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Sortie de Julia 1.3 Alpha
Avec la possibilité d'ajouter des méthodes à des types abstraits

Le , par dourouc05

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8  0 
Julia est un langage de programmation qui cherche à apporter la facilité d'utilisation des langages dynamiques (comme Python ou Ruby) à la performance de langages comme C, C++ ou Fortran. Cela semble marcher, vu que le langage gagne des places dans des classements comme TIOBE ou en comptant le nombre d'étoiles du dépôt sur GitHub.

La version 1.2 n'est pas encore finalisée (on en est actuellement à la RC 2), mais la 1.3 commence d'ores et déjà à pointer le bout de son nez. Les nouveautés syntaxiques sont très limitées : le nouveau caractère d'Unicode 12.1 est utilisable (il représente la nouvelle dynastie japonaise, suite à l'abdication de l'empereur Akihito) ; plus important, on peut ajouter des méthodes à des types abstraits. Ainsi, on peut rendre un type abstrait appelable comme une fonction (auparavant, on ne pouvait le faire que sur des types concrets).

Au niveau du parallélisme, la bibliothèque standard fait de gros progrès. Toutes les opérations d'entrée-sortie sont sûres en contexte multifil, que ce soit sur des fichiers ou des sockets réseau, à l'exception des opérations d'entrée-sortie effectuées en mémoire (comme IOBuffer, même si BufferStream est sûr). La même propriété a été apportée au générateur global de nombres aléatoires. La macro @spawn peut s'utiliser pour exécuter une tâche sur un fil d'exécution disponible, même si elle est marquée comme expérimentale.

Source : notes de versions.

Voir aussi :

Gen, un langage probabiliste universel dans Julia, il ambitionne de faciliter l'utilisation d'intelligence artificielle pour tous
Mozilla finance un portage de Julia en WebAssembly, afin d'effectuer des calculs lourds au sein du navigateur
Julia dispose désormais de deux moteurs de débogage, Debugger.jl et Rebugger.jl, disponibles depuis l'EDI Juno

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Avatar de wolinn
Membre éprouvé https://www.developpez.com
Le 25/07/2019 à 10:01
Ca fait quelques mois que je joue avec Julia, et je n'ai pas eu trop de mal à atteindre des performances comparables au C++ dans mes applications typiques (alors que dans d'autres langages évalués, je n'y suis jamais arrivé, ce qui était éliminatoire).
Même si je ne suis pas encore prêt à l'utiliser pour des applications pérennes, globalement les caractéristiques techniques et performances sont bonnes pour mes applications scientifiques, donc je continue à investir sur ce langage.
Dans le détail : pour la gestion de la mémoire, je ne suis pas vraiment adepte des ramasse-miettes automatiques, mais pour l'instant, sur de petites applications, cette caractéristique ne m'a pas trop gêné.
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Avatar de
https://www.developpez.com
Le 26/11/2019 à 21:23
Pour les gens normaux, qui sont plus proches de l'informatique que de l'académie française, il s'agit là de parallélisme SMP, à base de threads donc. Julia supportait déjà le parallélisme à base de processus mais pas vraiment le SMP. Avec l'évolution de la lib graphique, cette version de Julia est effectivement très attendue dans la communauté. Merci beaucoup pour cet article qui traduit très bien ça.
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Avatar de Matthieu76
Membre éclairé https://www.developpez.com
Le 08/08/2019 à 11:16
J'ai à peine lu le titre que ça m'a donné mal au crâne
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