新语言不焦虑！这里有一份Julia极简入门教程

没有银弹，Julia 的特性更多不会有 Python 好学。但是不用担心，上手是非常容易的。之前因为准备用户见面会（Julia User Meet Up）准备了一个教程，这个教程很大一部分来自于：

https://github.com/Roger-luo/TutorialZH.jl

但是因为不是所有的依赖都支持了 1.0，所以这个教程会在下月更新一次。这里仅仅是介绍一些基本语法，帮助大家快速上手。这个教程以及集智俱乐部的视频：

https://www.bilibili.com/video/av28248187/

 一些资料

知乎上的话 Julia 有很多专栏，这个专栏更新的比较勤可以看看，也欢迎大家给这个专栏投稿：

https://zhuanlan.zhihu.com/julia

然后书的话，我有意愿之后等中文社区人多一些组织一个开源图书的项目，但是这个可能最近还实现不了，一个是我精力有限，第二是人手不足。我自己的专栏 Half Integer 是当 blog 用的，因为我也使用很多别的语言和技术，不会单独分享 Julia 的内容，此外我也更倾向于写一些更干的东西。

然后如果你英文可以的话，有很多很棒的英文资料还有课程，我推荐你到这里看看：

https://julialang.org/learning/

 有问题去哪里问

我首先推荐的是中文和英文的 discourse 论坛，它们的链接也都可以在官网找到，地址分别如下：  

• 中文论坛：https://discourse.juliacn.com/

• 英文论坛（这个人比较多）：https://discourse.julialang.org/

• 然后你可以加 Julia 的其他社区：https://julialang.org/community/

• 也甚至可以直接去 GitHub 提交 issue，整个 Julia 语言的开发都是在 GitHub 上的：https://github.com/julialang/julia/issues

然后你也可以在知乎上提问，知乎上也有很多 Julia 的深度用户（虽然还很少）。

最后你也可以加我们中文社区的 QQ 群，但是这是最不推荐的，因为 QQ 没有代码高亮，也不能像 slack 一样支持各种方便技术讨论的特性。一般 QQ 主要用于讨论文档翻译工作的一些问题和社区建设。对于比较紧急的问题希望你可以在 discourse（中英文皆可）上发了帖子之后把链接发到 QQ 群里来。

 中文论坛的访问问题

中文论坛目前由于域名备案还没有完成（将会暂时挂靠在集智俱乐部名下）也还没有配置 CDN，将会从香港跳转，可能第一次访问速度较慢，之后就好了，这是正常的我们也在慢慢解决这个问题。

Julia 官方团队也在寻找怎么加速国内访问官网 julialang.org 的问题，我们日后也会考虑直接使用 julialang.org 。包括在境内维护镜像下载等。但是因为目前真的非常缺乏人手，也希望大家可以参与到社区建设里来。

 关于中文社区

中文社区是受到 Julia 开发团队支持的众多本地化组织之一，非盈利是基本准则。值得自豪的是，在 Julia 只有 0.3 的时候在 24 个贡献者的努力下，就有了 0.3 的中文文档。1.0 的中文文档也正在进行中，我们也利用 Julia 的文档系统尝试支持 doc string。早期的成员里有 Jiahao Chen，Yichao Yu，i2300 等 Julia 团队的成员。  

• GitHub 地址：JuliaCN

• 网址：http://juliacn.com/

• 论坛地址：http://discourse.juliacn.com/

JuliaCN 目前暂时不接受任何个人捐赠（因为这可能并不合法），但是如果你愿意资助 Julia 语言的发展，可以通过官网的捐赠按钮进行捐赠官网的地址在这里，但是也希望对 Julia 语言感兴趣的公司和机构能够帮助这样一个真正开源的，由社区成员自发组织起来的组织成长起来，虽然发起人已经不知道是谁了（并不是我），但是目前具体合作事宜都可以联系我。也非常希望有更多的机构可以赞助我们的（甚至是接下来的）活动和服务器等开支。如果有 Julia 的招聘岗位也欢迎来社区做广告。

写在前面

这两天的媒体报道可能让一些人有了恐慌，但是我现在有一个诚恳的建议就是如果你完全没有编程基础，时间也不多的话（时间多了不是想学啥学啥），我建议你先学一下 Python，这并不冲突，因为 Julia 的语法本书和 Python 很像，1.0 之后也专门增加了一些 feature 帮助你更好地从 Python 转向 Julia。此外因为 Julia 刚刚有了第一个长期支持版本，这还不意味着这个语言已经完全成熟，我想此时的 Julia 更像是彼时的 Python 2.0，还有很长一段路要走，但是已经非常的有前景。

那么什么人我会建议学习 Julia 呢？或者 Julia 在什么场景下也许能够有优势呢？我个人的体验是以下这里一类：

• 之前使用 Python 但是因为性能问题，经常需要使用 numba/Cython/C API/ctypes/etc. 等方式进行优化的人。Julia 或许能够帮助你解决两语言问题，并且获得可读性更好，更容易维护的代码。

• 之前使用 MATLAB，但是被一些付费功能困扰的用户（MATLAB 2018 也是不错的，但是要支持正版哈）

• 之前使用 Fortran 和 R 的用户，强烈建议使用 Julia（可以结合着用也，FFI 是很不错的）

• 之前使用 Sage/Octave 的用户，不妨尝试一下这个新玩意儿

• 之前使用 Mathematica 但是想开始做一些数值的用户，Mathematica 不是不能做数值，也可以调用 C/C++ 但是 Julia 不妨是相比其它工具更平滑的选择。

如果你之前的工作仅仅使用 Python 就足以胜任，那么不必着急，也不必恐慌，不妨在感兴趣的时候试试这个新东西，但是也完全可以等到 Julia 被大规模使用的时候再跟进。实际上从一开始像 MXNet 这样的深度学习框架就官方支持了，这些框架的 Python 用户转移过来也并不是什么难事，但是如果你无须高度定制自己的程序，那么其实不会体会到什么不同和优势。

此外，也要再三声明，虽然 Julia 可以写出高性能的代码，但是写出高性能的代码这件事情本身就很困难。虽然写起来像 Python，运行速度像 C 是我们的梦想，但是在现在这个阶段，并不是随便写一段 Julia 代码就真的能达到 C 的。Julia 只是给你提供了充分优化的空间，和（达到高性能代码的）相对容易的编程体验。

1. 下载和安装 Julia

Julia 目前因为官网的服务器只有 AWS s3（他们也很穷）。所以国内的一些地区下载速度很慢：

https://julialang.org/downloads/

大家可以试一试，然后也可以去 Julia Computing 公司提供的 Julia 全家桶（你可以把它理解为 Julia 版本的 Anaconda），最左边的 JuliaPro 是免费的：

https://juliacomputing.com/

之前浙大的 LUG 搭建了一个镜像，但是维护的同学最近有一些忙，所以目前还没有更新到 1.0。但是其实你如果无法从以上途径下载，那么从境内的源里下载 Julia 0.6 也其实并不影响你先熟悉一些基本语法（这是这个教程的主要目的），境内的源的下载地址在这里：

http://juliacn.com/downloads/

我们也会尽快更新。

然后还有一个叫做 Julia Box 的云服务很方便可以使用，里面有很多教程，都是 jupyter notebook，打开即用，全部都是在线的不用安装。但是唯一的缺点就是国内可能不一定能够正常访问到。

http://juliabox.com

2. 使用什么编辑器

Julia 语言的社区不够大，此外由于不是像 rust 这样的静态编译语言，也不是像 CPython 这样的解释型编译器，在启动的时候有比较明显的 overhead，这个问题一直在优化（REPL 的启动时间已经从曾经的 1.0s 到了现在的 0.2s，依然和 IPython 这样的有明显差距），有 PL 的朋友私下和我说是 LLVM 的 JIT 不是那么好（像 nodejs 的 V8 这个问题就不是很明显）

所以在这个阶段选择一个合适的开发工具是非常必要的。目前支持最好，bug 最少的是 Atom 上的 Juno 插件，如果你下载 Julia Pro 那么会自带这个编辑器。如果你想选择手动安装，那么可以在这里下载 Atom：

https://atom.io/

 安装方法：

http://docs.junolab.org/latest/man/installation.html

或者我也推荐你安装 IJulia 之后，使用 jupyter notebook 和 jupyter lab 进行开发。

其它的平台也有支持，例如 Jetbrain 的各个 IDE 都可以使用由 @考古学家千里冰封等开发的插件。VS code 也有 Julia 插件，以及 Vim 也是有支持的。但是他们都还没有支持逐行执行和单独执行某一块代码的功能，这对于本身被设计得很像 Mathematica 的 Julia 来说没有执行一个 cell 的支持开发起来会时常被 JIT 的预热时间所困扰。

然后为了克服 JIT 的预热，避免重复启动编译器。如果你不重新定义（re-define）类型的话，可以试试 Revise.jl :

https://github.com/timholy/Revise.jl

这是一个用于热加载 Julia 代码的工具，1.0 已经支持方法（method）的删除了。所以也能够方便你的开发。

其实和 Python 一样，在我日常使用中，作为动态语言，以及因为语法本身适合分块执行，我其实很少会用到断点和专门的 debugger，此外虽然有相关的包，在 1.0 的编译器里也为未来加入 debugger 提供了相关功能，但是目前还没有完善，你也许可以试试（但是我不推荐）：

https://github.com/Keno/Gallium.jl

https://github.com/timholy/Rebugger.jl

3. 怎样知道要用什么包

Julia 有一个由社区维护的网站用来帮助你从 1900 多个包里找出符合你需求的 Julia 包：

https://juliaobserver.com/

一般来说用比较新的，star 比较多的包会好一些。然后如果你觉得某个包不错，也请在 GitHub 上给一个 star。

4. 基本操作

当你下载好了 Julia 之后，不论是 Julia Pro 还是单独的 Julia 编译器，你都可以先打开一个 REPL（交互式编程环境），类似于 IPython 之于 Python，Julia 的 REPL 支持了基本的代码高亮，文档查看等功能。但是 Julia 的 REPL 更强大（这件事稍后再说）。

 Windows/Mac 用户：

双击 Julia 的三色图标，就能打开 REPL。在 Atom 里面的话在左上角有 Julia 一栏，点击里面的 open terminal 即可。

 Linux 用户：

下载好以后去找到 bin 文件夹，然后把它加入你的 PATH 环境变量里去，以后就可以在命令行里直接通过 julia 命令启动 REPL。

 树莓派用户和超算用户：

我相信你们是专业的，请阅读官网的教程吧。注意超算用户不用要求管理员安装也可以安装到自己的用户目录下的，设置好环境变量即可。然后有一些超算（比如中国科学技术大学的超算中心）Julia 编译器是很早就装好的，但是可能使用 module load 加载。

运行 Julia 的程序总的来说可以有三种方式（其实原理上它们都基本是等价的）

执行一个 Julia 脚本，和其它 Julia 语言一样，你可以用如下命令执行 Julia 脚本，一般来说 Julia 脚本都以 .jl 作为扩展名。

julia script.jl

这个执行出来是没有报错高亮的，需要颜色请用以下命令执行

julia --color=yes script.jl

如果直接启动 Julia 会进入到 REPL 里去

julia

你会看到

也可以在这里运行 Julia 命令。

在 REPL 里面可以直接查文档，按 ？就会跳到 help 模式，在 0.7 之后（包括 1.0），按 ] 就会进入 pkg 模式，在这个模式下按 ？就会显示相关文档

查看具体某个命令的文档可以

安装包在 0.7 之后都用 pkg 模式来安装，因为这个更方便，但是和 0.6 一样，如果你想使用代码来安装也是可以的，但是在 0.7 之后需要加载 Pkg 模块（0.6 不用）

using Pkg

然后安装你想要的包

Pkg.add("Example")

Julia 的 REPL 扩展性很强，比较有名的比如 OhMyREPL

甚至还可以在 Julia 的 REPL 里把 C++ 当成动态语言来写，按 < 键进入 C++ 模式（Julia 的 C++ FFI：Cxx.jl，暂时还没更新到 1.0，需要 0.6）

第三种方式就是在 Atom 这样支持 cell 的编辑器里（notebook 也是类似的），在 Atom 中在某一行按 shift+enter 会单独执行这一行，结果会打印在这一行的后面。如果有多行的结果你可以用鼠标点击以下，就会展开。如果你选中了很多行，那么就会执行你选中的部分，结果显示在选中的部分最后。

notebook 里面的使用方法也是 shift + enter 和 Python 等其它语言类似。

下面的部分你可以在以上三种方式里的任意一种里执行。

本教程只是帮助熟悉语法，想要掌握 Julia 还请认真阅读手册（中文手册还在翻译中）：

https://docs.julialang.org/en/stable/manual/getting-started/

5. 基本语法

正如所有的经典教程一样，我们先来学习怎么写 hello world：

在 Julia 里面写 hello world 可以这样写

> println("Hello World")

注意 在 Julia 里为了保证声明可以帮助你区分类型，String 是需要双引号的，字符使用单引号。

Julia 的字符串继承了 Perl 的字符串差值，正则表达式等，Stefan 的评价是他觉得 Perl 的字符串处理是最漂亮的，于是就抄了过来。

> name = "Roger"

> println("Hello $name")

这里 name 是一个变量，Julia 和 Python 一样，不需要声明变量，因为所有的变量都只是给值绑定了一个名字而已。然后对于变量插入，可以直接使用 $ 符号。

这将打印出

Hello Roger

当然对于比较长的表达式你也可以使用括号

> println("1 + 1 = $(1 + 1)")

这将打印出

1 + 1 = 2

我们上面提到了怎么绑定一个变量名：

> x = "Roger"

Julia 的变量名除了 ASCII 字符以外，还可以使用包括但不限于 UTF-8 的 unicode，比如甚至是中文

> 你好 = "Hello!"

还可以是 Emoji，输入 \:smile 然后再按 tab

>