Julia是一门较新的专门用于科学计算的编程语言，之所以要构建出新的Julia语言，是因为需要添补、克服现有语言在计算科学中的缺点。Julia在开发之初，其理念就是既能够像Python那样通用，又能够具有静态语言的运行速度，如$C/C++$那样的速度。而事实上Julia目前也达到了这样的目的，当然或许并不那么完美。
Julia computing提供的测试中，Julia在七项基础算法上，比Python快20倍，比R快100，比Matlab快93倍。当然，这里Python指的是纯Python，通常Python在科学计算上，都会采用numpy库进行，这个库提供的函数都是优化过的，速度十分快，我自己的尝试中发现两者速度相当，Julia有时会稍逊一筹。
Julia是一个动态的语言，其语法与Python一样简洁，但是由于自身具有多重派发的特性，使得这门语言深入学起来还是比Python难的；事实上，在初学一段时间后，会发现这个语言语法以及多数函数都与Matlab基本一致，所以说学习基础内容会较为容易，当然Julia的运行速度确实比Matlab要快的很多。
Julia不仅在速度上具有C这样的速度，而且作为一个动态语言而言，变量本身是不需要进行类型申明的，这个特点是动态语言的一个特性极大地方便了程序的开发速度，但是，Julia也可以进行函数中变量类型的申明，不同的类型都可以绑定同一个函数上，即一个函数会具有多重的方法，这也称为多重派发。Julia语言是一种基于函数式编程的语言，所以对于熟悉Matlab的人员来说，这是一门很容易上手的语言。
Julia的生态目前来说不如Python丰富，还缺乏一些高质量的库，但是即时编译技术的应用，使得在Julia中自己编写的函数在运行速度上与Julia的内置函数是一样的，这是非常好的一点。简而言之，Julia就是：
- 快！
- 动态
- 可选类型
- 通用
- 易用
- 开源
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