Julia 是一种高级通用动态编程语言，它最初是为了满足高性能数值分析和计算科学的需要而设计的，不需要分别编译速度快，也可用于客户端和 服务器 的 Web 用途、低级系统编程或用作规约语言。Julia 设计的独特之处包括，参数多态的类型系统，完全动态语言中的类型，以及它多分派的核心编程范型。
1、广泛
Python的应用范围很广泛，很多事情可以用Python做，但不能用Julia做。当然，这只是本地语言，因为我们现在讨论的多功能性指的是语言的多功能性。Julia代码在R、Latex、Python和C中都是通用的可执行代码，这意味着典型的数据科学项目有可能只编写一次，并从包装器中的另一种语言以Julia为本机进行编译，或者只发送字符串。
PyCall和RCall也是相当大的交易。考虑到Julia的一个严重缺点实际上是包，因此在需要时调用Python和R非常方便。PyCall在Julia中得到了很好的实现，而且做得非常好，非常有用。
2、多分派
Julia是一种非常独特的类型语言，它有自己的怪癖和特性，但其中最酷的特性之一是Julia的多分派。首先也是最重要的是，Julia的多分派速度很快。除此之外，使用Julia的多分派使得函数定义作为结构的属性应用成为可能。
不仅如此，使用Julia的多分派使得函数可扩展。这对包扩展是一个很大的好处，因为无论何时显示导入方法，用户都可以更改它。显式导入方法并将其扩展为将结构路由到新函数会很容易。
3、速度
谈到Julia不谈速度是很难的。Julia以速度快而自豪。Julia与Python不同，Python是一种编译语言，它主要是用自己的基础编写的。然而，与C等其他编译语言不同，Julia是在运行时编译的，而传统语言是在执行之前编译的。Julia，特别是写得好的时候，可以和C语言一样快，有时甚至比C语言更快。Julia使用即时（JIT)编译器，编译速度非常快，尽管它编译起来更像是一种解释语言，而不是像C语言或Fortran这样的传统低级编译语言。
4. 包管理器（Package Manager）
首先要说的是，Julia的Pkg包管理器是Python的Pip包管理器之上的整个世界。Pkg附带了自己的REPL和Julia包，可以从中构建、添加、删除和实例化包。这特别方便，因为Pkg与Git的连接。更新很容易，添加软件包总是很容易的，而且总的来说Pkg在Python的Pip上随时都可以使用。
5.在机器学习中的应用
与Python不同，Julia用于统计和机器学习。Python是在90年代早期作为一种简单的面向对象语言创建的，尽管从那时起它已经发生了很大的变化。考虑到Python的历史，以及Python的广泛用途（因为它非常流行），使用Julia这种专门为高级统计工作而设计的语言可以显示出很多好处。 Julia比Python稍胜一筹的另一个方面是线性代数。Vanilla Python可以通过线性代数，但vanilla Julia可以飞跃线性代数。当然，这是因为Python从未打算支持机器学习中的所有矩阵和方程。这不是Python的坏处，尤其是在NumPy上，但是就一个没有包的体验而言，Julia觉得这类数学更受欢迎。Julia的操作数系统比Python的更接近R，这是一个很大的好处。大多数线性代数是更快和更容易做。下面展示一个向量点积方程（dot-product equation），以便进一步说明这一点：
Python->y=np.dot(array1,array2)R->yy=array1.*array2
java好还是python好
python和java各有各的优点，得看你想往哪方面发展啊。 相对来说py比较简单，好入门，深入研究后会发现基本是一门几乎无所不能的语言（因为库太多了）；java稍微难一点，但是在开发方面总体来说要优于py。 个人更喜欢py，但现在大环境上java更吃香一点。 而且，未来的发展其实也不是哪门语言的问题，算法、架构等等都是你未来发展的重要部分。 啊，顺便说一下，这两门语言怎么可能比得上世界上最好的语言PHP呢~~~好吧，开个玩笑。
Python 与 Matlab 哪一个对量化投资和分析更有帮助
现在分析全线转R/python，未来有可能上Julia。 别问为什么不用matlab了。 R/python组合好处在于开源，数据workflow相当容易搭建起来，另外背靠学术界，有相当多的新统计工具可以试。 说R速度慢根本不是问题，机器好一点就行了。 超大型的数据甚至可以跑R/hadoop。 MATLAB的完全就不能比。 ————————————另外说在“工程上MATLAB有而R/python没有”我觉得是十分奇怪的。 就比如，目前新工具而言比如deep learning来说。 python上有Theano/pylearn2/对接caffe，MATLAB的deep learning我目前只知道一个Toolbox。 旧的工具R/python上也不缺。 另外我看有答案把MATLAB能直接发送交易信号作为MATLAB卖点。 我觉得贵司策略和交易是不是定位不太清晰。 为了保证可靠的性能和策略管理的便利性，我想除了个人投资者没有人会选择开着MATLAB下单。
是不是学习黑客之前都必须把C++语言编程学好？
那可不一定 c++ 不是必学的习如何编程。 这当然是最基本的黑客技能。 如果你还不会任何编程语言，我建议你从Python开始。 它设计清晰，文档齐全，合适初学者入门。 它是一门很好的入门语言，并且不仅仅只是个玩具；它非常强大、灵活，也适合做大型项目。 我有一篇 Python评价详细说明这点。 好的 教程 可以在Python网站得到。 （译者：比较好的中文Python站点可能是。 ） Java也是好的入门语言。 它比Python难得多，但是生成的代码速度也快得多。 它同时也是一种优秀的计算机语言，不止是用来入门。 但是注意，如果你只会一两门语言，你将不会达到黑客所要求的技术水平，甚至也不能达到一个程序员的水平——你需要学会如何以抽象的方式思考编程问题，独立于任何语言。 要做一名真正的黑客，你需要学会在几天内通过一些手册，结合你现在所知，迅速掌握一门新语言。 这意味着你应该学会几种截然不同的语言。 如果要做一些重要的编程工作，你将不得不学习C语言，Unix的核心语言。 C++与C非常其他类似；如果你了解其中一种，学习另一种应该不难。 但这两种都不适合编程入门者学习。 而且事实上，你越避免用C编程，你的工作效率会越高。
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