【原】学习Julia与弯道超车

1. Julia是什么？

Julia 是一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言。其语法与其他科学计算语言相似。他们想要的是一个开源的软件，它要像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……

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2. Julia相对于R和Python的优势

2.1. Julia很快

看一下Julia官网上的Benchmark，Julia综合速度，是R语言的42倍，是Python的15倍，是Java的3倍，是Fortran的1倍，和C语言速度不相上下。

2.2. 原生态支持并行运算和GPU开发

Julia是为为并行计算和分布式计算而设计，更适合于大数据的开发和运算。Python和R这方面先天不足。

2.3. Julia比R更像Python

Julia，R和Python被称为科学运算的三大语言，R语言是统计学家开发的，更偏向于统计分析，工程化不足。Python是简单工程化语言，但是数学运算速度慢。Julia相对于R语言，更工程化，而且更快，缺点是相关的包比较少。Julia相对于Python而言，更专注于科学运算。未来我相信，Julia会把R语言在数据科学的份额占掉一大半，同时会吞食Python在数据科学中的位置。

3. Julia的应用前景（来源：Julia中文官网）