Kurz: Schnell wie C, einfach wie Python.
Genauer: Julia wird eingesetzt für Wissenschaftliches Rechnen, Datenanalyse, Simulationen, Maschinelles Lernen und Statistik. Julia (2012 am MIT entwickelt, Version 1.0 im Jahr 2018) will das “Zwei-Sprachen-Problem” lösen: Wissenschaftler prototypen in einer bequemen Sprache (Python, MATLAB, R) und schreiben für die Geschwindigkeit alles in C oder Fortran neu. Julia soll so einfach wie Python und so schnell wie C sein.
Steckbrief
| Eigenschaft | Wert |
|---|---|
| Erschienen | 2012 |
| Entwickelt von | Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral Shah, Alan Edelman |
| Paradigmen | multi (Multiple Dispatch), funktional |
| Typisierung | dynamisch, optionale Typen |
| Ausführung | JIT über LLVM |
| Paketverwaltung | Pkg |
| Dateiendung | .jl |
| Sprachfamilie | Daten und Wissenschaft |
Einsatzgebiete
Wissenschaftliches Rechnen, Datenanalyse, Simulationen, Maschinelles Lernen und Statistik.
So führst du Code aus
Datei hallo.jl speichern und mit julia hallo.jl ausführen (Julia von julialang.org). Mit julia allein startest du die interaktive Konsole.
Das erste Programm
println("Hallo Julia!")
name = "Mia"
println("Hallo, $(name)!")
println("2 + 3 = ", 2 + 3)
println("Interpolation: $(2 * 21) und $(uppercase(name))")
print("ohne Zeilenumbruch")
print("\n")
@show name
@show 1 + 1Ausgabe:
Hallo Julia!
Hallo, Mia!
2 + 3 = 5
Interpolation: 42 und MIA
ohne Zeilenumbruch
name = "Mia"
1 + 1 = 2Der Kurs: 8 Kapitel
Jedes Kapitel enthält geprüfte Beispiele mit echter Ausgabe, Merksätze, eine Übungsaufgabe und ein Quiz. Zum Üben mit Fortschrittsanzeige, Abzeichen und Zertifikat: Julia-Kurs auf der Lernseite.
Kapitel
Das Herz von Julia
Datenstrukturen
Wissenschaftliches Rechnen
Praxis
Nachschlagen
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Siehe auch
Programmiersprachen im Überblick, Sprachen im Vergleich, Zeitstrahl der Programmiersprachen, Programmierparadigmen, Kompiliert oder interpretiert?