不要百度Julia，八成會有驚嚇
我說的Julia是這個 - MIT 2012年推出的一門統(tǒng)計學語言露泊。我最開始對這東西不怎么感冒喉镰，之前也看過很多現(xiàn)代化語言的語法，包括kotlin惭笑、golang侣姆、rust和julia生真。
其中，最喜歡的還是golang和kotlin捺宗。rust對我來說太復雜了柱蟀，試了試就放棄了。
julia給我的感覺也差不多蚜厉，語法像是幾門語言的雜糅长已。
- C：function和end關鍵字，寫Python和go昼牛，甚至是R習慣了术瓮，經(jīng)常漏寫end
- Python：主要是類似numpy的矩陣操作
- R：各種基礎統(tǒng)計和下標為1。
除此之外匾嘱，julia的類型系統(tǒng)和.運算等都會跟人一種這門語言很復雜的感覺斤斧。
優(yōu)點呢，也很明顯霎烙，在不標明類型的情況下撬讽，運行速度都比Python強太多；表明了類型之后速度還能更進一步悬垃。另外游昼，pipeline和PyCall，RCall能帶來一種在Julia中順暢的跑bash尝蠕，Python和R的體驗烘豌，真的強??，不愧是學院派的語言看彼，一看就就是平常也被各種語言和各種軟件的互相調(diào)用搞得夠惡心廊佩。
題外話，說起來現(xiàn)在的靜態(tài)語言逐步開始發(fā)展一些簡單的類型推斷和泛型靖榕。而動態(tài)語言開始逐步添加類型系統(tǒng)（Python标锄，Julia都是如此），很有意思的趨勢
簡單列幾個我在julia使用過程中遇到的問題
關于Pkg
Julia自帶的包管理器茁计，其正常的用法很多地方都能查到了 料皇，也沒什么好說的
using Pkg
Pkg.add("ArgParse") # 裝包
Pkg.precomile() # 我在打包docker的過程中遇到這個問題，如果沒有提前precompile星压，那么在第一次運行julia的時候會自動precompile践剂，經(jīng)常出問題
問題
-
Pkg沒有競態(tài)保護，也就是說如果同時開了兩個julia都在Pkg.add或者怎么樣娜膘，那么就會沖突導致包安裝編譯失敗逊脯，一旦出現(xiàn)這個問題，目前我沒有特別好的解決辦法劲绪，只有刪庫重裝男窟。 -
Pkg的包管理盆赤，通過generate可以生成包管理文件，與Pip.lock歉眷，go.mod以及JS的yarn.lock等等都是一樣的目的牺六。但問題是它似乎只針對module開發(fā)，個人腳本就沒法通過這個辦法去lock運行環(huán)境汗捡，那其實不利于腳本的 分發(fā)淑际。
關于pipeline
我最開始一直卡在如果與pipeline的stdout和stderr交互。官方示例沒這玩意扇住，后來偶然間看到的一個示例在恍然大悟
open(pipeline(`cat`), "w", stdin) do w # 這里stdin和stdout都可春缕，具體區(qū)別沒看過
write(w, "Hello") # 這里println和write都可，具體區(qū)別沒看過
close(w)
end
open(pipeline(`echo "hello"`), "r", stdout) do r
while !eof(r)
l = readline(r)
println(string("Julia say: ", l))
end
close(r)
end
關于多進程
協(xié)程我也沒測試過艘蹋，線程至今1.5.2版似乎也沒出穩(wěn)定版锄贼，所以也沒仔細看過
我采用了最顯式的寫法，結合上關鍵文檔女阀，應該能 解決許多在實際應用過程中的問題
using Distributed
addprocs(4)
@everywhere begin
function test(x::Int64)::Int64
return x * x
end
end
res = pmap(1:10) do p begin
return test(p)
end
# res should be [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
問題
- 進程是通過socks交互傳遞數(shù)據(jù)的宅荤，每個進程的環(huán)境之間相互隔絕，因此浸策，真正用進程的時候會發(fā)現(xiàn)在julia一啟動就開始把多個進程全開起來冯键，然后一直存活到main結束，即便并不會使用每個子進程庸汗，這些進程也會掛在后臺惫确。
- 由于每個進程之間環(huán)境并不能交互，因此在加載的時候必須通過
@everywhere表明哪些代碼是需要在子進程中加載的蚯舱，幾個不同的方式都可- @everywhere include("run.jl")
- @everywhere begin; # code here; end
RCall和pyCall
- PyCall看文檔就行改化，值的夸贊的是，它是在
precompile的時候就需要指定好Python的路徑枉昏，用且只用指定的Python避免了環(huán)境的紊亂所袁，點贊（比R的reticulate強多了，那玩意那叫一個亂） - RCall能夠帶來julia中寫R的原聲體驗凶掰，比Python的
rpy2強太多了，問題就是有時候可能不太好獲取返回值using RCall # 比如蜈亩，我的解決辦法是用collect res = rcopy(R"ksmooth($x, $y, kernel='normal', bandwidth =.5, x.points = $x)") collect(values(res)) # 這就獲得了ksmooth的結果懦窘，collect之后是一個二維數(shù)組，第一個是res$x稚配，第二個是res$y
結束
好了畅涂，我把我目前的一些感想都寫了一下，希望對想入手Julia的有所幫助吧
