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Julia é uma linguagem homoicônica funcional focada na computação técnica. Ao mesmo tempo que ela tem todo o poder dos macros homoicônicos, funções de primeira classe, e controle de baixo nível, Julia é tão fácil para aprender e usar quanto Python.
Este tutorial é baseado no Julia 0.3.
# Linhas únicas de comentários começam com o simbolo hash(jogo da velha).
#= Comentários de multiplas linhas podem ser escritos
colocando '#=' antes do texto e '=#'
após o texto. Eles também podem ser agrupados
=#
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## 1. Tipos primitivos e operadores
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# Tudo em Julia é uma expressão.
# Há muitos tipos básicos de numeros.
3 # => 3 (Int64)
3.2 # => 3.2 (Float64)
2 + 1im # => 2 + 1im (Complex{Int64})
2//3 # => 2//3 (Rational{Int64})
# Todos os operadores inseguros normais estão disponiveis.
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20
35 / 5 # => 7.0
5 / 2 # => 2.5 # dividir um Int por um Int resulta em um float
div(5, 2) # => 2 # para um restultado truncado, use div
5 \ 35 # => 7.0
2 ^ 2 # => 4 # elevado,não o opeardor binário xor
12 % 10 # => 2
# Impõe a priodidade nos parenteses
(1 + 3) * 2 # => 8
# Operadores binarios
~2 # => -3 # not
3 & 5 # => 1 # and
2 | 4 # => 6 # or
2 $ 4 # => 6 # xor
2 >>> 1 # => 1 # deslocamento lógico de bits a direita
2 >> 1 # => 1 # deslocamento aritmético de bits a direita
2 << 1 # => 4 # deslocamento lógico/aritmético de bits a esquerda
# Você pode usar a função bits para ver a representação binária de um numero.
bits(12345)
# => "0000000000000000000000000000000000000000000000000011000000111001"
bits(12345.0)
# => "0100000011001000000111001000000000000000000000000000000000000000"
# Valores booleanos são primitivos.
true
false
# Operadores booleanos
!true # => false
!false # => true
1 == 1 # => true
2 == 1 # => false
1 != 1 # => false
2 != 1 # => true
1 < 10 # => true
1 > 10 # => false
2 <= 2 # => true
2 >= 2 # => true
# Comparações podem ser encadeadas
1 < 2 < 3 # => true
2 < 3 < 2 # => false
# Strings são criadas com "
"Isso é uma String."
# Caracteres literais são escritos com '
'a'
# Uma string pode ser indexada como um vetor de caracteres
"Isso é uma string"[1] # => 'I' # Julia começa a indexar a partir do 1
# Porém isso não funcionará direito com strings em UTF8,
# portanto é recomendado usar iterações sobre uma string (map, loops com for, etc).
# $ pode ser usado para interpolação de string:
"2 + 2 = $(2 + 2)" # => "2 + 2 = 4"
# Você pode usar qualquer expressão Julia dentro dos parenteses.
# Outro jeito de formatar strings é com um macro no printf.
@printf "%d é menor que %f" 4.5 5.3 # 5 é menor que 5.300000
# Escrever na tela é fácil
println("Eu sou Julia. Prazer em conhece-lo!")
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## 2. Variáveis e coleções
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#Você não declara variáveis antes de atribui-las.
some_var = 5 # => 5
some_var # => 5
# Acessando a variável anterior não iniciada é um erro
try
some_other_var # => ERROR: some_other_var não definida
catch e
println(e)
end
# Nomes de variáveis começam com uma letra.
# Depois disso, você pode usar letras, digitos, underscores e pontos de exclamação.
SomeOtherVar123! = 6 # => 6
# Você também pode usar caractéres unicode
☃ = 8 # => 8
# Estes são especialmente reservados para notações matemáticas.
2 * π # => 6.283185307179586
# Uma nota na convenção de nomes em Julia:
#
# * A separação de palavras pode ser feita por underscores ('_'), mas o uso
# de underscore é desencorajado a menos que o nome da variável seja dificil
# de ler.
#
# * Os nomes de tipos começam com letra maiúscula e a separação de letras é
# feita a partir de CamelCase no lugar de underscores.
#
# * Nomes de funções e macros são em minúsculo, sem underscore.
#
# * Funções que modificam a própria entrada tem nomes que terminam em !. Estas
# funções são chamadas as vezes de funções de mutação ou função in-place.
# Vetores armazenam uma sequencia de valores indexados por integer de 1 a n:
a = Int64[] # => 0-element Int64 Array
# 1-Vetores dimensionais literais podem ter seus valores separados por virgula.
b = [4, 5, 6] # => 3-element Int64 Array: [4, 5, 6]
b[1] # => 4
b[end] # => 6
# 2-Vetores dimensionais usam espaço para separar valores e ponto e virgula para linhas.
matrix = [1 2; 3 4] # => 2x2 Int64 Array: [1 2; 3 4]
# Adiciona-se coisas ao final de uma lista com push! e append!
push!(a,1) # => [1]
push!(a,2) # => [1,2]
push!(a,4) # => [1,2,4]
push!(a,3) # => [1,2,4,3]
append!(a,b) # => [1,2,4,3,4,5,6]
# Remove-se do final com pop!
pop!(b) # => 6 e 'b' agora é [4,5]
# Vamos coloca-lo de novo
push!(b,6) # 'b' agora é [4,5,6] de novo.
a[1] # => 1 # lembre-se que Julia indexa a partir de 1, não 0.
# end é um atalho para a ultima posição. Pode ser usada em qualquer
# expressão indexada.
a[end] # => 6
# nós também temos shift e unshift
shift!(a) # => 1 e 'a' agora é [2,4,3,4,5,6]
unshift!(a,7) # => [7,2,4,3,4,5,6]
# Funções que terminam com ponto de exclamação indicam que elas modificam
# seus argumentos.
arr = [5,4,6] # => 3-element Int64 Array: [5,4,6]
sort(arr) # => [4,5,6]; 'arr' continua [5,4,6]
sort!(arr) # => [4,5,6]; 'arr' agora é [4,5,6]
# Olhar além dos limites é um BoundsError
try
a[0] # => ERROR: BoundsError() in getindex at array.jl:270
a[end+1] # => ERROR: BoundsError() in getindex at array.jl:270
catch e
println(e)
end
# Erros listam a linha e o nome do arquivo que ele está, mesmo se for uma
# biblioteca padrão. Se você construiu Julia pelo source, você pode olhar na
# pasta base dentro da pasta do Julia para encontrar esses arquivos.
# Você pode inicializar vetores com limites
a = [1:5;] # => 5-element Int64 Array: [1,2,3,4,5]
# Você pode ver até um limite com a sintaxe separada
a[1:3] # => [1, 2, 3]
a[2:end] # => [2, 3, 4, 5]
# Remova elementos de um array pelo index com splice!
arr = [3,4,5]
splice!(arr,2) # => 4 ; arr is now [3,5]
# Concatene listas com append!
b = [1,2,3]
append!(a,b) # 'a' agora é [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3]
# Cheque se um valor existe me uma lista com in
in(1, a) # => true
# Veja o tamanho com lenght
length(a) # => 8
# Tuples não podem ser mudados.
tup = (1, 2, 3) # => (1,2,3) # um tuple (Int64,Int64,Int64).
tup[1] # => 1
try:
tup[1] = 3 # => ERROR: não há metodo setindex!((Int64,Int64,Int64),Int64,Int64)
catch e
println(e)
end
# Muitas litas de funções também trabalham com tuples
length(tup) # => 3
tup[1:2] # => (1,2)
in(2, tup) # => true
#Você pode desempacotar tuples para variáveis.
a, b, c = (1, 2, 3) # => (1,2,3) # 'a' agora é 1, 'b' agora é 2 e 'c' agora é 3
# Tuplas são criados mesmo se você deixar fora dos parenteses
d, e, f = 4, 5, 6 # => (4,5,6)
# Uma tupla de um elemento é diferente do valor que ele contém
(1,) == 1 # => false
(1) == 1 # => true
# Olhe como é facil pra trocar dois valores
e, d = d, e # => (5,4) # 'd' agora é 5 e 'e' agora é 4
# Dicionários armazenam mapeamentos
empty_dict = Dict() # => Dict{Any,Any}()
# Você pode criar um dicionário usando um literal
filled_dict = ["one"=> 1, "two"=> 2, "three"=> 3]
# => Dict{ASCIIString,Int64}
# Veja os valores com []
filled_dict["one"] # => 1
# Pegue todas as chaves
keys(filled_dict)
# => KeyIterator{Dict{ASCIIString,Int64}}(["three"=>3,"one"=>1,"two"=>2])
# Nota - as chaves dos dicionários não são ordenadas nem estão na ordem que você as inseriu.
# Pegue todos os valores
values(filled_dict)
# => ValueIterator{Dict{ASCIIString,Int64}}(["three"=>3,"one"=>1,"two"=>2])
# Nota - A mesma coisa que na nota acima sobre a ordenação das chaves.
# Cheque pela existencia de chaves em um dicionário com in e haskey
in(("one", 1), filled_dict) # => true
in(("two", 3), filled_dict) # => false
haskey(filled_dict, "one") # => true
haskey(filled_dict, 1) # => false
# Procurar por uma chave não existente irá gerar um erro
try
filled_dict["four"] # => ERROR: key not found: four in getindex at dict.jl:489
catch e
println(e)
end
# Use o método get para escapar desse erro passando um valor padrão
# get(dictionary,key,default_value)
get(filled_dict,"one",4) # => 1
get(filled_dict,"four",4) # => 4
# Use sets para representar coleções de valores unicos e não ordenados
empty_set = Set() # => Set{Any}()
# Inicialize um set com valores
filled_set = Set(1,2,2,3,4) # => Set{Int64}(1,2,3,4)
# Adicione mais valores para um set
push!(filled_set,5) # => Set{Int64}(5,4,2,3,1)
# Cheque se um valor está no set
in(2, filled_set) # => true
in(10, filled_set) # => false
# Não há funções para interseção de set, união e diferença.
other_set = Set(3, 4, 5, 6) # => Set{Int64}(6,4,5,3)
intersect(filled_set, other_set) # => Set{Int64}(3,4,5)
union(filled_set, other_set) # => Set{Int64}(1,2,3,4,5,6)
setdiff(Set(1,2,3,4),Set(2,3,5)) # => Set{Int64}(1,4)
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## 3. Controle de fluxo
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# Vamos fazer uma variável
some_var = 5
# Aqui está um if. Identação nao é importante em Julia.
if some_var > 10
println("some_var é totalmente maior que 10.")
elseif some_var < 10 # Essa clausula elseif é opcional.
println("some_var é menor que 10.")
else # A clausula else é opcional também.
println("some_var é literalmente 10.")
end
# => exibe "some_var é menor que 10"
# Loops for repetem sobre variaveis iteráveis.
# Tipos iterativos incluem Range, Array, set Dict e String.
for animal=["dog", "cat", "mouse"]
println("$animal is a mammal")
# Você pode interpolar variáveis usando $ ou expressões em strings
end
# exibe:
# dog is a mammal
# cat is a mammal
# mouse is a mammal
# Você pode usar 'in' no lugar de '='.
for animal in ["dog", "cat", "mouse"]
println("$animal is a mammal")
end
# exibe:
# dog is a mammal
# cat is a mammal
# mouse is a mammal
for a in ["dog"=>"mammal","cat"=>"mammal","mouse"=>"mammal"]
println("$(a[1]) is a $(a[2])")
end
# exibe:
# dog is a mammal
# cat is a mammal
# mouse is a mammal
for (k,v) in ["dog"=>"mammal","cat"=>"mammal","mouse"=>"mammal"]
println("$k is a $v")
end
# exibe:
# dog is a mammal
# cat is a mammal
# mouse is a mammal
# Loops while circulam enquanto a condição é true
x = 0
while x < 4
println(x)
x += 1 # Abreveação para x = x + 1
end
# exibe:
# 0
# 1
# 2
# 3
# Trate exceções com um bloco try/catch
try
error("help")
catch e
println("caught it $e")
end
# => caught it ErrorException("help")
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## 4. Funções
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# A palavra chave 'function' cria novas funções
#function name(arglist)
# corpo...
#end
function add(x, y)
println("x is $x and y is $y")
# Funções retornam o valor da sua ultima declaração
t x + y
end
add(5, 6) # => 11 after printing out "x is 5 and y is 6"
# Você pode definir funções que tomam um numero incerto de
# argumentos
function varargs(args...)
return args
# use a palavra chave return para retornar um valor em qualquer parte da função
end
# => varargs (generic function with 1 method)
varargs(1,2,3) # => (1,2,3)
# O ... é chamado de splat.
# Nós apenas o usamos na definição de uma função.
# Também pode ser usado na chamada de uma função,
# onde ela vai abrir um Array ou o conteúdo de um Tuple na lista de argumentos.
Set([1,2,3]) # => Set{Array{Int64,1}}([1,2,3]) # produz um Set de Arrays
Set([1,2,3]...) # => Set{Int64}(1,2,3) # isso é equivalente a Set(1,2,3)
x = (1,2,3) # => (1,2,3)
Set(x) # => Set{(Int64,Int64,Int64)}((1,2,3)) # um Set de Tuples
Set(x...) # => Set{Int64}(2,3,1)
# Você pode definir funções com argumentos posicionais opcionais.
function defaults(a,b,x=5,y=6)
return "$a $b and $x $y"
end
defaults('h','g') # => "h g and 5 6"
defaults('h','g','j') # => "h g and j 6"
defaults('h','g','j','k') # => "h g and j k"
try
defaults('h') # => ERROR: no method defaults(Char,)
defaults() # => ERROR: no methods defaults()
catch e
println(e)
end
# Você pode definir funções que tomam argumentos como palavras chaves
function keyword_args(;k1=4,name2="hello") # note the ;
return ["k1"=>k1,"name2"=>name2]
end
keyword_args(name2="ness") # => ["name2"=>"ness","k1"=>4]
keyword_args(k1="mine") # => ["k1"=>"mine","name2"=>"hello"]
keyword_args() # => ["name2"=>"hello","k1"=>4]
# Você pode combinar todos os tipos de argumentos em uma só função
function all_the_args(normal_arg, optional_positional_arg=2; keyword_arg="foo")
println("normal arg: $normal_arg")
println("optional arg: $optional_positional_arg")
println("keyword arg: $keyword_arg")
end
all_the_args(1, 3, keyword_arg=4)
# exibe:
# normal arg: 1
# optional arg: 3
# keyword arg: 4
# Julia tem funções de primeira classe
function create_adder(x)
adder = function (y)
return x + y
end
return adder
end
# Isso é "sintexe furiosa de lambda" pra criar funções anônimas.
(x -> x > 2)(3) # => true
#Esta função é identica a implementação da create_adder acima.
function create_adder(x)
y -> x + y
end
# Você também pode nomear funções internas, se você quiser
function create_adder(x)
function adder(y)
x + y
end
adder
end
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) # => 13
# Há
# There are built-in higher order functions
map(add_10, [1,2,3]) # => [11, 12, 13]
filter(x -> x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
# Nós podemos usar listas de compreensão para melhores mapeamentos
[add_10(i) for i=[1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
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## 5. Tipos
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#Julia tem um sistema de tipos.
# Todo valor tem um tipo. Variaveis não tem tipos próprios.
# Você pode usar a função 'typeof' para pegar o valor.
typeof(5) # => Int64
# Tipos são valores de primeira classe.
typeof(Int64) # => DataType
typeof(DataType) # => DataType
# DataType é o tipo que representa tipos, incluindo ele mesmo.
# Tipos são usados para documentação, optimização e envio
# Eles não são estaticamente checados.
# Usuários podem definir tipos
# Eles são como records ou structs em outras linguagens.
# Novos tipos são definidos usando a palavra chave 'type'
# type Name
# field::OptionalType
# ...
# end
type Tiger
taillength::Float64
coatcolor # não incluindo uma notação type é o mesmo que '::Any'
end
# Os argumentos padrões de um construtor são as propriedades
# do tipo na ordem que eles são listados na definição.
tigger = Tiger(3.5,"orange") # => Tiger(3.5,"orange")
# O tipo double como construtor de função para valores desse tipo
# The type doubles as the constructor function for values of that type
sherekhan = typeof(tigger)(5.6,"fire") # => Tiger(5.6,"fire")
# Esses tipos no estilo struct são chamados tipos concretos
# Eles podem ser instanciados, mas não podem ter subtipos.
# O outro tipo de tipos são os tipos abstratos.
# abstract Name
abstract Cat # apenas um nome e um ponto na hierarquia de tipo
# Tipos abstratos podem ser instanciados, mas não podem ter subtipos.
# Por exemplo, Number é um tipo abstrato
subtypes(Number) # => 6-element Array{Any,1}:
# Complex{Float16}
# Complex{Float32}
# Complex{Float64}
# Complex{T<:Real}
# ImaginaryUnit
# Real
subtypes(Cat) # => 0-element Array{Any,1}
# Todo tipo tem um super tipo; use a função 'super' para pegá-lo.
typeof(5) # => Int64
super(Int64) # => Signed
super(Signed) # => Real
super(Real) # => Number
super(Number) # => Any
super(super(Signed)) # => Number
super(Any) # => Any
# Todos esss tipos, exceto o Int64, são abstratos.
# <: é o operador de subtipagem
type Lion <: Cat # Lion é um subtipo de Cat
mane_color
roar::String
end
# Você pode definir mais construtores para seu tipo
# É só definir uma função com o mesmo nome do tipo
# e chamar um construtor existente para pegar o valor do tipo correto
Lion(roar::String) = Lion("green",roar)
# Isso é um construtor externo porque ele está fora da definição do tipo
type Panther <: Cat # Panther também é um subtipo de Cat
eye_color
Panther() = new("green")
# Panthers terão apenas esse construtor, e não construtor padrão.
end
# Usando construtores internos, como Panther faz, lhe da o controle
# sobre como os valores dos tipos são criados.
# Quando possivel, você deve usar construtores externos mais do que internos.
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## 6. Multiple-Dispatch
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# Em Julia todas as funções nomeadas são funções genericas
# Isso significa que elas são construidas de muitos métodos pequenos
# Cada construtor para Lion é um metodo da função genérica Lion.Lion.
# Para um exemplo sem construtor, vamos fazer a função meow
# Definição para Lion, Panther e Tiger
function meow(animal::Lion)
animal.roar #propriedades do tipo de acesso usando a notação ponto '.'
end
function meow(animal::Panther)
"grrr"
end
function meow(animal::Tiger)
"rawwwr"
end
# Testando a função meow
meow(tigger) # => "rawwr"
meow(Lion("brown","ROAAR")) # => "ROAAR"
meow(Panther()) # => "grrr"
# Revendo o tipo local de hierarchy
issubtype(Tiger,Cat) # => false
issubtype(Lion,Cat) # => true
issubtype(Panther,Cat) # => true
# Definindo uma função que recebe Cats
function pet_cat(cat::Cat)
println("The cat says $(meow(cat))")
end
pet_cat(Lion("42")) # => exibe "The cat says 42"
try
pet_cat(tigger) # => ERROR: no method pet_cat(Tiger,)
catch e
println(e)
end
# Em linguagens orientadas a objeto, envio unico é comúm
# isso significa que o método é selecionado baseado no tipo do seu primeiro argumento
# Em Julia todos os tipos de argumentos contribuem na seleção do melhor método
# Vamos definir uma função com mais argumentos, então poderemos ver a diferença
function fight(t::Tiger,c::Cat)
println("The $(t.coatcolor) tiger wins!")
end
# => fight (generic function with 1 method)
fight(tigger,Panther()) # => exibe The orange tiger wins!
fight(tigger,Lion("ROAR")) # => exibir The orange tiger wins!
# Vamos mudar o comportamento quando o gato é especificamente um leão
fight(t::Tiger,l::Lion) = println("The $(l.mane_color)-maned lion wins!")
# => fight (generic function with 2 methods)
fight(tigger,Panther()) # => exobe The orange tiger wins!
fight(tigger,Lion("ROAR")) # => exobe The green-maned lion wins!
# Nós não precisamos de um tigre para brigar
fight(l::Lion,c::Cat) = println("The victorious cat says $(meow(c))")
# => fight (generic function with 3 methods)
fight(Lion("balooga!"),Panther()) # => exibe The victorious cat says grrr
try
fight(Panther(),Lion("RAWR")) # => ERROR: no method fight(Panther,Lion)
catch
end
# Aliás, vamos deixar o gato ir primeiro
fight(c::Cat,l::Lion) = println("The cat beats the Lion")
# => Warning: New definition
# fight(Cat,Lion) at none:1
# is ambiguous with
# fight(Lion,Cat) at none:2.
# Make sure
# fight(Lion,Lion)
# is defined first.
#fight (generic function with 4 methods)
# Este aviso é porque não está claro qual método fight será chamado em:
fight(Lion("RAR"),Lion("brown","rarrr")) # => exibe The victorious cat says rarrr
# O resultado pode ser diferente em outras versões de Julia
fight(l::Lion,l2::Lion) = println("The lions come to a tie")
fight(Lion("RAR"),Lion("brown","rarrr")) # => exibe The lions come to a tie
# Embaixo dos panos
# Você pode olhar o llvm e o código assembly gerado.
square_area(l) = l * l # square_area (generic function with 1 method)
square_area(5) #25
# O que acontece quando alimentamos square_area com um inteiro?
# What happens when we feed square_area an integer?
code_native(square_area, (Int32,))
# .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions
# Filename: none
# Source line: 1 # Prólogo
# push RBP
# mov RBP, RSP
# Source line: 1
# movsxd RAX, EDI # Busca l na memoria?
# imul RAX, RAX # Faz o quadrado de l e armazena o resultado em RAX
# pop RBP # Restaura o ponteiro de base antigo
# ret # O resultado continua em RAX
code_native(square_area, (Float32,))
# .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions
# Filename: none
# Source line: 1
# push RBP
# mov RBP, RSP
# Source line: 1
# vmulss XMM0, XMM0, XMM0 # Múltiplicação escalar unica de precisão (AVX)
# pop RBP
# ret
code_native(square_area, (Float64,))
# .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions
# Filename: none
# Source line: 1
# push RBP
# mov RBP, RSP
# Source line: 1
# vmulsd XMM0, XMM0, XMM0 # Duplicação ecalar de precisão multipla(AVX)
# pop RBP
# ret
#
# Note que Julia usará instruções de ponto flutuante se quaser um dos
# argumentos forem float
# Vamos calcular a área de um circulo
circle_area(r) = pi * r * r # circle_area (generic function with 1 method)
circle_area(5) # 78.53981633974483
code_native(circle_area, (Int32,))
# .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions
# Filename: none
# Source line: 1
# push RBP
# mov RBP, RSP
# Source line: 1
# vcvtsi2sd XMM0, XMM0, EDI # Carrega inteiro (r) da memória
# movabs RAX, 4593140240 # Carrega pi
# vmulsd XMM1, XMM0, QWORD PTR [RAX] # pi * r
# vmulsd XMM0, XMM0, XMM1 # (pi * r) * r
# pop RBP
# ret
#
code_native(circle_area, (Float64,))
# .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions
# Filename: none
# Source line: 1
# push RBP
# mov RBP, RSP
# movabs RAX, 4593140496
# Source line: 1
# vmulsd XMM1, XMM0, QWORD PTR [RAX]
# vmulsd XMM0, XMM1, XMM0
# pop RBP
# ret
#
Você pode ver mais um monte de detalhes no manual de Julia O melhor lugar pra pedir ajuda em Julia é a (muito amigável) mailing list.
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Originalmente contribuído por Leah Hanson e atualizado por 4 colaboradores.