Julia: save 和load的用法和与Matlab的效率比较

不得不说一下，matlab的save和load做的真是好，这是主要是针对较大的文件时，其功能相当的强大。我平时大部分数据，原来都是通过matlab的SAVE成.MAT文件后，再LOAD一下，真是方便。文件不管大小，不管种类，特别好用。

那么，Julia的save 和load又如何？

一、save 和load

在加载了HDF5包后，usingHDF5, JLD （二个都不能少！）后，就可以象MATLAB一样使用save 和load了。

julia> d =rand(1000,1);

# 把变量d 写入硬盘

julia> @save "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\d.jld"d

# 效率 : 远远在序列化之上！！

julia> test =rand(1000000,1)

1000000x1 Array{Float64,2}:

0.399838

0.983189

0.863656

0.135777

........

julia> @time @save"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\test.jld" test

elapsed time: 0.055807782 seconds (519268 bytes allocated)

二、和MATLAB的比较

从功能和用法上看，Julia的HDF5库使用上也简单方便，以下，主要比较一下二者的效率。

1、小数据

(1)save

>> tic;Test =rand(1000000,1);toc

Elapsed time is 0.029130 seconds.

>>tic;save('C:\Users\Administrator\Desktop\Test.mat','Test');toc

Elapsed time is 0.523215 seconds.

julia> @time test =rand(1000000,1)

elapsed time: 0.005679041 seconds (8001560 bytes allocated)

或者：

julia> tic();test =rand(1000000,1);toc();

(2) load

# 把变量d载入内存

bb=@load "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\d.jld"

# 效率

julia> @time @load"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\d.jld"

elapsed time: 0.002416908 seconds (10620 bytes allocated)

可以看出，JULIA在这二个步骤上都更优！大约性能提高十倍左右。

2、大数据

需要指出的是，JULIA@save后的文件变得太大，有些文件时间需要过长，并没有MATALB效率高，在适应性上也有一定的问题。

我测试了几个稍大的数据文件，在效率上，MATLAB要比JULIA快2-10倍不等。

3、字符串

julia对于字符串处理的效率比较低，是其突出的一个弱点。

@time @save"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\testdata.jld" ["ssadadddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd"]

elapsed time: 0.041504262 seconds (54340 bytes allocated)

4、julia的注意事项

另外，Julia在使用@save 和@load需要注意，尽量不使用描象类型(如String),可以用具体类型替代（AsciiString).如果使用具体类型，速度可以提高很多。

此外，HDF5包可能无法识别包括有中文在内的路径。

所以，总体上，我认为MATLAB在save 和load上目前，综合性能上有优势。期待HDF5进行进一步优化！

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