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在2020上半年，因为疫情无法返校，所以在家待了半年，期间学习一点了R语言、Python、Julia、linux和C语言，只是学习基础语法并没有项目练习，因此返校半年后差不多都不记得了，现在重新捡起Julia丰富下当时写的笔记发到公众号来。

 

语言特点

前三门语言很类似，是可以一起学的，数据分析中常用的Jupyter就是Julia 、Python和R的缩写。

 

julia像是处于动态语言向静态语言过度的语言，既可以指定类型又可以不指定，优点就是速度极快，缺点就是造好的轮子不多。

 

Julia的设计者想把她设计成完美的语言...

 

Julia要像C语言一般快速而又拥有如同Ruby的动态性；要具有Lisp般真正的同像性（Homoiconicity）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……

 

官网的Benchmarks

 

我也跑个Benchmarks

在学习函数的时候，无论是Python、R、Jula都会讲到递归，并用斐波那契数列作为例子。这里的Benchmarks使用的递归为最原始版的，没有为了使其速度更快，而写很复杂的代码或用精巧的设计。

 

参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/585529899的代码，他所用的数字是n=40，但是我用julia算第40个斐波那契数只用了0.2s，感觉不太对，所以用了n=50，导致R和Python计算不出来，所以又折中算了n=45的情况。

 

 

              n=40   n=45  n=50

R            37.1     409.1  +Inf

Python   11.3     125.1   float('inf')

Julia       0.2       2.6     29.6

注：单位为秒

 

首先是R语言版的斐波那契数列

fib <- function(n) {

    if (n <= 2) {

        return(1)

    }

    return(fib(n - 1) + fib(n - 2))

}

 

Python版的斐波那契数列

def fib(n):

    if n <= 2:

        return 1

    return fib(n-1) + fib(n-2)

 

Julia版的斐波那契数列

function fib(n::Int)

    if n <= 2 

        return 1

    end

    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

end

 

测试设备

OS: macOS (arm64-apple-darwin21.5.0)

CPU: 8 × Apple M2

WORD_SIZE: 64

 

R version: 4.2.2

Python version: 3.10.10

Julia version: 1.8.5

 

Reference

https://baike.baidu.com/item/Julia/10423675

https://cn.julialang.org/

https://julialang.org/benchmarks/

https://github.com/Yiguan/benchmark_C_Julia_Py_R

https://zhuanlan.zhihu.com/p/585529899