このチュートリアルが途中で沈黙していることを示してください。 導入後のつぶやきの意図は次のとおりです。
一方、理論的には、すべてのビットは、
書かれているこれらの要素は、逆に 2d の合理的なドラフトである必要がありますが、それらが機能するかどうかを調べる必要があります.
) 序章
について他に気づいていることJulia、数値計算で評判を得ているインタプリタ言語であることはご存じでしょう。 R、Matlab、NumPy などと競合します。 さらに、実行時に LLVM バイトコードにコンパイルされる可能性があり、C または Fortran の 2 つの通知内に最適化される可能性があることをさらに聞くことができます。
これらを考えるとお約束しますが、非常に過度なプロファイル の顧客 を引き付けているのはエレガントではありません。 .
私は現在、その形式のプログラミングを中止するつもりはありません。 私はさまざまな理由でジュリアを愛しています。 私にとっての魅力は、書き留めることが成功したと感じることです。 または、Python、Perl、および Design から私が愛するものすべてが 1 つにまとめられたのが好きではありません。 言語と標準ライブラリの両方の抽象化は、適切に、それらが継続的に頑固な側面にぶつかっていることを感じます.
意味的にも構文的にも、PythonやRubyのように感じます関数型言語でいくつかの構成パターンを余分に促進し、同じスキームで従来のオブジェクト指向パターンを強化しないという議論の余地のない真実。 代わりに、構造体、抽象的な種類、およびその種類のマシンの複数のディスパッチに依存します。 Julia のメタプログラミングの説明は簡単ですが、奥が深いです。 これにより、演算子のオーバーロードと、構築された構文要素をさまざまな種類の贅沢品に適用するためのさまざまな種類の魔法のシステムが可能になります。 それが十分でない場合は、Lips-love AST マクロがあります。
最後に、標準ライブラリ (主に非常に読みやすい Julia で適用されます) を読むと、適切な方法がわかります。実用的にはマイルです。 libc が得意とすることを libc に名前を付けるのは快適です。 または、それが最も機能的な通知である場合、シェルアウトするのも同様に快適ではありません。 download 特性のコードをクロスチェックして調査します有益な例として。 Julia は PCRE を頼りにするのが非常に快適です。慣用表現。 一方、Julia は、束ねられた情報構造体とプリミティブのロードが Julia に直接適用されるほど性急です。物事を成し遂げ、プログラマーに力を与えることについての消滅の中で。 どちらの方式のパフォーマンスでも、おそらくあなたは自分の心の伝達物質に合わせて最適化することを主張している可能性があります. curl で情報をダウンロードするスキームの場合、これも多分それもやめればいいのに!
この精神は合ってる機械の自動化で完全に。 この分野の主要言語は Perl と Bash です。 Perl は「最も簡単に書ける」という評判があり、Bash はそれよりもはるかに悪いのです! 一方で、どちらも純粋さよりもプラグマティズムを重視する言語であり、一時的なスクリプトを消費するように見えます。 Julia はそれらの両方よりも読みやすいですが、実用性に劣るわけではありません。
このチュートリアルは、私の
いやいやいやいやいやらしい考えだ!
ユリアは今では最も可動性がありません。 あるいは、それはかなり斬新な言語であり、1.1 が開始されたのは最も簡単な言語です (執筆時点では 2019 年でしたが、1.4 は 2020 年にリリースされました)。 多くの Linux ディストリビューションには、アクセス可能なキットが含まれていないはずです。 Ubuntu 18.04 (私がこれを書いている最新のもの) は、スナップとしてアクセスできるという明白な真実にもかかわらず、レポジトリにキットが含まれていません (ただし、julialang.org でのダウンロードが最も好まれています; 2020 年 4 月現在)。 、スナップ設定は 32 ビットであり、場合によってはさらに中断する可能性がありますが、場合によってはさらに悲惨なことになる可能性があります。
Julia の実行時間は長く、低速のマシンでもロード時間は人間が認識できます。 それが焦点を当てている集中的な問題のカテゴリーについては、ここには何もありません. 制約のあるサーバーまたは組み込みマシンでは、それは不快です.
Julia の非常に最適化された JITさらに、コンパイラはウォームアップに少し時間がかかります。 いくつかのものをプリコンパイルするシステムがありますが、小さなスクリプトのために誰が惨めになる必要がありますか? コンパイラのテンポは、実際に言うと、それがどれほど成功したかという点で印象的です.
デモ: Julia のほとんどの新しいバリエーションでは、--bring together=min Julia にコードの特殊化を完全に軽減させるには、通常の選択かもしれません。 これを -O0 と組み合わせると は、場合によってはスキームの献身が黙って時間がかかるという議論の余地のない真実にもかかわらず、サーブ JIT ウォームアップ時間を切断します.
上記は明確なクラスのサーバーで Julia を利用することに反対する安易な議論です。 一方で、これらの項目のどれも、実際には、新しいアプリケーションで OS を実行している PC/ワークステーションの問題ではありません。 お使いのマシンが最新の Web ブラウザーから逃れることができる場合、Julia のランタイムはわずかなものです。
あなたはすでに Julia に教えられることを探していますが、これには中止する多くの成功した理由があります。ミニチュア オートメーション スクリプトは、言語の主な構成要素を鋭く意識するための簡単な手法です。 Julia でスクリプトを作成するのは、Julia が提供する抽象化が驚くほど義務に忠実であるためです。 Bash スクリプトを Julia に変換するのは非常に簡単ですが、自動的にスクリプトをより安全に構築し、デバッグしやすくなります
管理のために Julia を使用する最も注目を集める理由の 1 つは、これは、Bash を使用していない可能性があります。 私は Bash とは反対のケースですが、私の Python チュートリアルでは、Bash でさまざまなプロセスが機能し、接続されています。 迅速に言えば、Bash はインタラクティブな消費には非常に優れていますが、スクリプトで安定した正しいスキームで物事を合計するのは複雑であり、情報を扱うのは苦労することです。 さまざまな言語でのアプリケーションの情報と複雑さに注意してください。
このチュートリアルは現在Julia 自体でフロートを完全に変更できるスキームを説明するつもりはありません。また、Julia が提供する豊富な情報構造を処理するシステム全体を完全に無効にすることは間違いありません。 成功するために、私はジュリアを自分で見つけるつもりで黙っています、そして私はそのための評判の良いドキュメント、特に「ハンドブック」の部分。 熟練した Python プログラマーとして、Julia が提供するインターフェイスは非常に親しみやすいものであり、Ruby プログラマーにとってもその感覚は同じであると思います。 私たちにとって、Julia で生産性を高めるには数時間かかるはずです.言語の紹介、 見つける ページには、いくつかの成功したハイパーリンクがあります。 Jane Herriman による Julia の紹介では、このチュートリアルを実行するために知っておく必要があると思われるすべてのことについて説明しています。 このチュートリアルに従うことに決めた場合は、juliabox.com にログインするように案内されますが、必要な場合を除いてログインする必要はありません。 さらに、をダウンロードして逃げることができますJupyter Notebooks は、好きなときにいつでも地域的に利用できます。さらに、ターミナルで Julia REPL と一緒に観察することもできます。
Like a flash Tune to Julia
は便利なチートシートです。さて、info.
