为什么Julia比Python快？因为天生理念就更先进啊

output:：

3-element Array{Any,1}: 
 1.0        
 "hi!"     
 :Symbolic 

抽象范例的一种不太极度的情势是 Union 范例，譬喻：

a = Vector{Union{Float64,Int}}(undef,3) 
a[1] = 1.0 
a[2] = 3 
a[3] = 1/4 
a 

output：

3-element Array{Union{Float64, Int64},1}: 
1.0  
3    
0.25 

该案例只接管浮点型和整型数值，然而它如故是一种抽象范例。一样平常在抽象范例上挪用函数并不能知道任何元素的详细范例，譬喻在以上案例中每一个元素也许是浮点型或整型。因此通过多重分配实现优化，编译器并不能知道每一步的范例。由于不能完全优化，Julia 说话和其余剧本说话一样城市放慢速率。

这就是高机能原则：尽也许行使严酷的范例。遵守这个原则尚有其余上风：一个严酷的范例 Vector{Float64} 现实上与 C/Fortran 是字节兼容的(byte-compatible)，因此它无需转换就能直接用于 C/Fortran 措施。

高机能的本钱

很明明 Julia 说话做出了很明智的计划决定，因而在成为剧本说话的同时实现它的机能方针。然而，它到底丧失了些什么?下一节将展示一些由该计划决定而发生的 Julia 特征，以及 Julia 说话遍地的一些办理器材。

1. 可选的机能

前面已经展示过，Julia 会通过许多方法实现高机能(譬喻 @inbounds)，但它们并不必然必要行使。我们可以行使范例不不变的函数，它会变得像 MATLAB/R/Python 那样慢。假如我们并不必要顶尖的机能，我们可以行使这些便捷的方法。

2. 检测范例不变性

由于范例不变性极其重要，Julia 说话会提供一些器材以检测函数的范例不变性，这在 @code_warntype 宏中是最重要的。下面我们可以检测范例不变性：

@code_warntype 2^5 
 
Body::Int64 
│220 1 ─ %1 = invoke Base.power_by_squaring(_2::Int64, _3::Int64)::Int64 
│    └──      return %1 

留意这表白函数中的变量都是严酷范例，那么 expo 函数呢?

@code_warntype 2^5 
 
Body::Union{Float64, Int64} 
│╻╷ >2 1 ─ %1  = (Base.slt_int)(0, y)::Bool 
│    └──       goto #3 if not %1 
│  3 2 ─ %3  = π (x, Int64) 
│╻  ^  │   %4  = invoke Base.power_by_squaring(%3::Int64, _3::Int64)::Int64 
│    └──       return %4 
│  5 3 ─ %6  = π (x, Int64) 
││╻  Type  │   %7  = (Base.sitofp)(Float64, %6)::Float64 
│  6 │   %8  = π (%7, Float64) 
│╻  ^  │   %9  = (Base.sitofp)(Float64, y)::Float64 
││   │   %10 = $(Expr(:foreigncall, "llvm.pow.f64", Float64, svec(Float64, Float64), :(:llvmcall), 2, :(%8), :(%9), :(%9), :(%8)))::Float64 
│    └──       return %10 

函数返回也许是 4% 和 10%，它们是差异的范例，以是返回的范例可以揣度为 Union{Float64,Int64}。为了精确追踪不不变性发生的位置，我们可以行使 Traceur.jl：

using Traceur 
@trace expo(2,5) 
 
┌ Warning: x is assigned as Int64 
└ @ In[8]:2 
┌ Warning: x is assigned as Float64 
└ @ In[8]:5 
┌ Warning: expo returns Union{Float64, Int64} 
└ @ In[8]:2 

output：32

这表白第 2 行 x 分配为整型 Int，而第 5 行它被分配为浮点型 Float64，以是范例可以揣度为 Union{Float64,Int64}。第 5 行是明晰挪用 convert 函数的位置，因此这为我们确定了题目地址。原文后头还先容了如那里理赏罚不不变范例，以及全局变量 Globals 拥有较量差的机能，但愿具体相识的读者可查阅原文。

结 论

（编辑：湖南网）

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