Sortie de Julia 0.4

À peine un mois après la sortie de sa RC 1, plus d’un an après sa dernière version mineure (0.3 en août 2014), la version finale de Julia 0.4 est sortie. Ce langage de programmation assez récent est principalement prévu pour le calcul scientifique. Similaire à MATLAB au niveau de la syntaxe, il est de très haut niveau et dynamique, tout en atteignant une performance comparable aux langages statiques comme C ou Fortran.

Pour les utilisateurs, les nouveautés principales de cette version mineure concernent la performance : la compilation incrémentale des paquets, ce qui réduit fortement le temps de chargement des plus lourds d’entre eux ; le ramasse-miette est passé à une implémentation par générations, ce qui améliore la performance dans les cas les plus fréquents par rapport à l’implémentation traçante précédente ; des canaux de communication entre tâches plus rapides. Les types des tuples ont complètement changé, passant de (A,B) à Tuple{A,B}, ce qui est plus cohérent ; de plus, cette refactorisation autorise la graphie field::NTuple{N,T} pour désigner des tuples de N éléments d’un même type.

Les développeurs de paquets se réjouiront de la finalisation d’autres fonctionnalités, comme la surcharge des appels de fonction (y compris les constructeurs) pour n’importe quel objet (et pas seulement la fonction elle-même) ; en particulier, il devient possible de définir des constructeurs pour des types abstraits. Les fonctions générées donnent un contrôle bien plus grand sur la spécialisation des fonctions lors de la compilation : ces fonctions retournent un code en fonction du type des paramètres (et non une valeur en fonction des valeurs des paramètres pour les fonctions traditionnelles).

De manière générale, Julia 0.4 a aussi été l’occasion d’améliorer la performance (réduction des vérifications effectuées lors de l’adressage tout en garantissant le même niveau de sécurité) et la flexibilité des tableaux à plusieurs dimensions, des vues sur ces tableaux (SubArray) et de l’itération (avec par exemple la fonction eachindex() pour itérer sur tous les éléments d’un tableau, peu importe le nombre de dimensions, en garantissant une performance optimale) ; les changements implémentés sont listés dans un métaticket. Plus de changements sont prévus pour Julia 0.5, détaillés dans le métaticket Arraypocalypse.

La communauté Julia a aussi gagné en maturité depuis l’instant de mise à disposition de la version 0.3. Notamment, une série de paquets ont atteint une belle maturité : JuliaOpt pour l’optimisation ; JuliaStats pour les statistiques et l’apprentissage automatique ; JuliaGPU pour l’accès au GPU ; IJulia, une interface en feuilles de calcul basée sur IPython ; Images.jl pour le traitement d’images ; Gadfly et Winston pour les graphiques ; Juno comme environnement de développement.

Source : Julia 0.4 Release Announcement.

Merci à Claude Leloup pour ses corrections.

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