julia做科学计算不错，号称比C 和Fortran都快，语法有matlab和lisp风，也非常容易写。

julia和python交互很方便。所以用julia实现算法。用python做工程+胶水。

一、安装julia

安装的官方方法：

以官方发布的二进制为主. 官网居然没有直接给出源码编译安装的方式。果然偏科学计算学者，而不是开发者

1.1windows

下载二进制安装包。

用迅雷速度很快。

然后安装完了，建议在命令行试试，可能要手动设置一下PATH

安装路径有点神出鬼没,1.4.2比1.3有调整,

C:\Users\XXX\AppData\Local\Programs\Julia\Julia-1.4.2\bin

1.2 Mint

无法apt，也不知道如何源码安装。用snap 只能安装1.0.4版。  不能忍

只能下载二进制安装包，

s3在国内下载很慢，只能忍了。

然后手动在profile里 export

在shell里可以启动REPL环境，说明julia本身安装好了。

二、julia库配置使用国内镜像

这步在国内几乎必须，不然安装下面的pyCall都慢死。

1.4以后的版本只需要设置环境变量就可以了

设置环境变量

JULIA_PKG_SERVER = https://mirrors.bfsu.edu.cn/julia/static

win下在高级系统设置-环境变量里添加

linux 改profile

export JULIA_PKG_SERVER=https://mirrors.bfsu.edu.cn/julia/static

然后在julia里

julia

versioninfo()

看到JULIA_PKG_SERVER那行，就说明OK了

三、配置与python互相调用

需要在python或julia任何1端都安装配置一下

2.1python

pip3.8 install --user julia

python3.8

>>> import julia

>>> julia.install()

这一步需要julia在PATH里，否则会报错

会去自动执行 下面的部分

2.2 Julia

julia> using Pkg

julia> Pkg.add("PyCall")

如果配好国内源的话，这步应该超快的。

四、 实验python调用julia函数

mylib.jl

functionadd(a, b)

return a+b

end

caller.py

from julia importMain as jl

jl.include("mylib.jl")if __name__ == '__main__':

res= jl.add(1, 1)print(res)

经过好几秒，能显示出2 就说明成功了-_-  主要是julia启动环境和编译JIT都需要时间

#-----------附录： 备用的流程------------

用pill.py脚本一键安装管理julia

pip install jill --user -U

python -m jill install --upstream BFSU

然而实测安装速度慢的要死，还不如用迅雷拖二进制下来，安装快。。。

国内源

1.4之前的版本才需要下面这么搞

设置 repository

从国内而不是从github 刷新目录

julia的REPL下：

输入]  提示符变成pkg 进入包管理模式

registry add https://mirrors.ustc.edu.cn/julia/registries/General.git/

删除

C:\Users\XXX\.julia\registries

再次运行上面的。反正还是要等半天，才Fetch 100%

安装PkgMirrors

using Pkg

Pkg.add("PkgMirrors")

3. 指定国内镜像

using PkgMirrors

PkgMirrors.setmirror("ZJU")