为什么Julia比Python快？由于生成理念就更先辈啊

这就是 Julia 说话全部特征的起点，以是我们必要花些时刻深入研究它。假如函数内部存在范例不变性，即函数内的任何函数挪用也是范例不变的，那么编译器在每一步都能知道变量的范例。由于此期间码和 C/Fortran 代码基内情同，以是编译器可以行使所有的优化要领编译函数。

我们可以通过案例表明多重分配，假如乘法运算符 * 为范例不变的函数：它因输入暗示的差异而差异。可是假如编译器在挪用 * 之前知道 a 和 b 的范例，那么它就知道哪一个 * 要领可以行使，因此编译器也知道 c=a * b 的输出范例。因此假如沿着差异的运算撒播范例信息，那么 Julia 将知道整个进程的范例，同时也应承实现完全的优化。多重分配应承每一次行使 * 时都暗示正确的范例，也神奇地应承全部优化。

我们可以从中进修到许多对象。起首为了到达这种水平的运行优化，我们必需拥有范例不变性。这并不是大大都编程说话尺度库所拥有的特征，只不外是令用户体验更轻易而必要做的选择。其次，函数的范例必要多重分配才气实现专有化，这样才气应承剧本说话变得「变得更明晰，而不只更易读」。最后，我们还必要一个鲁棒性的范例体系。为了构建范例不不变的指数函数(也许用得上)，我们也必要转化器这样的函数。

因此编程说话必需计划为具有多重分配的范例不变性说话，而且还必要以鲁棒性范例体系为中心，以便在保持剧本说话的句法和易于行使的特征下实现底层说话的机能。我们可以在 Python 中嵌入 JIT，但假如必要嵌入到 Julia，我们必要真的把它成计划为 Julia 的一部门。

Julia 基准

Julia 网站上的 Julia 基准能测试编程说话的差异模块，从而但愿获取更快的速率。这并不料味着 Julia 基准会测试最快的实现，这也是我们对其首要的误解。其余编程说话也有沟通的方法：测试编程说话的根基模块，并看看它们到底有多快。

Julia 说话是成立在范例不变函数的多重分配机制上的。因此纵然是最初版的 Julia 也能让编译器快速优化到 C/Fortran 说话的机能。很明明，根基大大都案例下 Julia 的机能都很是靠近 C。但尚有少量细节现实上并不能到达 C 说话的机能，起首是斐波那契数列题目，Julia 必要的时刻是 C 的 2.11 倍。这首要是由于递归测试，Julia 并没有完全优化递归运算，不外它在这个题目上如故做得很是好。

用于这类递归题目的最快优化要领是 Tail-Call Optimization，Julia 说话可以随时添加这类优化。可是 Julia 由于一些缘故起因并没有添加，首要是：任何必要行使 Tail-Call Optimization 的案例同时也可以行使轮回语句。可是轮回对付优化显得越发鲁棒，由于有许多递归都不能行使 Tail-Call 优化，因此 Julia 照旧提议行使轮回而不是行使不太不变的 TCO。

Julia 尚有一些案例并不能做得很好，譬喻 the rand_mat_stat 和 parse_int 测试。然而，这些很洪流平上都归因于一种名为界线检测(bounds checking)的特性。在大大都剧本说话中，假如我们对数组的索引高出了索引界线，那么措施将报错。Julia 说话默认会完成以下操纵：

function test1() 
    a = zeros(3) 
    for i=1:4 
        a[i] = i 
    end 
end 
test1() 
 
 
BoundsError: attempt to access 3-element Array{Float64,1} at index [4] 
Stacktrace: 
 [1] setindex! at ./array.jl:769 [inlined] 
 [2] test1() at ./In[11]:4 
 [3] top-level scope at In[11]:7 

然而，Julia 说话应承我们行使 @inbounds 宏封锁界线检测：

function test2() 
    a = zeros(3) 
    @inbounds for i=1:4 
        a[i] = i 
    end 
end 
test2() 

这会为我们带来和 C/Fortran 沟通的不安详举动，可是也能带来沟通的速率。假如我们将封锁界线检测的代码用于基准测试，我们能得到与 C 说话相似的速率。这是 Julia 说话另一个较量风趣的特性：它默认环境下应承和其余剧本说话一样得到安详性，可是在特定环境下(测试和 Debug 后)封锁这些特性可以得到完全的机能。

焦点观念的小扩展：严酷范例情势

范例不变性并不是独一必需的，我们还必要严酷的范例情势。在 Python 中，我们可以将任何范例数据放入数组，可是在 Julia，我们只能将范例 T 放入到 Vector{T} 中。为了提供一样平常性，Julia 说话提供了各类非严酷情势的范例。最明明的案例就是 Any，任何满意 T:

a = Vector{Any}(undef,3) 
a[1] = 1.0 
a[2] = "hi!" 
a[3] = :Symbolic 
a 

（编辑：湖南网）

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