非常适合科学算法数值计算的编程语言

一群拥有各种语言丰富编程经验的Matlab高级用户，对现有的科学计算编程工具感到不满——这些软件对自己专长的领域表现得非常棒，但在其它领域却非常糟糕。他们想要的是一个开源的软件，它要像C语言一般快速而又拥有如同Ruby的动态性；要具有Lisp般真正的同像性而又有Matlab般熟悉的数学记号；要像Python般通用、像R般在统计分析上得心应手、像Perl般自然地处理字符串、像Matlab般具有强大的线性代数运算能力、像shell般胶水语言的能力，易于学习而又不让真正的黑客感到无聊；还有，它应该是交互式的，同时又是编译型的。

2009年开始Julia作为一种为高性能而设计，非常适合数值计算的编程语言诞生。

Julia是一种高级通用[13]动态编程语言，它最初是为了满足高性能数值分析和计算科学的需要而设计的，不需要编译器，速度快，也可用于客户端和服务器的Web用途、低级系统编程或用作规约语言。

Julia设计的独特之处包括，参数多态的类型系统，完全动态语言中的类型，以及它多分派的核心编程范型。它允许并发、并行和分布式计算，并直接调用C和Fortran库而不使用粘合代码。

Julia拥有垃圾回收机制，使用及早求值，包含了用于浮点计算、线性代数、随机数生成和正则表达式匹配的高效库。有许多库可以使用，其中一些（如用于快速傅里叶变换的库）已经预先捆绑在Julia里。

特点

核心语言非常小。标准库用的是Julia语言本身写的

调用许多其它成熟的高性能基础代码。如线性代数、随机数生成、快速傅里叶变换、字符串处理。

丰富的用于创建或描述对象的类型语法

高性能，接近于静态编译型语言。包括用户自定义类型等

为并行计算和分布式计算而设计

轻量级协程

优雅的可扩展的类型转换/提升

支持Unicode，包括但不限于UTF-8

可直接调用C函数（不需要包装或是借助特殊的API）

有类似shell的进程管理能力

有类似Lisp的宏以及其它元编程工具

可与jupyter notebook 一起使用

示例

生成Mandelbrot集合

function mandel(z)    c = z    max = 80    for n = 1:max        if abs(z) > 2            return n-1        end        z = z^2 + c    end    return maxend

Julia官网：

Julia Github: