Julia は Lisperの友達です。 このスライドは関西 Lisp ユーザー会で発表したジョークスライドです。

1. Julia is your friend
fu7mu4@関西Lispユーザー会

2. fu7mu4
• 主に関西Lispユーザー会と姫路IT系勉強会に参加
• 「Eclipseはじめました」ネタでEclipse Lisp※を紹介し
た。ごめんなさい
• ※IDEとは関係ない

3. 1.0.1 is released !

4. Julia
• https://julialang.org/
• https://github.com/JuliaLang/julia
• MIT License

5. “Why we created Julia ?”
says
• まず、ゆるいライセンスのオープンソースで、Cの速度と
Rubyの動的さが欲しい。Lispのような真のマクロが使え
る同図象性のある言語で、Matlabのように分かりやすい
数学の記述をしたい。Pythonのように汎用的に使いたい
し、Rの統計処理、Perlの文字列処理、Matlabの線形代
数計算も要る。シェルのように簡単にいくつかのパーツを
つなぎ合わせたい。チョー簡単に習えて、超上級ハッカー
も満足する言語。インタラクティブに使えて、かつコンパ
イルできる言語が欲しい。

6. “Why we created Julia ?”
says
• まず、ゆるいライセンスのオープンソースで、Cの速度と
Rubyの動的さが欲しい。Lispのような真のマクロが使え
る同図象性のある言語で、Matlabのように分かりやすい
数学の記述をしたい。Pythonのように汎用的に使いたい
し、Rの統計処理、Perlの文字列処理、Matlabの線形代
数計算も要る。シェルのように簡単にいくつかのパーツを
つなぎ合わせたい。チョー簡単に習えて、超上級ハッカー
も満足する言語。インタラクティブに使えて、かつコンパ
イルできる言語が欲しい。

7. “Why we created Julia ?”
says
• まず、ゆるいライセンスのオープンソースで、Cの速度と
Rubyの動的さが欲しい。Lispのような真のマクロが使え
る同図象性のある言語で、Matlabのように分かりやすい
数学の記述をしたい。Pythonのように汎用的に使いたい
し、Rの統計処理、Perlの文字列処理、Matlabの線形代
数計算も要る。シェルのように簡単にいくつかのパーツを
つなぎ合わせたい。チョー簡単に習えて、超上級ハッカー
も満足する言語。インタラクティブに使えて、かつコンパ
イルできる言語が欲しい。
Common Lisp使ったら?

8. Julia is popular
by google trends

9. Julia is popular

10. fibo in julia & C
function fibo(n)
if n < 2
return n
else
return fibo(n - 1) + fibo(n - 2)
end
end
long long fibo(long long n){
if (n < 2) {
return n;
} else {
return fibo(n - 1) + fibo(n - 2);
}
}
型推論+LLVM JITコンパイラ
スクリプト
静的に型を宣言+GCC
コンパイル

11. fibo in cl/scheme
(defun fibo(n)
(if (< 2 n)
n
(+ (fibo (- n 1) (fibo (- n 2))))
(define (fibo n)
(if (< 2 n)
n
(+ (fibo (- n 1)) (fibo (- n 2)))))
sbcl (common lisp)
コンパイル
chez scheme (scheme)
+ JIT コンパイラ

12. speed of fibo(50)
compiler/interpreter seconds
gcc with -O3 [v6.3] 39.317
gcc with -O2 [v6.3] 46.095
julia [v1.0.1] 60.066
gcc with -O0 [v6.3] 77.021
chez scheme [v9.5] 111.660
sbcl [v1.3.14] 252.521

13. Julia is your friends

14. Julia is your friend(Demo)
• Just run on Julia with special option

15. Julia
julia interactive mode

16. Femtolisp
julia with ̶lisp option

17. Femtolisp
• https://github.com/JeffBezanson/femtolisp
• Lisp-1 (Scheme ?)
• 小さくて、単純で、埋め込みしやすい
• Julia の内部で パーサーとして使用
• 作者がJuliaの原作者の一人
• 問題があればすぐに修正される

18. の話でしたね

19. Julia is your friend
• インタプリタ、コンパイルあり
• レキシカルスコープ
• 型宣言はなくてもよいが、型宣言もできる
• 値に型がある、変数にはない
• 関数は First Classオブジェクト
• CLOSライクなメソッド(generic function)

20. シンボル
julia> :foo
:foo
julia> typeof(ans)
Symbol
julia> :foo == Symbol(“foo”)
true

21. 文字列とパース
julia> prog = "1 + 1"
"1 + 1"
julia> ex1 = Meta.parse(prog)
:(1 + 1)
julia> ex2 = Expr(:call, :+, 1, 1)
:(1 + 1)

22. パースとS式
julia> ex3 = Meta.parse("(4 + 4) / 2")
:((4 + 4) / 2)
julia> Meta.show_sexpr(ex3)
(:call, :/, (:call, :+, 4, 4), 2)

23. `(,a b)
julia> a = 1;
julia> ex = :($a + b)
:(1 + b)
julia> ex = :(a in $:((1,2,3)) )
:(a in (1, 2, 3))

24. (eval ``(,x))
julia> x = :(1 + 2);
julia> e = quote quote $x end end
quote
#= none:1 =#
$(Expr(:quote, quote
#= none:1 =#
$(Expr(:$, :x))
end))
end
julia> eval(e)
quote
#= none:1 =#
1 + 2
end

25. Exprを返す関数
julia> function math_expr(op, op1, op2)
expr = Expr(:call, op, op1, op2)
return expr
end
math_expr (generic function with 1method)
julia> ex = math_expr(:+, 1, Expr(:call, :*, 4, 5))
:( 1 + 4 * 5)
julia> eval(ex)
21

26. マクロ
julia> macro sayhello (name)
return :( println(“Hello ”, $name))
end
@sayhello (macro with 1 method)
julia> @sayhello(“関西Lispユーザー会”)
“Hello 関西Lispユーザー会”

27. マクロディスパッチ
julia> macro sayhello ()
return :( println(“Hello , Everyone”))
end
@sayhello (macro with 1 method)
JuliaではCLOSのメソッドと同じで
同名で引数が異なるマクロを定義できる

28. macroexpandマクロ
julia> @macroexpand @sayhello “name”
:((println)(“Hello “, “name”)

29. 名前衝突もある
• Common Lispのマクロ
• Schemeでいう伝統的マクロ
• 名前の衝突を回避する必要がある
• 新しいシンボルをローカルにする
• 新しいグローバルシンボルはgensym関数で生成

30. まとめ
• Julia ユーザーは Lispユーザー(Femtolisp使ってる)
• Julia は J式
• Julia is your friend (=LisperはJuliaをすぐ使える)