Julia es un lenguaje de programación dinámico de código abierto, de alto nivel y alto rendimiento para computación numérica. Se ha vuelto muy popular debido a sus paquetes de Machine Learning de alta velocidad y su sintaxis expresiva.

Tiene la conveniencia de desarrollo de un lenguaje dinámico con el rendimiento de un lenguaje compilado de tipado estático, gracias en parte a un compilador JIT basado en LLVM que genera código de máquina nativo, y en parte a un diseño que implementa la estabilidad de tipos a través de la especialización a través de múltiples dispatch, que facilita la compilación en código eficiente.

En la publicación del blog que anunciaba el lanzamiento inicial de Julia en 2012, los autores del lenguaje Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral Shah y Alan Edelman declararon:

“Queremos un lenguaje que sea de código abierto, con una licencia liberal. Queremos la velocidad de C con el dinamismo de Ruby. Queremos un lenguaje que sea homoicónico, con verdaderas macros como Lisp, pero con una notación matemática obvia y familiar como Matlab. Queremos algo tan utilizable para la programación general como Python, tan fácil para las estadísticas como R, tan natural para el procesamiento de cadenas como Perl, tan poderoso para el álgebra lineal como Matlab, tan bueno para pegar programas como el shell. Algo que es muy simple de aprender pero que mantiene felices a los hackers más serios. Queremos que sea interactivo y queremos que se compile «.

Julia es un trabajo sacado directamente del MIT, un lenguaje de alto nivel que tiene una sintaxis tan amigable como Python y un rendimiento tan competitivo como C. Julia “tiene como objetivo crear una combinación sin precedentes de facilidad de uso, potencia y eficiencia en un idioma único.

De manera más sencilla, estaban cansados de las compensaciones entre Matlab, Lisp, Python, Ruby, Perl, Mathematica, R y C, y querían un solo lenguaje que fuera bueno para la computación científica, el Machine Learning, la minería de datos, el álgebra lineal a gran escala. , computación paralela y computación distribuida.

¿Para quién es Julia? Además de ser atractiva para los científicos e ingenieros de investigación, Julia también es atractiva para los científicos de datos y para los analistas y financieros.

Los diseñadores del lenguaje y otros dos fundaron Julia Computing en julio de 2015 para «desarrollar productos que hagan que Julia sea fácil de usar, fácil de implementar y fácil de escalar». En el momento, la empresa cuenta con una plantilla de 28 personas y clientes que van desde laboratorios nacionales hasta bancos, economistas e investigadores de vehículos autónomos. Además de mantener los repositorios de código abierto de Julia en GitHub, Julia Computing ofrece productos comerciales, incluido JuliaPro, que viene en versiones gratuitas y de pago.

Lo que estamos viendo aquí es que el código de Julia puede ser más rápido que C para algunos tipos de operaciones y no más de unas pocas veces más lento que C para otros. Compare eso con, digamos, R, que puede ser casi mil veces más lento que C para algunas operaciones.