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融合了 Python、C、R 与 Ruby 的长处，这门编程语言这么厉害?这门编程语言叫做Julia

为什么说它融合了 Python、C、R 与 Ruby 的长处呢?因为在首次公开时开发团队就已明确其需求

我们想要一种拥有自由许可的开源语言，同时拥有 C 的速度和 Ruby 的灵活。我们想要一种同像性语言，有像 Lisp 这样真正的宏，也有像 Matlab 这样的浅显熟悉的数学符号。我们想要一门像 Python 一样可用于通用编程，像 R 一样易于统计，像 Perl 一样自然地用于字符串处理，像 Matlab 一样强大的线性代数，像 shell 一样擅长将程序粘合在一起的语言。它简单易学，却能让严苛的黑客为之倾心。我们希望它是交互式的，具备可编译性。

TOIBE8 月份编程语言排行榜上已迅速攀升至第 50 名。

Julia 之所以这么受欢迎，这与它解决了工程师们一个“坑爹”问题有关：工程师们为了在数据分析中获得速度和易用性，不得不首先用一种语言编码，然后用另一种语言重写，即很多人口中的“双语言问题”。

与其他语言相比，Julia 易于使用，大幅减少了需要写的代码行数;并且能够很容易地部署于云容器，有更多的工具包和库，并且结合了多种语言的优势。据 Julia Computing 的宣传，在七项基础算法的测试中，Julia 比 Python 快 20 倍，比 R 快 100 倍，比 Matlab 快 93 倍。

它的特点为：

快速：Julia 为高性能而生。Julia 程序通过 LLVM 为多个平台编译高效本地代码。

通用：它使用多分派(multiple dispatch)作为范例，使得表达许多面向对象和函数式编程模式变得容易。标准库提供异步 I / O 、进程控制、日志记录、性能分析、包管理器等。

动态：Julia 是动态编程语言，与脚本语言相似，并且对交互式使用有很好的支持。

专业：它擅长于数值计算，其语法非常适合数学，支持多种数字数据类型，和开箱即用的并行性。Julia 的多分派非常适合定义数字和数组类型的数据类型。

(可选)多样：Julia 具有丰富的描述性数据类型，类型声明可用于阐明和巩固程序。

可组合：Julia 的包可以很好地协同工作。单位数量的矩阵，或货币和颜色的数据表列都可以组合工作 - 并具有良好的性能。

除了语言本身的优点，Julia 还拥有非常强大的生态系统，主要应用于数据可视化、通用计算、数据科学、机器学习、科学领域、并行计算六大领域。

Julia 在规模化机器学习领域为深度学习、机器学习和 AI 提供了强大的工具(Flux 和 Knet)。Julia 的数学语法使其成为表达算法的理想方式，支持构建具有自动差异的可训练模型，支持 GPU 加速和处理数 TB 的数据。Julia 丰富的机器学习生态系统还提供监督学习算法(如回归、决策树)、无监督学习算法(如聚类)、贝叶斯网络和马尔可夫链蒙特卡罗包等。

Julia 目前下载量已经达到了 200 万次，Julia 社区开发了超过 1900 多个扩展包。这些扩展包包含各种各样的数学库、数学运算工具和用于通用计算的库。除此之外，Julia 语言还可以轻松使用 Python、R、C/C++ 和 Java 中的库，这极大地扩展了 Julia 语言的使用范围。

所以说，Julia 火起来不是没有原因的，而最新发布的 1.0 版本又添加了很多新功能。

目前支持 Julia 的平台：

但这门语言是否能够普遍使用呢?还是需要时间来证明!

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