Julia. с чего начать проект?…

About this Course

60,087 recent views

This four-module course introduces users to Julia as a first language. Julia is a high-level, high-performance dynamic programming language developed specifically for scientific computing. This language will be particularly useful for applications in physics, chemistry, astronomy, engineering, data science, bioinformatics and many more. As open source software, you will always have it available throughout your working life. It can also be used from the command line, program files or a new type of interface known as a Jupyter notebook (which is freely available as a service from JuliaBox.com).

Julia is designed to address the requirements of high-performance numerical and scientific computing while also being effective for general-purpose programming. You will be able to access all the available processors and memory, scrape data from anywhere on the web, and have it always accessible through any device you care to use as long as it has a browser. Join us to discover new computing possibilities. Let’s get started on learning Julia.

By the end of the course you will be able to:
— Programme using the Julia language by practising through assignments
— Write your own simple Julia programs from scratch
— Understand the advantages and capacities of Julia as a computing language
— Work in Jupyter notebooks using the Julia language
— Use various Julia packages such as Plots, DataFrames and Stats

The course is delivered through video lectures, on-screen demonstrations, quizzes and practical peer-reviewed projects designed to give you an opportunity to work with the packages.

User

Learner Career Outcomes

Career direction

got a tangible career benefit from this course

Shareable Certificate

Shareable Certificate
Earn a Certificate upon completion

100% online

100% online
Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Flexible deadlines
Reset deadlines in accordance to your schedule.

Beginner Level
Beginner Level

Hours to complete
Approx. 21 hours to complete

Available languages

English
Subtitles: English

Особенности языка

По данным официального сайта, основные особенности языка:

• Множественная диспетчеризация: обеспечение способности определить поведение функции во многих комбинациях типов аргументов
• Динамическая система типизации: типы для документации, оптимизации и отправки
• Хорошая производительность, приближается к статически-типизированным языкам, таким как C
• Встроенный менеджер пакетов
• Макросы и другие средства метапрограммирования
• Вызов функций Python: с использованием пакета PyCall
• Прямой вызов функций C: отсутствие обертки или специального интерфейса
• Мощные возможности для управления другими процессами (как у shell)
• Предназначен для параллельных и распределенных вычислений
• Сопрограммы: легкая «зеленая» многопоточность
• Определяемые пользователем типы работают так же быстро, как и встроенные модули
• Автоматическая генерация эффективного кода для различных типов аргументов
• Элегантные и расширяемые преобразования для числовых и других типов
• Эффективная поддержка Unicode, в том числе, но не ограничиваясь, UTF-8

Математрицы

Терм-документная матрица (DTM) — это матрица которая имеет размер , где — количество документов в корпусе, а — размер словаря корпуса т.е. количество слов (уникальных) которые встречаются в нашем корпусе. В i-й строке, j-м столбце матрицы находится число — сколько раз в i-м тексте встретилось j-е слово.

Здесь исходными единицами являются термы

Погодите…

Надо будет почитать поподробней…

Из матриц термов также можно извлекать всякие интересные данные. Скажем, частоты вхождения специфичных слов в документы

или схожесть документов по неким скрытым темам:

Графики показывают, насколько каждая из трех тем раскрыта в текстах выступлений

Ну и чтоб далеко не ходить, сгенерируем фразы для идеального президента:

Характеристики

• Скорость: этот язык разрабатывался для высокой производительности. Программы, написанные на Julia, компилируются в эффективный нативный код для разных платформ через LLVM.

• Общность: используя парадигму множественной диспетчеризации, Julia облегчает выражение многих объектно ориентированных и функциональных шаблонов программирования. Стандартная библиотека обеспечивает асинхронный ввод-вывод, управление процессами, ведение журнала, профилирование, менеджер пакетов и многое другое.

• Динамичность: Julia поддерживает динамическую типизацию, ведет себя как язык сценариев и имеет хорошую поддержку для интерактивного использования.

• Технологичность: Julia превосходна в высокотребовательных вычислениях, имеет синтаксис, который отлично подходит для математики, поддерживает множество числовых типов данных и параллелизм «из коробки». Мультиметод этого языка идеально подходит для определения числовых и массивоподобных типов данных.

• Опциональность: она имеет богатый язык описательных типов данных, и объявления типов могут использоваться для уточнения и укрепления программ.

• Адаптивность: встроенная система управления пакетами, которые хорошо работают вместе. Матрицы единичных величин или таблицы данных, названий, чисел и изображений — все можно обработать с одинаково хорошей производительностью.

Синтаксис

Julia выглядит лучше, чем Matlab, но на достижение это не тянет. Среди основных языков программирования закостенелость и плохой дизайн Matlab уступают только PHP. В Octave и Scilab некоторые из этих проблем исправили, но там есть и свои. Matlab и R берут тем, что у них огромные, собранные за годы библиотеки наборов инструментов и функций, с которыми легко решать научные и вычислительные задачи.

В арсенале Julia этого пока нет: потребуются годы, чтобы создать собственную настолько же полную библиотеку пакетов.

Как и в перечисленных языках (Python, Matlab и прочие во главе с легендарным Fortran), в Julia есть срезы (), арифметические операторы распространяются на массивы, а индексация начинается с единицы.

Но вернемся к синтаксису. Для начала создадим пару массивов-векторов:

Обрати внимание, что можно использовать разные числовые типы: тип подгоняется под высший в иерархии. Теперь создадим массив-строку и выполним элементарные операции:. Результат последних вычислений хранится в переменной , в нашем случае — массив, который получился при сложении и

Мы его поэлементно возвели в квадрат и скалярно умножили на

Результат последних вычислений хранится в переменной , в нашем случае — массив, который получился при сложении и . Мы его поэлементно возвели в квадрат и скалярно умножили на .

Давай посмотрим, как можно задавать функции.

Вариант 1. Присоединись к сообществу «Xakep.ru», чтобы читать все материалы на сайте

Членство в сообществе в течение указанного срока откроет тебе доступ ко ВСЕМ материалам «Хакера», увеличит личную накопительную скидку и позволит накапливать профессиональный рейтинг Xakep Score!
Подробнее

Вариант 2. Открой один материал

Заинтересовала статья, но нет возможности стать членом клуба «Xakep.ru»? Тогда этот вариант для тебя!
Обрати внимание: этот способ подходит только для статей, опубликованных более двух месяцев назад.

Я уже участник «Xakep.ru»

Насущный вопрос

Может быть, вы уже задались вопросом, почему Julia не поддерживает объектно ориентированное программирование. Но это не так

Julia — мультипарадигмальный язык, который поддерживает методы из процедурного, декларативного, функционального, мета и — внимание! — объектно ориентированного программирования

Здесь все является объектом, есть наследование, абстрактные классы, полиморфизм, инкапсуляция. Точнее, в Julia все есть множественная диспетчеризация (multiple dispatch). Вместо завязки на экземпляре объекта будет метод, заточенный под объекты: .

Недостаток в том, что типы и методы по умолчанию не связаны между собой: можно получить код, где для какого-то типа нет методов либо они есть, но конфликтуют. Практически, идиоматичная Julia просто объединяет все методы с одним и тем же именем.

1 2	julia>size size(generic functionwith89methods)

В результате у Julia по дизайну все полиморфно. Так что Julia объектно ориентирована до глубины души. Но это неочевидно из-за размытия границы между функциональным программированием и объектно ориентированным.

Создатели Julia были сосредоточены на разработке языка для поддержки математического программирования. Использование ООП в стиле С++ и Java, когда первый оператор владеет функцией, было неудобно в плане реализации и организации кода. Методы класса не очень-то полезны при работе с векторами, матрицами и тензорами, и наличие первого аргумента в выражении может привести к путанице.

Еще одна вещь, которую люди часто замечают, — поля данных не могут быть унаследованы, хотя не обязательно считать это неотъемлемой частью ООП, это просто свойство объектно ориентированных языков.

Множественная диспетчеризация — элегантное решение, которое дает программисту большую часть преимуществ ООП и в то же время не конфликтует с тем, как в нем работает математика.

Julia NLP. Обрабатываем тексты

Tutorial

Анализ и обработка текстов на естественном языке является постоянно актуальной задачей, которая решалась, решается и будет решаться всеми доступными способами. На сегодня хотелось бы поговорить о средствах решения для решения этой задачи, именно, на языке Julia. Безусловно, в виду молодости языка, здесь нет столь развитых средств анализа, как, например Stanford CoreNLP, Apache OpenNLP, GATE и пр., как, например, для языка Java. Однако, даже уже разработанные библиотеки, вполне могут использоваться как для решения типовых задач, так и быть рекомендованными в качестве точки входа для студентов, которым интересна область обработки текстов. А синтаксическая простота Julia и её развитые математические средства, позволяют с лёгкостью погрузиться в задачи кластеризации и классификации текстов.

Файл проекта Project.toml

Файл проекта является текстовым файлом. Основные его секции раскрываются в описании https://julialang.github.io/Pkg.jl/v1/toml-files/

После того, как файл сгенерирован, все необходимые поля уже присутствует в нём. Однако, может потребоваться изменить часть описания, изменить состав пакетов, их версий и специфических зависимостей разных операционных систем или конфигураций.

Основными полями являются:

— имя пакета, выбранное согласно правилам именования. — унифицированный идентификатор, который может быть сгенерирован генератором пакета или любым другим генератором. — номер версии пакета в формате трёх десятичных чисел, разделенных точками. Это соответствует формату Semantic Versioning 2.0.0. До задекларированной версии 1.0.0 возможны любые изменения в программном интерфейсе. После выпуска этой версии владелец пакета обязан соблюдать правила совместимости. Любые совместимые изменения должны быть отражены в младшем числе (справа). Несовместимые изменения должны сопровождаться изменением старшего числа. Естественно, никакого автоматического контроля за правилом версионности нет, но несоблюдение правила просто приведёт к тому, что пользователи пакета начнут массово прекращать использовать и мигрировать на тот пакет, авторы которого соблюдают это правило.

Все зависимости пакета представлены в секции .

Эта секция содержит список прямых зависимостей нашего пакета. Каскадные же зависимости отражаются в файле , который генерируется автоматически в директории проекта. Все зависимости представлены парами . И, обычно, эта часть не заполняется руками. Для этого предусмотрены функции пакета . И, чаще всего, это делают из , переключив его в режим управления пакетами — . Далее — операции , , и пр., но обязательно в контексте текущего пакета. Если нет, надо выполнить .

может быть сохранен в системе контроля версий . Такой подход с двумя файлами позволяет жестко зафиксировать пакеты в дереве зависимостей во время тестирования программного продукта, после чего, гарантировать, что если наш пакет будет развёрнут в новом месте, то именно те же версии сторонних пакетов и будут там же повторены. Или же, наоборот, при отсутствии будет предоставлена возможность использования любых доступных версий, удовлетворяющих базовым условиям.

Секция позволяет указать конкретные версии пакетов, которые нам требуются.

Пакеты указываются по имени, ранее использованного в секции . указывает версию именно Julia.

При указании версий, действуют правила, перечисленные в https://julialang.github.io/Pkg.jl/dev/compatibility/. Впрочем, эти же правила указаны в Semantic Versioning.

Есть несколько правил указания версий. Например:

означает, что подходит любая версия в диапазоне , не включая . И это полностью соответствует более простому правилу:

Более того, простое указание номера версии является сокращенной формой . Пример применения которой выглядит:

Если нам необходимо указать более жесткие ограничения, необходимо использовать форму с тильдой.

Ну и, естественно, доступно указание по знакам равенства/неравенства:

Имеется возможность указать несколько вариантов зависимостей в секции . Традиционно, в Julia до версии 1.2, её использовали для того, чтобы указать зависимости для использования пакета и для запуска тестов. Для этого, дополнительные пакеты указывались в секции , а в перечислялись целевые конфигурации с именами пакетов.

Начиная с Julia 1.2 рекомендуется просто добавить отдельный файл проекта для тестов .

Что такое пользовательский тип

Страшная тайна — граница между «пользовательскими» и «встроенными» типами данных в Julia практически отсутствует. В любой программе на Julia можно доопределить собственные типы данных, и работа с ними от работы со встроенными почти ничем не отличается ни с точки зрения написания кода, ни с точки зрения скорости исполнения этого кода (привет, Python). Вводимые типы данных могут быть либо примитивными, либо составными. Вторые делятся также на абстрактные и конкретные типы.

Далее будем рассматривать пример составных конкретных типов, т.к. конкретные объекты в памяти относятся к конкретным типам, а абстрактные нужны только для построения иерархии.

Составные типы определяются ключевыми словами и . В первом случае создаётся неизменяемый тип:

Объекты типа неизменяемы, т.е. значение поля в однажды созданном объекте нельзя изменить.

Но можно сделать и изменяемый тип:

Для эффективности полям структуры и самой структуре можно добавить аннотации типа. Например:

Это значит, что тип параметризован типом и что поля и теперь должны быть значениями одного и того же типа . Поведение будет таким:

Далее рассмотрим чуть более сложный пример типа-контейнера, чтобы увидеть, какие методы есть в стандартной библиотеке для работы с такими типами.

Long Short Term Memory

Одним из типовых примеров работы рекуррентных сетей частенько служит модель, которой посимвольно скармливают сонеты Шекспира:

Если смотреть прищурившись и не знать английский, то пьеса кажется вполне настоящей.

На русском понять проще

Но гораздо интересней опробовать на великом и могучем, и хотя он лексически весьма сложнее, можно в качестве данных использовать литературу попримитивней, а именно, еще недавно слывшие авангардным течением современной поэзии — стишки-пирожки.

Сбор данных

Пирожки и порошки — ритмичные четверостишия, частенько без рифмы, набранные в нижнем регистре и без знаков препинания.

Засим реализуем скрипт, листающий страницы поэтория и сохраняющий пирожки в текстовый документ:

И посмотрим на используемый алфавит:

Перед запуском процесса проверяйте загруженные данные

Ай-ай-ай, какое безобразие! Некоторые пользователи нарушают правила (бывает люди просто самовыражаются внося в данные шумы). Так что почистим наш символьный корпус от мусора

Получили более приемлемый набор символов. Самое большое откровение сегодняшнего дня состоит в том, что с точки зрения машинного кода существует как минимум три разных пробела — трудно же живется охотникам за данными.

Теперь же можно подключать Flux с последующим представлением данных в виде onehot-векторов:

Задаем модель из парочки LSTM-слоев, полносвязного перцептрона и софтмакса, а также житейские мелочи, а ля функцию потерь и оптимизатор:

Модель готова к обучению, так что запустив нижепредставленную строку, можно идти заниматься своими делами, времезатратность которых подбирается в соответствии с мощностью вашей вычислительной машины. В моем случае это две лекции по философии, которые на кой-то чёрт нам поставили поздно вечером…

Собрав генератор семплов можно начать пожинать плоды своих трудов

Легкое разочарование из-за немного завышенных ожиданий. Хотя сеть имеет на входе только последовательность символов и может оперировать лишь частотами их встречи друг за другом, она вполне уловила структуру набора данных, выделила некое подобие слов и в некоторых случаях даже проявила способность к сохранению ритма. Возможно, в улучшении поможет выявление семантической близости.

Веса натренированной сети можно сохранить на диск, а затем с легкостью считать

С прозой тоже выходит только абстрактная кибер-психоделия. Были попытки повысить качество шириной и глубинной сети, а также разнообразием и обилием данных. За предоставленные текстовые корпуса отдельное спасибо величайшему популяризатору русского языка

Прибавив к этому возможность метапрограммирования, мы получим программу пишущую и выполняющую, может даже свой собственный, код! Ну или это будет находкой для дизайнеров фильмов про хакеров.

В общем, начало положено, а дальше уже как фантазия укажет. Во первых, следует обзавестись добротным оборудованием, чтобы долгие расчеты не душили желание экспериментировать. Во вторых, нужно глубже изучать методики и эвристики, что позволит конструировать более качественные и оптимизированные модели. На данном ресурсе достаточно найти все что связано с Natural Language Processing, после чего вполне можно научить свою нейросеть генерировать стихи или пойти на хакатон по анализу текстов.

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.

Julia. С чего начать проект?…

Tutorial

Очень часто, при решении задач анализа и подготовки данных, пишут одноразовые скрипты, поддержка и развитие которых не предусматривается вообще. Такой подход имеет право на существование, особенно в студенческой среде

Однако, когда появляется более одного человека, работающего с кодом, или же код необходимо поддерживать больше одного рабочего дня, то вариант организации работы в виде кучи файлов, не является приемлемым.
Поэтому, сегодня поговорим о такой важной теме, как создание с проекта с нуля на языке Julia, как его наполнить и какие технологические инструменты существую для поддержки разработки

Cxx.jl

The Julia C++ Foreign Function Interface (FFI) and REPL.

Installation

Now, this package provides an out-of-box installation experience on 64-bit Linux, macOS and Windows.

Note that Windows support is still in its early stage, so feel free to submit feedback in the issue tracker.

Build from source

In addition to the to build julia itself, the following are required:

• Debian/Ubuntu: ,
• RedHat/CentOS:

Building Cxx

Launch Julia (version 1.0 or later), and in the terminal type

pkg> build Cxx

How it works

The main interface provided by Cxx.jl is the @cxx macro. It supports two main usages:

• Static function call
  @cxx mynamespace::func(args…)
• Membercall (where m is a CppPtr, CppRef or CppValue)
  @cxx m->foo(args…)

To embed C++ functions in Julia, there are two main approaches:

# Using @cxx (e.g.):   
cxx""" void cppfunction(args){ . . .} """ => @cxx cppfunction(args)

# Using icxx (e.g.):
julia_function (args) icxx""" *code here*  """ end

The C++ REPL

This package contains an experimental C++ REPL feature. Using the package
will automatically add a new pane to your REPL that is accessible by pressing the
key.

Using Cxx.jl:

Example 1: Embedding a simple C++ function in Julia

# include headers
julia> using Cxx
julia> cxx""" #include<iostream> """  

# Declare the function
julia> cxx"""
         void mycppfunction() {   
            int z = ;
            int y = 5;
            int x = 10;
            z = x*y + 2;
            std::cout << "The number is " << z << std::endl;
         }
"""
# Convert C++ to Julia function
julia> julia_function() = @cxx mycppfunction()
julia_function (generic function with 1 method)

# Run the function
julia> julia_function()
The number is 52

Example 3: Pass strings from Julia to C++

julia> cxx"""
         void printme(const char *name) {
            // const char* => std::string
            std::string sname = name;
            // print it out
            std::cout << sname << std::endl;
         }
"""

julia> @cxx printme(pointer("John"))
   John

Example 4: Pass a Julia expression to C++

julia> cxx"""
          void testJuliaPrint() {
              $:(println("\nTo end this test, press any key")::Nothing);
          }
"""

julia> @cxx testJuliaPrint()
       To end this test, press any key

Example 5: Embedding C++ code inside a Julia function

function playing()
    for i = 15
        icxx"""
            int tellme;
            std::cout<< "Please enter a number: " << std::endl;
            std::cin >> tellme;
            std::cout<< "\nYour number is "<< tellme << "\n" <<std::endl;
"""
    end
end
playing();

Example 6: Using C++ enums

julia> cxx"""
       class Klassy {
           public
               enum Foo { Bar, Baz };
               static Foo exec(Foo x) { return x; }
       };
"""
# Access enum
julia> @cxx Klassy::Bar
CppEnum{Symbol("Klassy::Foo")}()

# Pass enum as an argument
julia> @cxx Klassy::exec(@cxx(Klassy::Baz))
CppEnum{Symbol("Klassy::Foo")}(1)

Example 7: C++ Hello World class

julia> using Cxx
julia> cxx"""#include <iostream>
       class Hello
       {
           public
               void hello_world(const char *now){
                   std::string snow = now;
                   std::cout << "Hello World! Now is " << snow << std::endl;
               }
        };"""
julia> hello_class = @cxxnew Hello()
julia> tstamp = string(Dates.now())
julia> @cxx hello_class -> hello_world(pointer(tstamp))
Hello World! Now is 2015-06-19T112031

Example 8: Using C++ with shared libraries

ArrayMaker.h

#ifndef ARRAYMAKER_H
#define ARRAYMAKER_H

class ArrayMaker
{
    private:
        int iNumber;
        float fNumber;
        float* fArr;
    public:
        ArrayMaker(int, float);
        float* fillArr();
};

#endif

ArrayMaker.cpp

#include "ArrayMaker.h"
#include <iostream>

using namespace std;

ArrayMaker::ArrayMaker(int iNum, float fNum) {
    cout << "Got arguments: " << iNum << ", and " << fNum << endl;
    iNumber = iNum;
    fNumber = fNum;
    fArr = new float;
}

float* ArrayMaker::fillArr() {
    cout << "Filling the array" << endl;
    for (int i=; i < iNumber; i++) {
        fArr = fNumber;
        fNumber *= 2;
    }
    return fArr;
}

Compiling into shared library

Using in Julia

julia> using Cxx
julia> using Libdl

# Importing shared library and header file
julia> const path_to_lib = pwd()
julia> addHeaderDir(path_to_lib, kind=C_System)
julia> Libdl.dlopen(path_to_lib * "/libArrayMaker.so", Libdl.RTLD_GLOBAL)
Ptr{Cvoid} @0x000000000728e6d0
julia> cxxinclude("ArrayMaker.h")

# Creating class object
julia> maker = @cxxnew ArrayMaker(5, 2.0)
Got arguments 5, and 2
Cxx.CppPtr{Cxx.CppValue{Cxx.CppBaseType{:ArrayMaker},(false,false,false)},(false,false,false)}(Ptr{Cvoid} @0x00000000060ab570)

julia> arr = @cxx maker->fillArr()
Filling the array

julia> unsafe_wrap(Array, arr, 5)
5-element Array{Float32,1}
  2.0
  4.0
  8.0
 16.0
 32.0

Troubleshooting

Replacement the current compiler instance

As of now Cxx.jl does not allow redefinition of a function. In order to allow defining the same function multiple times the current compiler instance can be replaced by typing

__current_compiler__ = Cxx.new_clang_instance()

Structuring data and functions in Julia

As a scientific computing language, Julia has many applications and is particularly well suited to the task of working with data. In this last module, we will use descriptive statistics as our topic to explore the power of Julia. You should see this week as offering you a chance to further explore concepts introduced in week one and two. You will also be introduced to more efficient ways of managing and visualizing your data. We have also included additional, honors material for those who want to explore further with Julia around functions and collections. By the end of this module, you will be able to: 1. Practice basic functions in Julia 2.Creating random variables from data point values 3. Build your own Dataframes 4. Create a variety of data visualisations 5. Conduct statistical tests 6. learn how to export your data.

Hours to complete
5 hours to complete

Reading
9 videos (Total 62 min), 4 readings, 4 quizzes

See All

Профилирование

Профилирование кода возможно по разным критериям. Команда имеет следующие полезные ключи запуска:

— покрытие кода при выполнении програмы. Для каждой строки кода (если строка значима), выполняется подсчёт количество выполнений этой строки. Генерируется файл покрытия, где для каждой строки приводится сколько раз выполнена эта строка. Эти файлы имеют суффикс и должны быть удалены после анализа. Именно этим способом можно легко выявить критические пути выполнения кода программы и провести оптимизацию.
Фрагмент этого файла выглядит следующим образом:

— измерение потребления памяти при выполнении кода. Также как и в случае анализа покрытия, генерируются файлы, имеющие то же имя, что и имя файлов модуля, но с суффиксом .

Фрагмент этого файла выглядит:

Можно видеть размер оперативной памяти в байтах, затраченной на выполнение определённых строк. Впрочем, иногда объем отображается к строке, где была использована переменная, а не там, где она была инициализирована. Связано это как с оптимизацией кода, так и с ленивой активацией. Эти файлы также следует удалять после окончания профилирования.

Универсальный рецепт запуска профилировщика — запуск всех тестов из корневой директории проекта:

Еще один способ профилирования — при помощи пакета и макроса . Возьмём пример из статьи https://julialang.org/blog/2019/09/profilers и запустим профилирование функции вычисления чисел Фибоначчи. В примере будем использовать макрос , который запрещает компилятору раскрывать код функций и прикасаться к рекурсиям. При этом, намеренно сделаем рекурсию через две функции и .

запускает измерение количества вызовов всех функций при выполнении этого кода. В распечатке выше мы можем видеть количество вызовов каждого метода. И, в данном случае, мы легко можем видеть, что и имеют большое количество вызовов, но рекурсия здесь не видна. Если мы изменим формат вывода, то легко увидим длинную рекурсию:

Однако и это не является удобным для оценки критического пути и связности функций. Имеется пакет визуализации PProf.jl, с помощью которого эта статистика может быть представлена в виде дерева.

Более подробно см. https://github.com/vchuravy/PProf.jl .

Welcome to the course

A warm welcome to Julia Scientific Programming. Over the next four weeks, we will provide you with an introduction to what Julia can offer. This will allow you to learn the basics of the language, and stimulate your imagination about how you can use Julia in your own context. This is all about you exploring Julia — we can only demonstrate some of the capacity and encourage you to take the first steps. For those of you with a programming background, the course is intended to offer a jumpstart into using this language. If you are a novice or beginner programmer, you should follow along the simple coding but recognising that working through the material will not be sufficient to make you a proficient programmer in four weeks. You could see this as the ‘first date’ at the beginning of a long and beautiful new relationship. There is so much you will need to learn and discover. Good luck and we hope you enjoy the course! Best wishes, Henri and Juan

Hours to complete
7 hours to complete

Reading
15 videos (Total 146 min), 5 readings, 7 quizzes

See All

Python или Julia

Из-за пологой кривой обучения Julia почти идеальна в качестве первого языка программирования, с которого можно переучиться на Python или углубиться в C. Я слышал, как преподаватели сетуют на то, что Python калечит в студентах программистов и их потом трудно переучивать на что-то более близкое к железу.

Однако Julia не может делать все, что делает Python, хотя она применима для большинства практических целей. И, как любой язык программирования, она имеет свои подводные камни. Вы можете использовать метапрограммирование и макросы, передавать их символьно в функции и из функций, но действительно передавать сами макросы нельзя. Функция всегда работает в области уровня модуля.

В Python метаклассы и проверки доступны везде, поскольку работает в локальной области.

Типы в Julia являются объектами, и вы можете передавать конструкторы типов сколько угодно, но типы могут быть определены только на верхнем уровне модуля, и их нельзя изменить после объявления

Это важное отличие от динамических языков вроде Python, Ruby, JavaScript и Smalltalk. Хотя типы в Julia могут быть сгенерированы с помощью

В Python новые классы можно создавать внутри функций, которые существуют только в этой локальной области, и атрибуты класса можно динамически исправлять во время выполнения.

Разработчики Julia добились впечатляющих успехов, но у их языка еще нет той опоры, которая обеспечивает долгосрочный успех. Даже сочетание удобства и скорости Julia не заставит поклонников Python ему изменить (но это не точно). Python уже имеет связь с относительно низкоуровневыми операциями в виде Cython и даже упаковку для LLVM — Numba.

Для data science, machine learning, аналитики, научных вычислений и исследований Julia чертовски хороша. На ней удобно делать серверный бэкенд и прочие насущные сервисы, рассчитанные на долгую работу. Игры на ней писать можно, но с оглядкой на прожорливые вычисления и другие нагрузки. А вот кросс-платформенные приложения на Julia без плясок с бубном не получатся.

Я не знаю, выстрелит Julia или нет, но изучать и применять ее можно уже прямо сейчас. Для обучения на английском есть много ресурсов. На русском же из книг только устаревшая «Осваиваем язык Julia» Малкольма Шеррингтона. И самоучитель на GitHub.

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()

.

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.