第1章　初识Julia

Julia语言^[1]是一种为高性能数值计算设计的高层次动态编程语言，在分布式并行化、精确数值计算等方面提供了独具特色的支持，并包含大量可扩展的数学函数库。尤其是在线性代数、随机数生成、信号处理、字符串处理等方面，Julia集成了众多成熟、优秀的基于C和Fortran开发的开源库，有着很高的性能与效率。另外，Julia的开发者社区已经非常强大，贡献了大量的第三方库，我们可通过内置的包管理器方便地安装使用。

Julia语言更多的特点还有：

·多态分发（Multiple Dispatch）机制，通过不同类型的参数组合，可以定义同名函数不同的行为。

·动态类型系统：用户自定义的类型可像内置类型一样快速、轻便。

·简洁又可扩展的数值类型转换与提升机制。

·高效能的多语言编码环境，支持包括UTF-8在内的各种Unicode编码^[2]。

·原生设计的并行与分布式计算机制。

·轻量级的“绿色”线程—协程机制。

·优秀的性能，可以与静态编译的C语言媲美。

·Lisp语言式的宏及元编程（Meta-programming）范式的支持。

·内置的第三方功能包管理器。

·可与Python、R、Matlab及Java等语言进行混合编程。

·类似于Shell的外部程序调用。

·不需要额外的封装层或特别的API，即可直接调用C语言的库函数。

可以说Julia在很多方面都独具特色。比如在并行化计算方面，Julia并没有专门设计特殊的语法结构，而是提供了足够灵活的机制，并可自动进行分布式的部署，能够实现云端操作，使得并行化编程极为便捷。

值得称道的是，Julia语言基于MIT许可证^[3]是开源、免费的。而且其生态中的各种库与软件也主要采用GPL、LGPL或BSD等许可。核心代码及各种第三方大部分均托管在GitHub这个有名的开源代码管理平台中，用户可以获得源代码，了解语言的各种实现细节，不但能对语言进行更深入的学习，也能够在设计思路方面受益。

使用Julia开发有着非常好的体验。不但语法自然简洁，而且结构清晰，效率也非常高。更为可贵的是，其性能也不差。优秀的语言设计结合强大的即时（Just-In-Time，JIT）编译系统LLVM^[4]，使得Julia的运行性能在很多时候能够媲美C语言。在一份官方提供的Benchmark中，相比于C、Fortran、Python、Matlab/Octave、R、JavaScript、Java、Lua与Mathematica等其他语言，Julia在性能方面有着非常卓越的表现。^[5]

Julia语言v0.1版发布于2013年2月14日，自2017年12月14日发布v0.6.2版本后，代码更新很快，2018年8月8日发布了v0.7版后，当年8月9日便发布了v1.0的正式版本。经过数次的版本迭代，Julia语言已经日趋成熟，并已经科学计算领域崭露头角。完全可以相信，在不久的将来，在众多的编程语言中，尤其是在科学计算领域方面，Julia必能占有一席之地。

[1] Julia语言官网为https://julialang.org，其中包括Julia基本介绍、源代码链接、英文说明文档、博客、社区、生态及教程等各种资源。

[2] Unicode是计算机领域的一个业界标准，统一为各种自然语言字符设定了唯一的编码，以满足跨语言、跨平台文本转换处理的需求。UTF-8、UTF-16、UTF-32都是编码方案之一。

[3] MIT许可证（The MIT License）是开源软件授权中被广泛使用的一种，比GPL、LGPL、BSD等更为宽松：被授权人有权使用、复制、修改、合并、出版、传播、再授权及贩售软件或其副本，也可适当修改授权条款，但需在发布版本中包含该版权许可声明。

[4] 底层虚拟机（Low Level Virtual Machine，LLVM），是编译器的基础建设之一，利用虚拟技术实现编译期、链接期、运行期及“空闲期”的优化，是一系列技术工具链的集合，通常作为某类语言的编译器的后台。LLVM项目由伊利诺伊大学的维克拉姆·艾夫（Vikram Adve）和克里斯·拉特纳（Chris Lattner）于2000年发起。早期以C/C++为主要对象，后来开始支持Objective-C，并扩展到其他更多的编程语言。

[5] 有兴趣的读者可以从GitHub中的官网地址下载代码运行看看，网址为https://github.com/JuliaLang/Microbench marks.git。