जूलिया एक उच्च-स्तरीय, उच्च-प्रदर्शन प्रोग्रामिंग भाषा है जिसे विशेष रूप से तकनीकी और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह पायथन और रूबी जैसी गतिशील प्रोग्रामिंग भाषाओं की उपयोग में आसानी को सी और फॉरट्रान जैसी संकलित भाषाओं के प्रदर्शन के साथ जोड़ती है। जूलिया में बहु-प्रेषण (multiple dispatch) इसकी मुख्य प्रोग्रामिंग परिकल्पना है और इसका अभिव्यक्तिपूर्ण सिंटैक्स इसे संख्यात्मक और गणनात्मक कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाता है।
जूलिया का निर्माण 2009 में शोधकर्ताओं के एक समूह द्वारा किया गया था, जिसमें जेफ बेज़ानसन, स्टेफन कारपिंस्की, वायरल बी. शाह, और एलेन एडलमैन शामिल थे। जूलिया के विकास के पीछे मुख्य प्रेरणा उच्च-प्रदर्शन संख्यात्मक विश्लेषण और गणनात्मक विज्ञान के लिए मौजूदा प्रोग्रामिंग भाषाओं की सीमाओं को दूर करना था। डेवलपर्स एक ऐसी भाषा चाहते थे जो बड़े डेटा सेट और जटिल गणितीय गणनाओं को संभाल सके, जबकि उपयोग में आसान भी हो।
जूलिया का पहला स्थिर संस्करण, संस्करण 0.1, फरवरी 2012 में जारी किया गया था। इसकी अनूठी क्षमताओं के कारण, विशेष रूप से संख्यात्मक और डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों में, यह वैज्ञानिक समुदाय में तेजी से लोकप्रिय हो गया। धीरे-धीरे, जूलिया का समुदाय और पारिस्थितिकी तंत्र विकसित होने लगा, और 2015 तक, जूलिया ने शैक्षणिक अनुसंधान और उद्योग में महत्वपूर्ण प्रगति की।
अक्टूबर 2023 तक, जूलिया ने काफी परिपक्वता हासिल की है और एक मजबूत पैकेज पारिस्थितिकी तंत्र का दावा करती है, जिसे जूलिया प्रो और जूनो (एटम पर आधारित जूलिया के लिए एक एकीकृत विकास वातावरण) जैसे उपकरणों द्वारा पूरा किया गया है। इन विकासों ने जूलिया को मुख्यधारा की प्रोग्रामिंग भाषाओं में अपनी जगह सुरक्षित करने में मदद की है, विशेष रूप से डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग, और संख्यात्मक सिमुलेशन जैसे क्षेत्रों में।
जूलिया गतिशील टाइपिंग की अनुमति देती है, जिससे यह त्वरित विकास के लिए लचीली बनती है। हालाँकि, प्रदर्शन अनुकूलन के लिए आवश्यक होने पर प्रकारों को निर्दिष्ट भी किया जा सकता है।
function add(x::Int, y::Int)
return x + y
end
यह मुख्य विशेषता विभिन्न तर्क प्रकारों के संयोजनों के लिए कार्यों को परिभाषित करने की अनुमति देती है, जिससे अधिक सामान्य और लचीला कोड संभव होता है।
function area(radius::Float64)
return π * radius^2
end
function area(length::Float64, width::Float64)
return length * width
end
जूलिया मैक्रोज़ के साथ शक्तिशाली मेटाप्रोग्रामिंग क्षमताओं का समर्थन करती है, जो कोड को मूल्यांकन से पहले संशोधित कर सकती हैं।
macro sayhello()
return :(println("Hello, world!"))
end
जूलिया में कार्य प्रथम श्रेणी के नागरिक होते हैं, जिसका अर्थ है कि उन्हें तर्क के रूप में पास किया जा सकता है, अन्य कार्यों से लौटाया जा सकता है, और डेटा संरचनाओं में संग्रहीत किया जा सकता है।
function apply_function(f, x)
return f(x)
end
result = apply_function(sqrt, 16) # Returns 4.0
प्रकार एनोटेशन वैकल्पिक होते हैं, जो लचीलापन प्रदान करते हैं, हालाँकि उनका उपयोग करने पर प्रदर्शन में सुधार हो सकता है।
x = 5 # कोई प्रकार एनोटेशन नहीं
y::Float64 = 3.14 # स्पष्ट प्रकार एनोटेशन
जूलिया अंतर्निहित समानांतर कंप्यूटिंग का समर्थन करती है, जिससे डेवलपर्स को आसानी से ऐसा कोड लिखने की अनुमति मिलती है जो कई कोर पर चलता है।
using Distributed
add = @distributed (+) for i in 1:100
i
end
जूलिया एरे संक्षेपण का समर्थन करती है, जिससे एरे बनाने के लिए संक्षिप्त और अभिव्यक्तिपूर्ण तरीके से संभव होता है।
squares = [x^2 for x in 1:10]
जूलिया का संकलक प्रकार अनुमान का उपयोग करता है ताकि कोड निष्पादन को अनुकूलित किया जा सके, जिससे प्रदर्शन स्थिर रूप से टाइप की गई भाषाओं के समान हो जाता है।
function compute(a, b)
return a * b + sin(a)
end
जूलिया सीधे C और Fortran पुस्तकालयों को कॉल कर सकती है, जिससे वैज्ञानिक कंप्यूटिंग में इसकी उपयोगिता बढ़ती है।
# जूलिया से C फ़ंक्शन को कॉल करने का उदाहरण
using Libdl
const mylib = Libdl.dlopen("mylibrary.so")
जूलिया जस्ट-इन-टाइम (JIT) संकलन का उपयोग करती है, जो रनटाइम पर कुशल मशीन कोड उत्पन्न करती है, जिससे उच्च प्रदर्शन संभव होता है।
@code_warntype my_func(x) # फ़ंक्शन प्रकार स्थिरता का विश्लेषण करें
जूलिया एक जस्ट-इन-टाइम (JIT) संकलक का उपयोग करती है जो LLVM पर आधारित है, जो इसकी गति और दक्षता में योगदान करता है। इंटरैक्टिव REPL (रीड-एवल-प्रिंट लूप) त्वरित परीक्षण और प्रोटोटाइपिंग की अनुमति देता है।
जूलिया के लिए लोकप्रिय IDE में शामिल हैं:
जूलिया एक अंतर्निहित पैकेज प्रबंधक का उपयोग करती है। एक नई परियोजना बनाने के लिए, चलाएँ:
mkdir MyProject
cd MyProject
julia --project
निर्भरता के लिए, REPL में पैकेज प्रबंधक का उपयोग करें जैसे कि using Pkg और Pkg.add("PackageName")।
जूलिया कई क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है:
जूलिया की तुलना पायथन, R, और MATLAB जैसी भाषाओं से की जाती है, मुख्य रूप से इसके प्रदर्शन के कारण। यहाँ कुछ प्रमुख भिन्नताएँ हैं:
C या C++ जैसी भाषाओं की तुलना में, जूलिया का सिंटैक्स काफी अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल है, जो डेवलपर्स को जटिल मेमोरी प्रबंधन में गहराई में जाने के बिना त्वरित पुनरावृत्ति और प्रोटोटाइपिंग पसंद करते हैं।
जूलिया से अन्य भाषाओं में स्रोत से स्रोत अनुवाद के लिए, यह अनुशंसा की जाती है कि रैखिक बीजगणित और प्रदर्शन-क्रिटिकल अनुभागों पर ध्यान केंद्रित किया जाए। YARD और JuliaCall जैसे उपकरण पायथन और R जैसे वातावरणों के बीच संक्रमण के लिए प्रभावी हो सकते हैं, जूलिया के प्रदर्शन लाभों का लाभ उठाते हुए।