1樓：
挺快，寫起來舒服，有些演算法可以寫得像數學表示式，目前考慮Python+ julia來一起使用做資料分析後台，缺陷目前也比較嚴重，比如第一次啟動慢，工具不全，第三方庫不全，且支援1.1的比較少，好多庫正在公升級，導致目前bug比較多，還有就是julia包管理器沒pip好用，官方說正在公升級，坐等，怎麼說，這門語言前景還闊以，期待
2樓：NagiS
用了也有一段時間了先瞎說幾點吧～
0. 基於LLVM實現的JIT (效能甩純CPython幾條街)1. 陣列index從1開始記數有點不適應2.
列表推導比Python強大多了，向Haskell看齊3. 連線兩個字串不再像Python和C++那樣用 + 號連線，改為了 * 號連線(更具語言特色，但還是仁者見仁智者見智)
4. 不需要過多操作便可以匯入Python包5. 自身的array和Numpy的ndarray等價，語言本身也包含了很多Numpy的特性(這個必須好評)
6. 對GPU(CUDA OpenGL等)和TPU等裝置的支援越來越完善(數值計算黨和AI黨的福音)
7. Jupyter完整支援
暫時寫這麼多吧，以後慢慢更新∠( 」∠)_
3樓：
Julia學了將近半個月了, 體驗(想到哪就寫到哪):
1 這些Unicode鍵盤怎麼輸入? 趕緊複製到help模式查一下.
2 程式設計正規化真是太多了. 能看到很多學過語言的影子.
比如MATLAB(矩陣運算), Mathematica(函式式程式設計), R(管道操作), Python(tuple, dict), C/C++(三元操作符)
3 官方文件是最好的學習資料(雖然有一些地方太簡潔, 太抽象了, 看不太懂).Julia發展太快了, 一年前的教材很多函式或語法已經不能用了.
判斷哪些函式已經沒有了, 具體可以看:
JuliaLang/julia
4 大部分Package安裝不上. 據說需要科學上網. 先不管了, 先學語法與自帶的package.
5 程式設計正規化多, 但是運算速度竟然是差不多的. 這點就很強了. 以後不用糾結用那種程式設計正規化了, 想到哪個就用哪個.
Map vs Loops & Array Comprehensions in Julia 1.0
6 程式設計環境相比MATLAB差了很多.
沒有debugger, 畫圖包只安裝成功了Gadfly.
7 基礎包的函式比MATLAB的基礎包的函式豐富的多, 但是專業包相比MATLAB的少多了.
因此, Julia比較適合於自己造輪子.
8 很多函式有兩個版本, 乙個是copy版, 另乙個是in-place版(感嘆號結尾的)
9 Julia是一門很嚴謹的語言. 例如:
學了Julia後發現，MATLAB的scalar，vector都是矩陣，雖然早就知道了這一點，但是已經習慣了，經常不會去意識到這些。Julia嚴格區分這三者，因此，會有三個版本的1，scalar版1，向量版1，和矩陣版1。如果使用isequal進行斷言的話，一定不能搞錯型別。
10 Julia速度真的是快啊!
比如我寫的兩篇文章:
菡父：[為什麼學習Julia]Julia效能測試之「冰雹數」
菡父：[Julia高效能實戰案例] 提速30倍, 從MATLAB到Julia
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