Julia (язык программирования)

Julia — высокоуровневый высокопроизводительный свободный язык программирования с динамической типизацией, созданный для математических вычислений. Эффективен также и для написания программ общего назначения. Синтаксис языка схож с синтаксисом других математических языков (например, MATLAB и Octave), однако имеет некоторые существенные отличия. Julia написан на Си, C++ и Scheme. В стандартный комплект входит JIT-компилятор на основе LLVM, благодаря чему, по утверждению авторов языка, приложения, полностью написанные на языке, практически не уступают в производительности приложениям, написанным на статически компилируемых языках вроде Си или C++. Большая часть стандартной библиотеки языка написана на нём же. Также язык имеет встроенную поддержку большого числа команд для распределенных вычислений.

Описание языка

Язык является динамическим, однако использует JIT-компиляцию. Благодаря этому достигается высокая скорость работы приложений, написанных на «чистом» языке, без использования низкоуровневых библиотек и векторных операций. Поддерживается перегрузка функций и операторов (которые фактически также являются функциями), при этом опционально можно указывать тип для аргументов функции, чего обычно нет в динамически типизируемых языках. Это позволяет создавать специализированные варианты функций и операторов для ускорения вычислений. Наиболее подходящий вариант функции выбирается автоматически в процессе выполнения. Также благодаря перегрузке операторов можно создавать новые типы данных, которые ведут себя подобно встроенным типам.

Одним из приоритетных направлений в развитии языка является поддержка распределённых вычислений. Присутствует большое количество стандартных конструкций для распараллеливания кода.

История создания

Обсуждение необходимости создания нового языка началось в августе 2009 года. Стефан Карпински, к тому времени поработавший с математическим пакетом Matlab и языком программирования R, испытывал неудовлетворённость их ограничениями. И после того, как Вирал Шах познакомил его с Джеффом Безансоном, все трое принялись обсуждать концепцию нового языка. Для выбора женского имени в качестве названия языка, как пояснял в интервью ведущий разработчик языка Стефан Карпински, «особой причины не было», разработчикам просто «понравилось это имя». Первая открытая версия была опубликована в феврале 2012.

Идеология

Основной задачей при создании была разработка универсального языка, способного работать с большим объёмом вычислений и при этом гарантировать максимальную производительность. Поскольку большой объём вычислений выполняется именно в облачных средах, то в языке была сразу реализована поддержка облаков и параллельного программирования как замена механизму MPI.

В языке была изначально реализована модель построения больших параллельных приложений, основанная на глобальном распределенном адресном пространстве. Такая модель подразумевает возможность производить операции (в том числе и их передачу между машинами) со ссылкой на объект, расположенный на другой машине, также участвующей в вычислениях. Этот механизм позволяет отслеживать, какие вычисления на каких системах выполняются, а также подключать к производимым вычислениям новые машины.

Возможности Julia

Согласно официальному сайту, основные возможности языка:

Мультиметод: обеспечивает возможность определять поведение функции в зависимости от типа передаваемых аргументов
Динамическая типизация
Хорошая производительность, сравнимая со статически типизированными языками как C
Встроенная система управления пакетами
Макросы и другие возможности метапрограммирования
Вызов Python функций при помощи PyCall
Вызов C функций напрямую: без дополнительных надстроек и API
Богатые возможности для управления другими процессами
Разрабатывался для параллельных и распределенных вычислений
Сопрограммы: легковесные зеленые потоки (green threads)
Возможность определять дополнительные типы не уступающие в скорости и удобстве встроенным
Элегантные и расширяемые преобразования для числовых и других типов
Поддержка Юникода, включающая, но не ограничиваемая только UTF-8

Примеры кода

Пример функции:

function mandel(z) c = z maxiter = 80 for n = 1:maxiter if abs(z) > 2 return n-1 end z = z^2 + c end return maxiter end function randmatstat(t) n = 5 v = zeros(t) w = zeros(t) for i = 1:t a = randn(n,n) b = randn(n,n) c = randn(n,n) d = randn(n,n) P = [a b c d] Q = [a b; c d] v[i] = trace((P.'*P)^4) w[i] = trace((Q.'*Q)^4) end std(v)/mean(v), std(w)/mean(w) end

Пример параллельного вычисления 100.000.000 результатов случайного подбрасывания монеты:

nheads = @parallel (+) for i=1:100000000 randbit() end

Графическая реализация

В декабре 2011 года Стефан Бойер предложил идею графической реализации языка, которая облегчит работу с ним математикам и другим учёным, не обладающими навыками программирования и работы в UNIX-средах. Идея Бойера заключалась в переходе от отправки команд вычислительному кластеру к простой работе с браузером. При этом, клиентская часть, реализующая в том числе и графический интерфейс и платформу для построения графиков, может быть реализована при помощи таких современных (на тот момент) технологий как HTML5, SVG и AJAX.

Для реализации своей идеи Бойер использовал серверную часть, написанную на языке Julia, которая при помощи специального менеджера сессий протокола SCGI взаимодействует с веб-сервером на базе lighttpd. Подобный подход позволил довольно несложным путём реализовать концепцию REPL, обладающую следующими возможностями: построение графиков на основе вычислений функций, одномерных массивов и наборов точек любого числового типа; удобство работы со средой (автоматическое определение размера окон и т. д.); расширяемость и кросс-платформенность между браузерами. Функции для построения графиков в такой среде могут задаваться несколькими способами:

plot(sin, -pi, pi)

или

plot([0.0, 0.1, 0.4, 0.3, 0.4])

Инструменты

Julia Studio — это интегрированная среда разработки для Julia. В настоящее время её заменила среда Juno, являющаяся надстройкой над Atom.