Mai 2020

Mai 2020#

Julia est dans sa version 1.4.1. Malheureusement, JuliaCon n’aura pas lieu à Lisbonne cette année. Des vidéos seront quand même mises en ligne fin juillet. J’espère que le comité d’organisation restera en Europe l’an prochain.

Billets de blog#

  • JuliaLang Antipatterns par Lyndon White. Excellent billet sur les bonnes pratiques en Julia. Un rappel qu’il faut parfois oublier les habitudes que l’on a avec d’autres langages. Les conseils que j’ai retenus personnellement: Un usage modéré des macros et éviter de tout typer.

  • What scientists must know about hardware to write fast code par Jakob Nybo Nissen. On peut programmer très vite en Julia, mais obtenir des performances équivalentes aux langages compilés demande un peu d’expérience. Avec ce billet vous comprendrez tout ce qui peut ralentir votre code et comment l’optimiser. A lire absolument.

Vidéo#

  • Ask us anything: Jeff Bezanson and Stefan Karpinski. Une séance de questions-réponses avec deux des créateurs de Julia. Discussion vraiment intéressante sur certains choix techniques. Vous saurez aussi où ils en sont pour régler ce problème du premier plot :-)

Packages#

  • ViscousFlow.jl A framework for simulating viscous incompressible flows about arbitrary body shapes. Pour ceux aiment la mécanique des fluides numérique. Un très beau package, je vous conseille de regarder les notebooks dans le répertoire examples. La simulation de l’écoulement autour d’un cylindre est certainement une des plus vieilles applications du calcul scientifique, mais on ne s’en lasse pas.

  • OpenSMILES.jl Un package de chimie qui vient tout juste de sortir sur SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry Specification). C’est un langage symbolique de description des molécules chimiques.

  • ThreadsX.jl pour utiliser les versions parallélisées de certaines fonctions de Julia. Je vous laisse découvrir la liste dans le README. Vérifier quand même que cela donne le même résultat que la version non parallèle.

  • LoopVectorization.jl déjà 172 étoiles sur GitHub pour ce package qui permet d’optimiser vos boucles en utilisant les capacités de vectorisation des processeurs récents. Ce package demande un peu d’investissement, mais les performances affichées sont intéressantes. Vous pouvez voir un exemple d’utilisation de ce package dans cette discussion sur le discourse. Vous verrez que la communauté Julia réagit vite et fort si une personne dépose un code qui va moins vite que la version MATLAB.

Tutoriels et documentation#

  • Workflow Tips : Un chapitre de la documentation officielle que je conseille aux débutants de lire. C’est assez court et c’est important de voir que l’on ne peut pas coder comme avec Python ou R.

  • Learning resources : Une liste de livres, tutoriels et vidéos pour se former à Julia. La page contient aussi une liste de cours qui utilisent Julia pour l’enseignement.

Divers#

Le site Julia Observer est en train de migrer vers un nouveau site nommé Julia Packages. Les deux autres sites permettant de chercher un package Julia sont https://pkg.julialang.org/docs/ et JuliaHub.