0x00 前言

近期Julia這門語言突然被拉入了大眾視野，我也是被一句 “Walk as Python，Run as C” 深深的吸引住了，
如果它沒有在吹牛，那麼這門語言說不定確實是我所想要的，那麼，學學看吧？

本篇文章主要用於介紹如何搭建便於學習與測試的REPL環境，先在Linux上試試水，
畢竟一旦Jupyter Notebook搭建起來之後，網頁版的互動式環境就已經可以不受作業系統限制了。

Julia？
+ 要像C語言一般快速而有擁有如同Ruby的動態性；
+ 要具有Lisp般真正的同像性（Homoiconicity）
+ 而又有Matlab般熟悉的數學記號；
+ 要像Python

emmmm，那還說啥呢，學學看唄（不就是配個環境麼，配起來！）

0x01 相關資料

0x02 配置過程

我的環境
Anaconda2下直接new了一個virtual env，叫做cd

• Linux RedHat
• Python 3.6
• pip 18.0
• jupyter notebook

Jupyter Notebook

• 預先準備 notebook

(cd) [chend@c9 ~]$ pip install notebook

• 如需使用 jupyterlab (功能更多，介面較好)

(cd) [chend@c9 ~]$ pip install jupyterlab
(cd) [chend@c9 ~]$ jupyter serverextension enable --py jupyterlab 

下載

• 可以自己下載自己解壓，見 0x01 相關資料 中的官方主頁

wget https://julialang-s3.julialang
 
.org/bin/linux/x64/1.0/julia-1.0.0-linux-x86_64.tar.gz

• 也可以直接去官方的 Github 上 git clone

git clone git://github.com/JuliaLang/julia.git

• git clone 不下來的話需要繞過的，可以全域性替換一下變成ipv6通道

git config --global url."https://".insteadOf git://

獲取 cmake

編譯需要 cmake，如果沒有或者版本不對的話，可以進到剛才下載的目錄裡面 cd julia
使用自帶的 cmake 下載指令碼：

(cd) [chend@c9 julia]$ contrib/download_cmake.sh
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100   479  100   479    0     0    227      0  0:00:02  0:00:02 --:--:--   429
  1 29.2M    1  492k    0     0   2443      0  3:29:18  0:03:26  3:25:52     0
curl: (28) Operation too slow. Less than 1 bytes/sec transferred the last 15 seconds
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100 29.2M  100 29.2M    0     0   421k      0  0:01:11  0:01:11 --:--:--  450k

cmake-3.7.1-Linux-x86_64.tar.gz: OK

安裝

我這裡想要安裝剛 Release 的較為穩定的 v1.0.0版本，所以我先 git co到這個分支

git checkout v1.0.0

然後直接 make 就可以編譯了，但考慮到東西較多速度不夠快，也可以採取多執行緒編譯 make -j48

(cd) [[email protected] julia]$ make
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100   465  100   465    0     0    180      0  0:00:02  0:00:02 --:--:--   476
  1 24.3M    1  288k    0     0   7013      0  1:00:45  0:00:42  1:00:03 10783

0x03 基本使用

在當前目錄下直接 ./julia 就可以調出類似 IPython 的互動式介面了

(cd) [[email protected] julia]$ ./julia
               _
   _       _ _(_)_     |  Documentation: https://docs.julialang.org
  (_)     | (_) (_)    |
   _ _   _| |_  __ _   |  Type "?" for help, "]?" for Pkg help.
  | | | | | | |/ _` |  |
  | | |_| | | | (_| |  |  Version 1.0.0 (2018-08-08)
 _/ |\__'_|_|_|\__'_|  |  
|__/                   |

julia> 

如需在任何位置都可以直接呼叫 julia 命令，可以直接在 ~/.bashrc 中加入這行

echo "alias julia='/path/to/install/folder/bin/julia'" >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc

例如我直接獲取目錄位置 pwd 是 /home/chend/julia/，那麼我就輸入下面這行即可。

echo "alias julia='/home/chend/julia/julia'" >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc

0x04 配置 Julia Notebook

我的除錯過程：

julia> using IJulia 
ERROR: ArgumentError: Package IJulia not found in current path:
- Run `Pkg.add("IJulia")` to install the IJulia package.

Stacktrace:
 [1] require(::Module, ::Symbol) at ./loading.jl:817

julia> Pkg.add("IJulia")
ERROR: UndefVarError: Pkg not defined
Stacktrace:
 [1] top-level scope at none:0

# Pkg not defined 錯誤處理
julia> using Pkg

# 再次嘗試呼叫 IJulia
julia> using IJulia
[ Info: Precompiling IJulia [7073ff75-c697-5162-941a-fcdaad2a7d2a]
ERROR: LoadError: Blosc not installed properly, run Pkg.build("ZMQ"), restart Julia and try again

# 錯誤處理
julia> Pkg.build("ZMQ")

# 再次嘗試呼叫 IJulia
julia> using IJulia
[ Info: Precompiling IJulia [7073ff75-c697-5162-941a-fcdaad2a7d2a]
ERROR: LoadError: MbedTLS not installed properly, run Pkg.build("MbedTLS"), restart Julia and try again

# 錯誤處理
julia> Pkg.build("MbedTLS")

# 再次嘗試呼叫 Ijulia
julia> using IJulia
[ Info: Precompiling IJulia [7073ff75-c697-5162-941a-fcdaad2a7d2a]
julia> notebook()

# 完成，直接開個瀏覽器看看 localhost:8888，如果自己設定過預設埠則改為你自己的埠。