Python/Matlab完成算法模型验证，再用其他编程语言（如C++）来实现，而有了Julia，我们直接一步到位，模型验证和实现是一起的。

说明
本教程主要参考：

• Julia

• Mapt网站教程（收费的）

• Julia社区

• Julia中文社区

缺点

参考简书
每个语言都有优缺点，Julia的缺点在于：

• 基于JIT（Just-in-time，即时编译器，启动有预热时间，不适合小规模、只运行一次的任务；

• 新语言的生态还不够强，不适合调库党；

• CLI（command-line interface，命令行界面）工具缺乏，不适合在终端（Terminal）开发，需要借助能够热重启（reload）和IDE开发。

这是Julia官网给出的各种语言之间的速度评测，C的速度为10^0。可以看出，Julia的运行时间基本是除了C之外最快的，有的算法甚至比C还要快。

安装Julia

Julia官网

现在已经出了1.0.3版本，直接现在安装即可，安装完成后打开julia，可看到如下的界面：

(Windows)

(MAC)

但我们写程序时如果只用REPL太蛋疼，调试也不方便，还需要Julia的运行工具：

下图是官方给出的Julia的Editor和IDE

在我们的教程中，会给出下面三种方式的安装教程：

• Julia Pro（基于Atom，算是比较正式的IDE了）

• Jupyter notebook

• vscode的Julia插件

Julia Pro安装

官网
下载之后直接安装即可，Julia Pro安装的内容比较全，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。装完之后即可直接使用。

vscode Julia插件

在vscode中安装Julia插件和Code Runner插件，在User Settings中设置

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

完成Julia文件后，直接右键Run Code即可。
在MAC上的vscode上，还不支持Julia 1.0版本，因此还不能运行1.0的Julia。相信不久就会出来了，大家耐心等待。等出来了第一时间会在公众号“从数据分析到量化投资”里通知大家。

Jupyter note

• 先安装Jupyter，对于已经安装过Anaconda的朋友来说，已经默认安装了jupyter

• 运行Julia的REPL，按]键进入Pkg模式

• 运行add IJulia，安装IJulia

• 运行using IJulia,这时如果提示我们需要run Pkg.build("ZMQ")时，我们根据提示内容操作

• 在julia模式下先导入Pkg，using Pkg，再运行Pkg.build("ZMQ"),这是时会自动下载安装GitHub上各种需要的文件，但经常会提示各种下载错误，需要我们根据提示的错误，找到相应的网址和文件，下载下来后放到提示的文件夹中，比如ZMQ.x86_64-w64-mingw32.tar.gz文件，放到~.julia\packages\ZMQ\ABGOx\deps\usr\downloads目录（~是\home目录，Windows上在C:\User\UserName下,MAC上在User\UserName下)，再次运行Pkg.build("ZMQ")；如果提示不止"ZMQ"这一个package，我们只需要根据提示安装所有下载失败的文件即可。

• 在安装过程中可能会提示需要安装Windows Management Framework 3.0以上版本，我们也找到最新的版本安装即可

• 如果报的error中，需要运行Pkg.build("IJUlia")，那我们运行前要先把jupyter.exe添加进来，运行ENV["JUPYTER"]=“D:\Anaconda3\Scripts\jupyter.exe"

• 没有error后，运行using IJulia

• 运行IJulia.notebook()即可打开支持1.0版本的Jupyter notebook

还有另外一种解决方案就是解决“根”上的问题：加速访问GitHub的速度。