与其他语言的显著差异

与 MATLAB 的显著差异

虽然 MATLAB 用户可能会发现 Julia 的语法很熟悉，但 Julia 不是 MATLAB 的克隆。 它们之间存在重大的语法和功能差异。 以下是一些可能会使习惯于 MATLAB 的 Julia 用户感到困扰的显著差异：

• Julia 数组使用方括号 A[i,j] 进行索引。
• Julia 的数组在赋值给另一个变量时不发生复制。执行 A = B 后，改变 B 中元素也会修改 A。
• Julia 的值在向函数传递时不发生复制。如果某个函数修改了数组，这一修改对调用者是可见的。
• Julia 不会在赋值语句中自动增长数组。 而在 MATLAB 中 a(4) = 3.2 可以创建数组 a = [0 0 0 3.2]，而 a(5) = 7 可以将它增长为 a = [0 0 0 3.2 7]。如果 a 的长度小于 5 或者这个语句是第一次使用标识符 a，则相应的 Julia 语句 a[5] = 7 会抛出错误。Julia 使用 push! 和 append! 来增长 Vector，它们比 MATLAB 的 a(end+1) = val 更高效。
• 虚数单位 sqrt(-1) 在 Julia 中表示为 im，而不是在 MATLAB 中的 i 或 j。
• 在 Julia 中，没有小数点的数字字面量（例如 42）会创建整数而不是浮点数。也支持任意大整数字面量。因此，某些操作（如 2^-1）将抛出 domain error，因为结果不是整数（有关的详细信息，请参阅常见问题中有关 domain errors 的条目）。 point numbers. As a result, some operations can throw a domain error if they expect a float; for example, julia> a = -1; 2^a throws a domain error, as the result is not an integer (see the FAQ entry on domain errors for details).
• 在 Julia 中，能返回多个值并将其赋值为元组，例如 (a, b) = (1, 2) 或 a, b = 1, 2。 在 Julia 中不存在 MATLAB 的 nargout，它通常在 MATLAB 中用于根据返回值的数量执行可选工作。取而代之的是，用户可以使用可选参数和关键字参数来实现类似的功能。
• Julia 拥有真正的一维数组。列向量的大小为 N，而不是 Nx1。例如，rand(N) 创建一个一维数组。
• 在 Julia 中，[x,y,z] 将始终构造一个包含x、y 和 z 的 3 元数组。
  • 要在第一个维度（「垂直列」）中连接元素，请使用 vcat(x,y,z) 或用分号分隔（[x; y; z]）。
  • 要在第二个维度（「水平行」）中连接元素，请使用 hcat(x,y,z) 或用空格分隔（[x y z]）。
  • 要构造分块矩阵（在前两个维度中连接元素），请使用 hvcat 或组合空格和分号（[a b; c d]）。
• 在 Julia 中，a:b 和 a:b:c 构造 AbstractRange 对象。使用 collect(a:b) 构造一个类似 MATLAB 中完整的向量。通常，不需要调用 collect。在大多数情况下，AbstractRange 对象将像普通数组一样运行，但效率更高，因为它是懒惰求值。这种创建专用对象而不是完整数组的模式经常被使用，并且也可以在诸如 range 之类的函数中看到，或者在诸如 enumerate 和 zip 之类的迭代器中看到。特殊对象大多可以像正常数组一样使用。
• Julia 中的函数返回其最后一个表达式或 return 关键字的值而无需在函数定义中列出要返回的变量的名称（有关详细信息，请参阅 return 关键字）。
• Julia 脚本可以包含任意数量的函数，并且在加载文件时，所有定义都将在外部可见。可以从当前工作目录之外的文件加载函数定义。
• 在 Julia 中，例如 sum、prod 和 max 的归约操作会作用到数组的每一个元素上，当调用时只有一个函数，例如 sum(A)，即使 A 并不只有一个维度。
• 在 Julia 中，调用无参数的函数时必须使用小括号，例如 rand()。
• Julia 不鼓励使用分号来结束语句。语句的结果不会自动打印（除了在 REPL 中），并且代码的一行不必使用分号结尾。println 或者 @printf 能用来打印特定输出。
• 在 Julia 中，如果 A 和 B 是数组，像 A == B 这样的逻辑比较运算符不会返回布尔值数组。相反地，请使用 A .== B。对于其他的像是 <、> 的布尔运算符同理。
• 在 Julia 中，运算符&、| 和 ⊻（xor）进行按位操作，分别与MATLAB中的and、or 和 xor 等价，并且优先级与 Python 的按位运算符相似（不像 C）。他们可以对标量运算或者数组中逐元素运算，可以用来合并逻辑数组，但是注意运算顺序的区别：括号可能是必要的（例如，选择 A 中等于 1 或 2 的元素可使用 (A .== 1) .| (A .== 2)）。
• 在 Julia 中，集合的元素可以使用 splat 运算符 ... 来作为参数传递给函数，如 xs=[1,2]; f(xs...)。
• Julia 的 svd 将奇异值作为向量而非密集对角矩阵返回。
• 在 Julia 中，... 不用于延续代码行。不同的是，Julia 中不完整的表达式会自动延续到下一行。
• 在 Julia 和 MATLAB 中，变量 ans 被设置为交互式会话中提交的最后一个表达式的值。在 Julia 中与 MATLAB 不同的是，当 Julia 代码以非交互式模式运行时并不会设置 ans。
• Julia 的 struct 不支持在运行时动态地添加字段，这与 MATLAB 的 class 不同。如需支持，请使用 Dict。
• 在 Julia 中，每个模块有自身的全局作用域/命名空间，而在 MATLAB 中只有一个全局作用域。
• 在 MATLAB 中，删除不需要的值的惯用方法是使用逻辑索引，如表达式 x(x>3) 或语句 x(x>3) = [] 来 in-place 修改 x。相比之下，Julia 提供了更高阶的函数 filter 和 filter!，允许用户编写 filter(z->z>3, x) 和 filter!(z->z>3, x) 来代替相应直译 x[x.>3] 和 x = x[x.>3]。使用 filter! 可以减少临时数组的使用。
• 类似于提取（或「解引用」）元胞数组的所有元素的操作，例如 MATLAB 中的 vertcat(A{:})，在 Julia 中是使用 splat 运算符编写的，例如 vcat(A...)。
• In Julia, the adjoint function performs conjugate transposition; in MATLAB, adjoint provides the "adjugate" or classical adjoint, which is the transpose of the matrix of cofactors.

与 R 的显著差异

Julia 的目标之一是为数据分析和统计编程提供高效的语言。对于从 R 转到 Julia 的用户来说，这是一些显著差异：

• Julia 的单引号封闭字符，而不是字符串。

• Julia 可以通过索引字符串来创建子字符串。在 R 中，在创建子字符串之前必须将字符串转换为字符向量。

• 在 Julia 中，与 Python 相同但与 R 不同的是，字符串可由三重引号 """ ... """ 创建。此语法对于构造包含换行符的字符串很方便。

• 在 Julia 中，可变参数使用 splat 运算符 ... 指定，该运算符总是跟在具体变量的名称后面，与 R 的不同，R 的 ... 可以单独出现。

• 在 Julia 中，模数是 mod(a, b)，而不是 a %% b。Julia 中的 % 是余数运算符。

• 在 Julia 中，并非所有数据结构都支持逻辑索引。此外，Julia 中的逻辑索引只支持长度等于被索引对象的向量。例如：

  • 在 R 中，c(1, 2, 3, 4)[c(TRUE, FALSE)] 等价于 c(1, 3)。
  • 在 R 中，c(1, 2, 3, 4)[c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)] 等价于 c(1, 3)。
  • 在 Julia 中，[1, 2, 3, 4][[true, false]] 抛出 BoundsError。
  • 在 Julia 中，[1, 2, 3, 4][[true, false, true, false]] 产生 [1, 3]。

• 与许多语言一样，Julia 并不总是允许对不同长度的向量进行操作，与 R 不同，R 中的向量只需要共享一个公共的索引范围。例如，c(1, 2, 3, 4) + c(1, 2) 是有效的 R，但等价的 [1, 2, 3, 4] + [1, 2] 在 Julia 中会抛出一个错误。

• 在逗号不改变代码含义时，Julia 允许使用可选的尾随括号。在索引数组时，这可能在 R 用户间造成混淆。例如，R 中的 x[1,] 将返回矩阵的第一行；但是，在 Julia 中，引号被忽略，于是 x[1,] == x[1]，并且将返回第一个元素。要提取一行，请务必使用 :，如 x[1,:]。

• Julia 的 map 首先接受函数，然后是该函数的参数，这与 R 中的 lapply(<structure>, function, ...) 不同。类似地，R 中的 apply(X, MARGIN, FUN, ...) 等价于 Julia 的 mapslices，其中函数是第一个参数。

• R 中的多变量 apply，如 mapply(choose, 11:13, 1:3)，在 Julia 中可以编写成 broadcast(binomial, 11:13, 1:3)。等价地，Julia 提供了更短的点语法来向量化函数 binomial.(11:13, 1:3)。

• Julia 使用 end 来表示条件块（如 if）、循环块（如 while/for）和函数的结束。为了代替单行 if ( cond ) statement，Julia 允许形式为 if cond; statement; end、cond && statement 和 !cond || statement 的语句。后两种语法中的赋值语句必须显式地包含在括号中，例如 cond && (x = value)，这是因为运算符的优先级。

• 在 Julia 中，<-, <<- 和 -> 不是赋值运算符。

• Julia 的 -> 创建一个匿名函数。

• Julia 使用括号构造向量。Julia 的 [1, 2, 3] 等价于 R 的 c(1, 2, 3)。

• Julia 的 * 运算符可以执行矩阵乘法，这与 R 不同。如果 A 和 B 都是矩阵，那么 A * B 在 Julia 中表示矩阵乘法，等价于 R 的 A %*% B。在 R 中，相同的符号将执行逐元素（Hadamard）乘积。要在 Julia 中使用逐元素乘法运算，你需要编写 A .* B。

• Julia 使用 transpose 函数来执行矩阵转置，使用 ' 运算符或 adjoint 函数来执行共轭转置。因此，Julia 的 transpose(A) 等价于 R 的 t(A)。另外，Julia 中的非递归转置由 permutedims 函数提供。

• Julia 在编写 if 语句或 for/while 循环时不需要括号：请使用 for i in [1, 2, 3] 代替 for (int i=1; i <= 3; i++)，以及 if i == 1 代替 if (i == 1)

• Julia 不把数字 0 和 1 视为布尔值。在 Julia 中不能编写 if (1)，因为 if 语句只接受布尔值。相反，可以编写 if true、if Bool(1) 或 if 1==1。

• Julia 不提供 nrow 和 ncol。相反，请使用 size(M, 1) 代替 nrow(M) 以及 size(M, 2) 代替 ncol(M)

• Julia 仔细区分了标量、向量和矩阵。在 R 中，1 和 c(1) 是相同的。在 Julia 中，它们不能互换地使用。

• Julia 的 diag 和 diagm 与 R 的不同。

• Julia 赋值操作的左侧不能为函数调用的结果：你不能编写 diag(M) = fill(1, n)。

• Julia 不鼓励使用函数填充主命名空间。Julia 的大多数统计功能都可在 JuliaStats 组织的包中找到。例如：

  • 与概率分布相关的函数由 Distributions 包提供。
  • DataFrames 包提供数据帧。
  • 广义线性模型由 GLM 包提供。

• Julia 提供了元组和真正的哈希表，但不提供 R 风格的列表。在返回多个项时，通常应使用元组或具名元组：请使用 (1, 2) 或 (a=1, b=2) 代替 list(a = 1, b = 2)。

• Julia 鼓励用户编写自己的类型，它比 R 中的 S3 或 S4 对象更容易使用。Julia 的多重派发系统意味着 table(x::TypeA) 和 table(x::TypeB) 类似于 R 的 table.TypeA(x) 和 table.TypeB(x)。

• Julia 的值在向函数传递时不发生复制。如果某个函数修改了数组，这一修改对调用者是可见的。这与 R 非常不同，允许新函数更高效地操作大型数据结构。

• 在 Julia 中，向量和矩阵使用 hcat、vcat 和 hvcat 拼接，而不是像在 R 中那样使用 c、rbind 和 cbind。

• 在 Julia 中，像 a:b 这样的 range 不是 R 中的向量简写，而是一个专门的 AbstractRange 对象，该对象用于没有高内存开销地进行迭代。要将 range 转换为 vector，请使用 collect(a:b)。

• Julia 的 max 和 min 分别等价于 R 中的 pmax 和 pmin，但两者的参数都需要具有相同的维度。虽然 maximum 和 minimum 代替了 R 中的 max 和 min，但它们之间有重大区别。

• Julia 的 sum、prod、maximum 和 minimum 与它们在 R 中的对应物不同。它们都接受一个可选的关键字参数 dims，它表示执行操作的维度。例如，在 Julia 中令 A = [1 2; 3 4]，在 R 中令 B <- rbind(c(1,2),c(3,4)) 是与之相同的矩阵。然后 sum(A) 得到与 sum(B) 相同的结果，但 sum(A, dims=1) 是一个包含每一列总和的行向量，sum(A, dims=2) 是一个包含每一行总和的列向量。这与 R 的行为形成了对比，在 R 中，单独的 colSums(B) 和 rowSums(B) 提供了这些功能。如果 dims 关键字参数是向量，则它指定执行求和的所有维度，并同时保持待求和数组的维数，例如 sum(A, dims=(1,2)) == hcat(10)。应该注意的是，没有针对第二个参数的错误检查。

• Julia 具有一些可以改变其参数的函数。例如，它具有 sort 和 sort!。

• 在 R 中，高性能需要向量化。在 Julia 中，这几乎恰恰相反：性能最高的代码通常通过去向量化的循环来实现。

• Julia 是立即求值的，不支持 R 风格的惰性求值。对于大多数用户来说，这意味着很少有未引用的表达式或列名。

• Julia 不支持 NULL 类型。最接近的等价物是 nothing，但它的行为类似于标量值而不是列表。请使用 x === nothing 代替 is.null(x)。

• 在 Julia 中，缺失值由 missing 表示，而不是由 NA 表示。请使用 ismissing(x)（或者在向量上使用逐元素操作 ismissing.(x)）代替 isna(x)。通常使用 skipmissing 代替 na.rm=TRUE（尽管在某些特定情况下函数接受 skipmissing 参数）。

• Julia 缺少 R 中的 assign 或 get 的等价物。

• 在 Julia 中，return 不需要括号。

• 在 R 中，删除不需要的值的惯用方法是使用逻辑索引，如表达式 x[x>3] 或语句 x = x[x>3] 来 in-place 修改 x。相比之下，Julia 提供了更高阶的函数 filter 和 filter!，允许用户编写 filter(z->z>3, x) 和 filter!(z->z>3, x) 来代替相应直译 x[x.>3] 和 x = x[x.>3]。使用 filter! 可以减少临时数组的使用。

与 Python 的显著差异

• Julia 的 for、if、while等代码块由end关键字终止。缩进级别并不像在 Python 中那么重要。 is not significant as it is in Python. Unlike Python, Julia has no pass keyword.
• Strings are denoted by double quotation marks ("text") in Julia (with three double quotation marks for multi-line strings), whereas in Python they can be denoted either by single ('text') or double quotation marks ("text"). Single quotation marks are used for characters in Julia ('c').
• String concatenation is done with * in Julia, not + like in Python. Analogously, string repetition is done with ^, not *. Implicit string concatenation of string literals like in Python (e.g. 'ab' 'cd' == 'abcd') is not done in Julia.
• Python Lists—flexible but slow—correspond to the Julia Vector{Any} type or more generally Vector{T} where T is some non-concrete element type. "Fast" arrays like Numpy arrays that store elements in-place (i.e., dtype is np.float64, [('f1', np.uint64), ('f2', np.int32)], etc.) can be represented by Array{T} where T is a concrete, immutable element type. This includes built-in types like Float64, Int32, Int64 but also more complex types like Tuple{UInt64,Float64} and many user-defined types as well.
• 在 Julia 中，数组、字符串等的索引从 1 开始，而不是从 0 开始。
• Julia 的切片索引包含最后一个元素，这与 Python 不同。Julia 中的 a[2:3] 就是 Python 中的 a[1:3]。
• Julia 不支持负数索引。特别地，列表或数组的最后一个元素在 Julia 中使用 end 索引，而不像在 Python 中使用 -1。
• Julia requires end for indexing until the last element. x[1:] in Python is equivalent to x[2:end] in Julia.
• Julia's range indexing has the format of x[start:step:stop], whereas Python's format is x[start:(stop+1):step]. Hence, x[0:10:2] in Python is equivalent to x[1:2:10] in Julia. Similarly, x[::-1] in Python, which refers to the reversed array, is equivalent to x[end:-1:1] in Julia.
• In Julia, indexing a matrix with arrays like X[[1,2], [1,3]] refers to a sub-matrix that contains the intersections of the first and second rows with the first and third columns. In Python, X[[1,2], [1,3]] refers to a vector that contains the values of cell [1,1] and [2,3] in the matrix. X[[1,2], [1,3]] in Julia is equivalent with X[np.ix_([0,1],[0,2])] in Python. X[[0,1], [0,2]] in Python is equivalent with X[[CartesianIndex(1,1), CartesianIndex(2,3)]] in Julia.
• Julia 没有用来续行的语法：如果在行的末尾，到目前为止的输入是一个完整的表达式，则认为其已经结束；否则，认为输入继续。强制表达式继续的一种方式是将其包含在括号中。
• 默认情况下，Julia 数组是列优先的（Fortran 顺序），而 NumPy 数组是行优先（C 顺序）。为了在循环数组时获得最佳性能，循环顺序应该在 Julia 中相对于 NumPy 反转（请参阅 Performance Tips 中的对应章节）。be reversed in Julia relative to NumPy (see relevant section of Performance Tips).
• Julia 的更新运算符（例如 +=，-=，···）是 not in-place，而 Numpy 的是。这意味着 A = [1, 1]; B = A; B += [3, 3] 不会改变 A 中的值，而将名称 B 重新绑定到右侧表达式 B = B + 3 的结果，这是一个新的数组。对于 in-place 操作，使用 B .+= 3（另请参阅 dot operators）、显式的循环或者 InplaceOps.jl。
• 每次调用方法时，Julia 都会计算函数参数的默认值，不像在 Python 中，默认值只会在函数定义时被计算一次。例如，每次无输入参数调用时，函数f(x=rand()) = x都返回一个新的随机数在另一方面，函数 g(x=[1,2]) = push!(x,3) 在每次以 g() 调用时返回 [1,2,3]。
• 在 Julia 中，% 是余数运算符，而在 Python 中是模运算符。
• In Julia, the commonly used Int type corresponds to the machine integer type (Int32 or Int64), unlike in Python, where int is an arbitrary length integer. This means in Julia the Int type will overflow, such that 2^64 == 0. If you need larger values use another appropriate type, such as Int128, BigInt or a floating point type like Float64.
• The imaginary unit sqrt(-1) is represented in Julia as im, not j as in Python.
• In Julia, the exponentiation operator is ^, not ** as in Python.
• Julia uses nothing of type Nothing to represent a null value, whereas Python uses None of type NoneType.
• In Julia, the standard operators over a matrix type are matrix operations, whereas, in Python, the standard operators are element-wise operations. When both A and B are matrices, A * B in Julia performs matrix multiplication, not element-wise multiplication as in Python. A * B in Julia is equivalent with A @ B in Python, whereas A * B in Python is equivalent with A .* B in Julia.
• The adjoint operator ' in Julia returns an adjoint of a vector (a lazy representation of row vector), whereas the transpose operator .T over a vector in Python returns the original vector (non-op).
• In Julia, a function may contain multiple concrete implementations (called Methods), selected via multiple dispatch, whereas functions in Python have a single implementation (no polymorphism).
• There are no classes in Julia. Instead they are structures (mutable or immutable), containing data but no methods.
• Calling a method of a class in Python (a = MyClass(x), x.func(y)) corresponds to a function call in Julia, e.g. a = MyStruct(x), func(x::MyStruct, y). In general, multiple dispatch is more flexible and powerful than the Python class system.
• Julia structures may have exactly one abstract supertype, whereas Python classes can inherit from one or more (abstract or concrete) superclasses.
• The logical Julia program structure (Packages and Modules) is independent of the file strucutre (include for additional files), whereas the Python code structure is defined by directories (Packages) and files (Modules).
• The ternary operator x > 0 ? 1 : -1 in Julia corresponds to conditional expression in Python 1 if x > 0 else -1.
• In Julia the @ symbol refers to a macro, whereas in Python it refers to a decorator.
• Exception handling in Julia is done using try — catch — finally, instead of try — except — finally. In contrast to Python, it is not recommended to use exception handling as part of the normal workflow in Julia due to performance reasons.
• In Julia loops are fast, there is no need to write "vectorized" code for performance reasons.
• Be careful with non-constant global variables in Julia, especially in tight loops. Since you can write close-to-metal code in Julia (unlike Python), the effect of globals can be drastic (see Performance Tips).
• In Python, the majority of values can be used in logical contexts (e.g. if "a": means the following block is executed, and if "": means it is not). In Julia, you need explicit conversion to Bool (e.g. if "a" throws an exception). If you want to test for a non-empty string in Julia, you would explicitly write if !isempty("").
• In Julia, a new local scope is introduced by most code blocks, including loops and try — catch — finally. Note that comprehensions (list, generator, etc.) introduce a new local scope both in Python and Julia, whereas if blocks do not introduce a new local scope in both languages.

与 C/C++ 的显著差异

• Julia 的数组由方括号索引，方括号中可以包含不止一个维度 A[i,j]。这样的语法不仅仅是像 C/C++ 中那样对指针或者地址引用的语法糖，参见关于数组构造的语法的 Julia 文档（依版本不同有所变动）。
• 在 Julia 中，数组、字符串等的索引从 1 开始，而不是从 0 开始。
• Julia 的数组在赋值给另一个变量时不发生复制。执行 A = B 后，改变 B 中元素也会修改 A。像 += 这样的更新运算符不会以 in-place 的方式执行，而是相当于 A = A + B，将左侧绑定到右侧表达式的计算结果上。
• Julia 的数组是列优先的（Fortran 顺序），而 C/C++ 的数组默认是行优先的。要使数组上的循环性能最优，在 Julia 中循环的顺序应该与 C/C++ 相反（参见 性能建议）。reversed in Julia relative to C/C++ (see relevant section of Performance Tips).
• Julia 的值在赋值或向函数传递时不发生复制。如果某个函数修改了数组，这一修改对调用者是可见的。
• 在 Julia 中，空格是有意义的，这与 C/C++ 不同，所以向 Julia 程序中添加或删除空格时必须谨慎。
• 在 Julia 中，没有小数点的数值字面量（如 42）生成有符号整数，类型为 Int，但如果字面量太长，超过了机器字长，则会被自动提升为容量更大的类型，例如 Int64（如果 Int 是 Int32）、Int128，或者任意精度的 BigInt 类型。不存在诸如 L, LL, U, UL, ULL 这样的数值字面量后缀指示无符号和/或有符号与无符号。十进制字面量始终是有符号的，十六进制字面量（像 C/C++ 一样由 0x 开头）是无符号的。另外，十六进制字面量与 C/C++/Java 不同，也与 Julia 中的十进制字面量不同，它们的类型取决于字面量的长度，包括开头的 0。例如，0x0 和 0x00 的类型是 UInt8，0x000 和 0x0000 的类型是 UInt16。同理，字面量的长度在 5-8 之间，类型为 UInt32；在 9-16 之间，类型为 UInt64；在 17-32 之间，类型为 UInt128。当定义十六进制掩码时，就需要将这一问题考虑在内，比如 ~0xf == 0xf0 与 ~0x000f == 0xfff0 完全不同。64 位 Float64 和 32 位 Float32 的字面量分别表示为 1.0 和 1.0f0。浮点字面量在无法被精确表示时舍入（且不会提升为 BigFloat 类型）。浮点字面量在行为上与 C/C++ 更接近。八进制（前缀为 0o）和二进制（前缀为 0b）也被视为无符号的。
• 字符串字面量可用 " 或 """ 分隔，用 """ 分隔的字面量可以包含 " 字符而无需像 "\"" 这样来引用它。字符串字面量可以包含插入其中的其他变量或表达式，由 $variablename 或 $(expression) 表示，它在该函数所处的上下文中计算变量名或表达式。
• // 表示 Rational 数，而非单行注释（其在 Julia 中是 #）
• #= 表示多行注释的开头，=# 结束之。
• Julia 中的函数返回其最后一个表达式或 return 关键字的值。可以从函数中返回多个值并将其作为元组赋值，如 (a, b) = myfunction() 或 a, b = myfunction()，而不必像在 C/C++ 中那样必须传递指向值的指针（即 a = myfunction(&b)）。
• Julia 不要求使用分号来结束语句。表达式的结果不会自动打印（除了在交互式提示符中，即 REPL），且代码行不需要以分号结尾。println 或 @printf 可用于打印特定输出。在 REPL 中，; 可用于抑制输出。; 在 [ ] 中也有不同的含义，需要注意。; 可用于在单行中分隔表达式，但在许多情况下不是绝对必要的，更经常是为了可读性。
• 在 Julia 中，运算符 ⊻（xor）执行按位 XOR 操作，即 C/C++ 中的 ^。此外，按位运算符不具有与 C/C++ 相同的优先级，所以可能需要括号。
• Julia 的 ^ 是取幂（pow），而非 C/C++ 中的按位 XOR（在 Julia 中请使用 ⊻ 或 xor） , in Julia)
• Julia 中有两个右移运算符，>> 和 >>>。>>> 执行逻辑移位，>> 总是执行算术移位（译注：此处原文为「>>> performs an arithmetic shift, >> always performs a logical shift」，疑误），与 C/C++ 不同，C/C++ 中的 >> 的含义依赖于被移位的值的类型。
• Julia 的 -> 创建一个匿名函数，它并不通过指针访问成员。
• Julia 在编写 if 语句或 for/while 循环时不需要括号：请使用 for i in [1, 2, 3] 代替 for (int i=1; i <= 3; i++)，以及 if i == 1 代替 if (i == 1)
• Julia 不把数字 0 和 1 视为布尔值。在 Julia 中不能编写 if (1)，因为 if 语句只接受布尔值。相反，可以编写 if true、if Bool(1) 或 if 1==1。
• Julia 使用 end 来表示条件块（如 if）、循环块（如 while/for）和函数的结束。为了代替单行 if ( cond ) statement，Julia 允许形式为 if cond; statement; end、cond && statement 和 !cond || statement 的语句。后两种语法中的赋值语句必须显式地包含在括号中，例如 cond && (x = value)，这是因为运算符的优先级。
• Julia 没有用来续行的语法：如果在行的末尾，到目前为止的输入是一个完整的表达式，则认为其已经结束；否则，认为输入继续。强制表达式继续的一种方式是将其包含在括号中。
• Julia 宏对已解析的表达式进行操作，而非程序的文本，这允许它们执行复杂的 Julia 代码转换。宏名称以 @ 字符开头，具有类似函数的语法 @mymacro(arg1, arg2, arg3) 和类似语句的语法 @mymacro arg1 arg2 arg3。两种形式的语法可以相互转换；如果宏出现在另一个表达式中，则类似函数的形式尤其有用，并且它通常是最清晰的。类似语句的形式通常用于标注块，如在分布式 for 结构中：@distributed for i in 1:n; #= body =#; end。如果宏结构的结尾不那么清晰，请使用类似函数的形式。
• Julia 有一个枚举类型，使用宏 @enum(name, value1, value2, ...) 来表示，例如：@enum(Fruit, banana=1, apple, pear)。
• 按照惯例，修改其参数的函数在名称的末尾有个 !，例如 push!。
• 在 C++ 中，默认情况下，你具有静态分派，即为了支持动态派发，你需要将函数标注为 virtual 函数。另一方面，Julia 中的每个方法都是「virtual」（尽管它更通用，因为方法是在每个参数类型上派发的，而不仅仅是 this，并且使用的是最具体的声明规则）。

Noteworthy differences from Common Lisp

• Julia uses 1-based indexing for arrays by default, and it can also handle arbitrary index offsets.

• Functions and variables share the same namespace (“Lisp-1”).

• There is a Pair type, but it is not meant to be used as a COMMON-LISP:CONS. Various iterable collections can be used interchangeably in most parts of the language (eg splatting, tuples, etc). Tuples are the closest to Common Lisp lists for short collections of heterogeneous elements. Use NamedTuples in place of alists. For larger collections of homogeneous types, Arrays and Dicts should be used.

• The typical Julia workflow for prototyping also uses continuous manipulation of the image, implemented with the Revise.jl package.

• Bignums are supported, but conversion is not automatic; ordinary integers overflow.

• Modules (namespaces) can be hierarchical. import and using have a dual role: they load the code and make it available in the namespace. import for only the module name is possible (roughly equivalent to ASDF:LOAD-OP). Slot names don't need to be exported separately. Global variables can't be assigned to from outside the module (except with eval(mod, :(var = val)) as an escape hatch).

• Macros start with @, and are not as seamlessly integrated into the language as Common Lisp; consequently, macro usage is not as widespread as in the latter. A form of hygiene for macros is supported by the language. Because of the different surface syntax, there is no equivalent to COMMON-LISP:&BODY.

• All functions are generic and use multiple dispatch. Argument lists don't have to follow the same template, which leads to a powerful idiom (see do). Optional and keyword arguments are handled differently. Method ambiguities are not resolved like in the Common Lisp Object System, necessitating the definition of a more specific method for the intersection.

• Symbols do not belong to any package, and do not contain any values per se. M.var evaluates the symbol var in the module M.

• A functional programming style is fully supported by the language, including closures, but isn't always the idiomatic solution for Julia. Some workarounds may be necessary for performance when modifying captured variables.