为什么Julia比Python快？由于生成理念就更先辈啊

着实像早年 C 或其余主流说话在行使变量前先要声明变量的详细范例，而 Python 并不必要，赋值什么数据，变量就是什么范例。然而没想到正是这种范例不变性，让 Julia 对比 Python 有更好的机能。

选择 Julia 的最首要缘故起因：要比其他剧本说话快得多，让你拥有 Python/Matlab /R 一样快速的开拓速率，同时像 C/Fortan 那样高效的运行速率。

Julia 的新手也许对下面这些描写略为审慎：

• 为什么其他说话不能更快一点?Julia 可以或许做到，其他说话就不能?
• 你怎么表明 Julia 的速率基准?(对很多其他说话来说也很难?)
• 这听起来违反没有免费午餐定律，在其他方面是否有丧失?

很多人以为 Julia 快是由于它行使的是 JIT 编译器，即每一条语句在行使前都先行使编译函数举办编译，岂论是预先顿时编译或之前先缓存编译。这就发生了一个题目，即 Python/R 和 MATLAB 等剧本说话同样可以行使 JIT 编译器，这些编译器的优化时刻乃至比 Julia 说话都要久。所觉得什么我们会猖獗信托 Julia 说话短时刻的优化就要高出其余剧本说话?这是一种对 Julia 说话的完全误解。

在本文中，我们将相识到 Julia 快是由于它的计划决定。它的焦点计划决定：通过多重分配的范例不变性是应承 Julia 能快速编译并高效运行的焦点，本文后头会详细表明为什么它是快的缘故起因。另外，这一焦点决定同时还能像剧本说话那样令语法很是简捷，这两者相加可以获得很是明明的机能增益。

可是，在本文中我们能看到的是 Julia 不总像其他剧本说话，我们必要大白 Julia 说话由于这个焦点决定而有一些「丧失」。领略这种计划决定怎样影响你的编程方法，对你天生 Julia 代码而言很是重要。

为了望见个中的差异，我们可以先简朴地看看数学运算案例。

Julia 中的数学运算

总而言之，Julia 中的数学运算看起来和其他剧本说话是一样的。值得留意的一个细节是 Julia 的数值是「真数值」，在 Float64 中真的就和一个 64 位的浮点数值一样，可能是 C 说话的「双精度浮点数」。一个 Vector{Float64} 中的内存分列等同于 C 说话双精度浮点数数组，这都使得它与 C 说话的交互操纵变得简朴(确实，某种意义上 Julia 是构建在 C 说话顶层的)，且能带来高机能(对 NumPy 数组来说也是云云)。

Julia 中的一些数学：

a = 2+2 
b = a/3 
c = a÷3 #div tab completion, means integer division 
d = 4*5 
println([a;b;c;d]) 

output: [4.0, 1.33333, 1.0, 20.0]

另外，数值乘法在后头跟从着变量的环境下应承不行使运算符 *，譬喻以下的计较可通过 Julia 代码完成：

α = 0.5 
∇f(u) = α*u; ∇f(2) 
sin(2π) 

output: -2.4492935982947064e-16

范例不变和代码自省

范例不变，即从一种要领中只能输出一种范例。譬喻，从 *(:: Float64，:: Float64) 输出的公道范例是 Float64。无论你给它的是什么，它城市反馈一个 Float64。这里是一种多重分配(Multiple-Dispatch)机制：运算符 * 按照它看到的范例挪用差异的要领。当它看到 floats 时，它会反馈 floats。Julia 提供代码自省(code introspection)宏，以便你可以看到代码现实编译的内容。因此 Julia 不只仅是一种剧本说话，它更是一种可以让你处理赏罚汇编的剧本说话!与很多说话一样，Julia 编译为 LLVM(LLVM 是一种可移植的汇编说话)。

@code_llvm 2*5 
 
; Function * 
; Location: int.jl:54 
define i64 @"julia_*_33751"(i64, i64) { 
top: 
  %2 = mul i64 %1, %0 
  ret i64 %2 
} 

这个输出暗示，执行浮点乘法运算并返答复案。我们乃至可以看一下汇编：

@code_llvm 2*5 
 
    .text 
; Function * { 
; Location: int.jl:54 
    imulq   %rsi, %rdi 
    movq    %rdi, %rax 
    retq 
    nopl    (%rax,%rax) 
;} 

这暗示*函数已编译为与 C / Fortran 中完全沟通的操纵，这意味着它实现了沟通的机能(纵然它是在 Julia 中界说的)。因此，不只可以「靠近」C 说话的机能，并且现实上可以得到沟通的 C 代码。那么在什么环境下会产生这种工作呢?

关于 Julia 的风趣之处在于，我们必要知道什么环境下代码不能编译成与 C / Fortran 一样高效的运算?这里的要害是范例不变性。假如函数是范例不变的，那么编译器可以知道函数中全部节点的范例，并奇妙地将其优化为与 C / Fortran 沟通的措施集。假如它不是范例不变的，Julia 必需添加昂贵的「boxing」以确保在操纵之前找到可能已明晰知道的范例。

这是 Julia 和其他剧本说话之间最为要害的差异点!

（编辑：河北网）

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