Julia 备忘清单 === 本备忘清单旨在快速理解 [Julia](https://julialang.org/) 一份简单而粗略的语言概览，供您参考。入门 --- ### Julia 是什么？ - **`Julia`** 是一种为科学计算而生的，开源、多平台、高性能的高级编程语言 - **`Julia`** 有一个基于 LLVM 的 JIT 编译器，这让使用者无需编写底层的代码也能拥有像 C 与 FORTRAN 那样的性能。因为代码在运行中编译，你可以在 shell 或 REPL 中运行代码，这也是一种推荐的工作流程 - **`Julia`** 是动态类型的。并且提供了为并行计算和分布式运算设计的多重派发机制 - **`Julia`** 自带包管理器 - **`Julia`** 有许多内置的数学函数，包括特殊函数 (例如：Gamma 函数)。并且支持开箱即用的复数运算 - **`Julia`** 允许你通过类似 Lisp 的宏来自动生成代码 - **`Julia`** 诞生于 2012 年 ### 赋值语句 ```julia answer = 42 x, y, z = 1, [1:10; ], "A string" x, y = y, x # 交换 x, y ``` ### 常量定义 ```julia const DATE_OF_BIRTH = 2012 ``` ### 行尾注释 ```julia i = 1 # 这是一行注释 # 多行注释 #= 这是另一行注释 =# ``` ### 链式操作 ```julia x = y = z = 1 # 从右向左 0 < x < 3 # true 5 < x != y < 5 # false ``` ### 函数定义 ```julia function add_one(i) return i + 1 end ``` ### 插入 LaTeX 符号 ```julia \delta + [Tab] # δ ``` ### 运算符 :- | :- :- | :- 基本算数运算 | `+`，`-`，`*`，`/` 幂运算 | `2^3` => 8 除法 | `3/12` => 0.25 反向除法 | `7\3 == 3/7` => true 取余 | `x % y` 或 `rem(x,y)` 取反 | `!true` => false 等于 | `a == b` 不等于 | `a != b` 或 `a ≠ b` 小于与大于 | `<` 与 `>` 小于等于 | `<=` 或 `≤` 大于等于 | `>=` 或 `≥` 逐元素运算(点运算) | `[1, 2, 3] .+ [1, 2, 3] == [2, 4, 6]` => true
`[1, 2, 3] .* [1, 2, 3] == [1, 4, 9]` => true 检测非数值(NaN) | `isnan(NaN)` => true
而不是 `NaN == NaN` => false 三元运算符 | `a == b ? "Equal" : "Not equal"` 短路 AND 和 OR 表达式 | `a && b` 和 `a \|\| b` 对象等价 | `a === b` ### shell/REPL 环境 :- | :- :- | :- 上一次运算的结果 | `ans` 中断命令执行 | Ctrl + C 清屏 | Ctrl + L 运行程序文件 | `include("filename.jl")` 查找 func 相关的帮助 | `?func` 查找 func 的所有定义 | `apropos("func")` 命令行模式 | `;` 包管理模式 | `]` 帮助模式 | `?` 查找特殊符号输入方式 | `?☆ # "☆" can be typed by \bigwhitestar` 退出特殊模式，返回到 REPL | 在空行上按 Backspace 退出 REPL | `exit()` 或 Ctrl + D ### 缺失值与空值 :- | :- :- | :- 空值(Null) | `nothing` 缺失数据 | `missing` 浮点数的非数值 | `NaN` 滤除缺失值 | `collect(skipmissing([1, 2, missing])) == [1,2]` 替换缺失值 | `collect((df[:col], 1))` 检查是否有缺失值 | `ismissing(x)` 而不是 `x == missing` ### 自我检查与反射 :- | :- :- | :- 类型 | `typeof(name)` 类型检查 | `isa(name, TypeName)` 列出子类型 | `subtypes(TypeName)` 列出超类型 | `supertype(TypeName)` 函数方法 | `methods(func)` 即时编译的字节码 | `code_llvm(expr)` 汇编代码 | `code_native(expr)` ### 随机数 :- | :- :- | :- 设置随机数种子 | `Random.seed!(seed)` 产生随机数 | `rand()` # 均匀分布 [0,1)
`randn()` # 正态分布 (-Inf, Inf) 产生特定分布的随机数 | `using Distributions`
`my_dist = Bernoulli(0.2)` 举例
`rand(my_dist)` 以概率 p 从 A 中进行伯努利抽样 | `randsubseq(A, p)` 随机重排 A 中的元素 | `shuffle(A)` 许多随机数函数都需要 `using Random` ### 异常处理 ```julia # 抛出异常 SomeExcep throw(SomeExcep()) # 再次引发当前的异常 rethrow() ``` 定义新异常 NewExcep ```julia struct NewExcep <: Exception v::String end Base.showerror(io::IO, e::NewExcep) = print(io, "A problem with $(e.v)!") throw(NewExcep("x")) # 抛出带文本的异常 error(msg) ``` 异常处理流程 ```julia try # 进行一些可能会失败的操作 catch ex if isa(ex, SomeExcep) # 处理异常 SomeExcep elseif isa(ex, AnotherExcep) # 处理另一个异常 AnotherExcep else # 处理其余的异常 end finally # 永远执行这些语句 end ``` ### 类型 ```julia # 类型注释 var::TypeName # 类型声明 struct Programmer name::String birth_year::UInt16 fave_language::AbstractString end # 可变类型声明将 struct 替换为 mutable struct # 类型别名 const Nerd = Programmer # 类型构造器 methods(TypeName) # 类型实例 me = Programmer("Ian", 1984, "Julia") me = Nerd("Ian", 1984, "Julia") # 子类型声明 abstract type Bird end struct Duck <: Bird pond::String end # 参数化类型 struct Point{T <: Real} x::T y::T end p = Point{Float64}(1,2) # 联合类型 Union{Int, String} # 遍历类型层级 supertype(TypeName) 和 subtypes(TypeName) # 默认的超类型 Any # 所有字段 fieldnames(TypeName) # 所有字段类型 TypeName.types ``` ### 标准库 :- | :- :- | :- Random | `rand`, `randn`, `randsubseq` Statistics | `mean`, `std`, `cor`, `median`, `quantile` LinearAlgebra | `I`, `eigvals`, `eigvecs`, `det`, `cholesky` SparseArrays | `sparse`, `SparseVector`, `SparseMatrixCSC` Distributed | `@distributed`, `pmap`, `addprocs` Dates | `DateTime`, `Date` ### 表达式使用引用 `:( ... )` 或块引用 `quote ... end` 可以创建一个表达式，就像 `parse(str)`，和 `Expr(:call, ...)`。 ```julia x = 1 line = "1 + $x" # 一些代码 expr = Meta.parse(line) # 生成一个 Expr 对象 typeof(expr) == Expr # true dump(expr) # 打印生成抽象语法(AST) eval(expr) == 2 # 对 Expr 对象求值: true ``` Julia 具有同像性：程序被表示为语言本身的数据结构。实际上 `Julia` 语言里的任何东西都是一个表达式 `Expr`。符号(`Symbols`)即驻留字符串，以冒号 `:` 为前缀。相对于其他类型来说，符号效率更高。它也经常用作标识符、字典的键或者数据表里的列名。符号不能进行拼接。 ### 输入/输出读取流 ```julia stream = stdin for line in eachline(stream) # 做点啥 end ``` 读取文件 ```julia open(filename) do file for line in eachline(file) # 做点啥 end end ``` 读取/写入 CSV 文件 ```julia # 读取 CSV 文件 using CSV data = CSV.File(filename) # 写入 CSV 文件 [label](koajs.md)CSV.write(filename, data) ``` 读取/保存 Julia 对象 ```julia using JLD # 保存 Julia 对象 save(filename, "object_key", object, ...) # 读取 Julia 对象 d = load(filename) # 返回对象的字典 ``` 读取/保存 HDF5 ```julia using HDF5 # 保存 HDF5 h5write(filename, "key", object) # 读取 HDF5 h5read(filename, "key") ``` ### 宏宏允许你在程序中自动生成代码（如：表达式） ```julia # 定义 macro macroname(expr) # 做点啥 end ``` 使用 ```julia macroname(ex1, ex2, ...) 或 @macroname ex1, ex2, ... ``` 内置的宏 ```julia @assert # assert (单元测试) @which # 查看对特定参数使用的方法/查找函数所在的模块 @time # 运行时间与内存分配统计 @elapsed # 返回执行用时 @allocated # 查看内存分配 @async # 异步任务 using Test @test # 精确相等 @test x ≈ y # 近似相等 isapprox(x, y) using Profile @profile # 优化 ``` 创建卫生宏 (hygienic macros)的规则： - 在宏的内部只通过 `local` 声明本地变量 - 在宏的内部不使用 `eval` - 转义插值表达式以避免宏变大：`$(esc(expr))` ### 并行计算并行计算相关的工具可以在标准库 `Distributed` 里找到 ```julia # 启动带 N 各 worker 的 REPL julia -p N # 可用的 worker 数量 nprocs() # 添加 N 个 worker addprocs(N) # 查看所有 worker 的 pid for pid in workers() println(pid) end # 获得正在执行的 worker 的 id myid() # 移除 worker rmprocs(pid) # 在特定 pid 的 worker 上运行 f(args) r = remotecall(f, pid, args...) # 或: r = @spawnat pid f(args) ... fetch(r) # 在特定 pid 的 worker 上运行 f(args) (更高效) remotecall_fetch(f, pid, args...) # 在任意 worker 上运行 f(args) r = @spawn f(args) ... fetch(r) # 在所有 worker 上运行 f(args) r = [@spawnat w f(args) for w in workers()] ... fetch(r) # 让表达式 expr 在所有 worker 上执行 @everywhere expr # 并行化带规约函数 red 的循环 sum = @distributed (red) for i in 1:10^6 # 进行并行任务 end # 将 f 用用到集合 coll 中的所有元素上 pmap(f, coll) ``` ### 数组 :- | :- :- | :- 声明数组 | `arr = Float64[]` 预分配内存 | `sizehint!(arr, 10^4)` 访问与赋值 | `arr = Any[1,2]`
`arr[1] = "Some text"` 从 m 到 n 的子数组 | `arr[m:n]` n 个 `0.0` 填充的数组 | `zeros(n)` n 个 `1.0` 填充的数组 | `ones(n)` n 个随机 Int8 填充的数组 | `rand(Int8, n)` 用值 val 填充数组 | `fill!(arr, val)` 弹出最后一个元素 | `pop!(arr)` 弹出第一个元素 | `popfirst!(a)` n 个 `#undef` 填充的数组 | `Vector{Type}(undef,n)` n 个从 `start` 到 `stop` 的等间距数 | `range(start,stop=stop,length=n)` 将值 `val` 作为最后一个元素压入数组 | `push!(arr, val)` 将值 `val` 作为第一个元素压入数组 | `pushfirst!(arr, val)` 删除指定索引值的元素 | `deleteat!(arr, idx)` 数组排序 | `sort!(arr)` 将 `b` 连接到 `a` 后 | `append!(a,b)` 转化为字符串，并以 delim 分隔 | `join(arr, delim)` --- ```julia # 数组比较 a = [1:10;] b = a # b 指向 a a[1] = -99 a == b # true # 复制元素(而不是地址)/深拷贝 b = copy(a) b = deepcopy(a) # 检查值 val 是否在数组 arr 中 in(val, arr) # 或 val in arr # 改变维数 reshape(1:6, 3, 2)' == [1 2 3; 4 5 6] ``` ### 线性代数 :- | :- :- | :- 单位矩阵 | `I` 定义矩阵 | `M = [1 0; 0 1]` 矩阵维数 | `size(M)` 选出第 i 行 | `M[i, :]` 选出第 j 列 | `M[:, j]` 水平拼接 | `M = [a b] 或 M = hcat(a, b)` 竖直拼接 | `M = [a ; b]` 或 `M = vcat(a, b)` 矩阵转置 | `transpose(M)` 共轭转置 | `M'` 或 `adjoint(M)` 迹(trace) | `tr(M)` 行列式 | `det(M)` 秩(rank) | `rank(M)` 特征值 | `eigvals(M)` 特征向量 | `eigvecs(M)` 矩阵求逆 | `inv(M)` 解矩阵方程 `M*x == v` | `M\v` 比 `inv(M)*v` 更好求 Moore-Penrose 伪逆 | `pinv(M)` 控制流与循环 --- ### 条件语句 ```julia if x < y println("x is less than y") elseif x > y println("x is greater than y") else println("x is equal to y") end ``` ### for 循环 ```julia for i in 1:10 println(i) end ``` ### 嵌套循环 ```julia for i in 1:10, j = 1:5 println(i*j) end ``` ### 枚举 ```julia for (idx, val) in enumerate(arr) println("the $idx-th element is $val") end ``` ### while 循环 ```julia while bool_expr # 做点啥 end ``` ### 退出循环 ```julia {4} julia> i = 0 julia> while true global i += 1 i > 5 && break println(i) end ``` ### 退出本次循环 ```julia {2} for i = 1:6 iseven(i) && continue println(i) end ``` 数字相关 --- ### 整数类型 `IntN` 和 `UIntN`, 且 `N ∈ {8, 16, 32, 64, 128}`, `BigInt` ### 浮点类型 `FloatN` 且 `N ∈ {16, 32, 64}` `BigFloat` ### 类型的最大和最小值 ```julia typemin(Int8) typemax(Int64) ``` ### 复数类型 ```julia Complex{T<:Real} ``` ### 虚数单位 ```julia im ``` ### 机器精度 ```julia eps() # 等价于 eps(Float64) ``` ### 圆整 ```julia round() # 浮点数圆整 round(Int, x) # 整数圆整 ``` ### 类型转换 ```julia # 尝试进行转换/可能会报错 convert(TypeName, val) # 调用类型构造器转换 TypeName(val) ``` ### 全局常量 ```julia pi # 3.1415... π # 3.1415... im # real(im * im) == -1 ``` ### 更多常量 ```julia using Base.MathConstants ``` 模块 --- ### 定义 ```julia module PackageName # 添加模块定义 # 使用 export 让定义对外可见 end ``` ### 包含文件 filename.jl ```julia include("filename.jl") ``` ### 加载 ```julia using ModuleName # 导出所有名称 # 仅导出 x, y using ModuleName: x, y # 仅导出 x, y using ModuleName.x, ModuleName.y: # 仅导出 ModuleName import ModuleName # 仅导出 x, y import ModuleName: x, y # 仅导出 x, y import ModuleName.x, ModuleName.y ``` `using` 和 `import` 只有一点区别：使用 `using` 时，你需要写 `function Foo.bar(..` 来给 `Foo` 模块的函数 `bar` 增添一个新方法；而使用 `import Foo.bar` 时，只需写 `function bar(...` 就能达到同样的效果 ### 导出 ```julia # 得到模块导出名称的数组 names(ModuleName) # 包含未导出的、弃用的 # 和编译器产生的名称 names(ModuleName, all::Bool) # 也显示从其他模块显式导入的名称 names(ModuleName, all::Bool, imported::Bool) ``` 包管理 --- ### 介绍一个程序包必须先[注册](https://github.com/JuliaRegistries/General)，然后才能在包管理器中看到它。在 Julia 1.0 中，有两种使用包管理器的方法： - 一是通过 `using Pkg` 导入 `Pkg` 模块，然后用它的函数管理其他包； - 或者在 REPL 中输入 `]`，然后按回车。进入特殊的交互式包管理模式。 (要从包管理模式返回 REPL，只需要在空行上按退格键 `BACKSPACE` 就行了) 注意新的工具总是先添加到交互式模式中，然后才会加入 `Pkg` 模块 ### 在 Julia 会话中使用 Pkg 管理包 :- | :- :- | :- 列出已安装的包 | `Pkg.status()` 更新所有包 | `Pkg.update()` 安装包 | `Pkg.add("PackageName")` 重新构建包 | `Pkg.build("PackageName")` 使用包 | `using PackageName` 删除包 | `Pkg.rm("PackageName")` ### 交互式包管理模式 :- | :- :- | :- 添加包 | `add PackageName` 删除包 | `rm PackageName` 更新包 | `update PackageName` 使用开发版本 | `dev PackageName` 或 `dev GitRepoUrl` 返回普通发行版 | `free PackageName` 另见 --- - [Julia 官方网站](https://julialang.org/) _(julialang.org)_ - [快速入门一份简单而粗略的语言概览](https://cheatsheet.juliadocs.org/zh-cn/) _(juliadocs.org)_