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Julia Discussion :

Penser en Julia : apprendre à penser comme un informaticien [Livres]


Sujet :

Julia

  1. #1
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    Par défaut Penser en Julia : apprendre à penser comme un informaticien
    Julia a été initialement publié en 2012 par Alan Edelman, Stefan Karpinski, Jeff Bezanson et Viral B. Shah. Il s'agit d'un langage de programmation libre et open source (sous licence MIT).

    Le choix d'un langage de programmation est toujours subjectif. Les caractéristiques suivantes de Julia sont déterminantes :

    • Julia est développé comme un langage de programmation performant ;
    • Julia utilise le dispatch multiple, ce qui permet au programmeur de choisir parmi différents modèles de programmation adaptés à l'application ;
    • Julia est un langage à typage dynamique qui peut facilement être utilisé de manière interactive ;
    • Julia a une jolie syntaxe de haut niveau, facile à apprendre ;
    • Julia est un langage de programmation à typage optionnel dont les types de données (définis par l'utilisateur) rendent le code plus clair et plus robuste ;
    • Julia dispose d'une bibliothèque standard étendue et de nombreux paquets tiers sont disponibles.


    Julia est un langage de programmation unique, car il résout le problème des « deux langages ». Aucun autre langage de programmation n'est nécessaire pour écrire un code performant. Cela ne signifie pas que cela se fait automatiquement. Il incombe au programmeur d'optimiser le code qui provoque un ralentissement à l'exécution, mais cela peut se faire dans Julia même.
    Ce livre enseigne Julia en tant que premier langage de programmation, sans a priori : les concepts sont abordés de manière progressive et abordable pour tout public.

    Vous souhaitez participer aux rubriques Qt (tutoriels, FAQ, traductions) ou HPC ? Contactez-moi par MP.

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    Pas de question d'ordre technique par MP !

  2. #2
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    Le deuxième chapitre aborde les notions de variable et d'expression.

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  3. #3
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    Les fonctions sont un élément central pour créer de plus gros programmes, tout en les gardant lisibles et efficaces.

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  4. #4
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    Après ces premiers chapitres sur les bases du langage, il est temps de mettre en pratique ces nouveaux acquis à l'aide d'une première étude de cas : le dessin à l'écran avec une tortue.

    Chapitre 4. Étude de cas : Conception d'une interface
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  5. #5
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    le dessin à l'écran avec une tortue
    Avec Julia on peut donc faire du Logo, chouette!
    Brachygobius xanthozonus
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  6. #6
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    Pour écrire des programmes plus complexes, les conditions font vite leur apparition pour exécuter du code seulement si une condition donnée est respectée.

    Chapitre 5. Conditions et récursion
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  7. #7
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    Afin de mieux structurer son code, il vaut souvent mieux le découper en fonctions.

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  8. #8
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    À nouveau pour augmenter le champ des possibles, pour écrire des programmes plus complexes, de nouvelles structures se révèlent utiles : les boucles, pour itérer par exemple sur des tableaux.

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  9. #9
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    Les chaînes de caractères sont une structure de données extrêmement utile, totalement différente des nombres (comme les entiers). En particulier, elles servent à interagir avec l'utilisateur, en les affichant.

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  10. #10
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    Équipés de ces nouveaux acquis, il est à nouveau temps de passer à la pratique avec une deuxième étude de cas : des jeux de mots.

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    Julia est surtout réputé pour ses possibilités de calcul scientifique, notamment par son traitement approprié des tableaux : il s'agit d'une structure de données généralisant les chaînes de caractères à n'importe quel type (comme des nombres).

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    Une autre structure de données extrêmement importante en pratique est le dictionnaire (ou table de hachage) : il s'agit d'une généralisation des tableaux où les clés peuvent être arbitraire.

    Chapitre 11. Dictionnaires
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    La dernière structure de données fournie syntaxiquement par le langage est le tuple, une séquence d'éléments de types variés mais de longueur fixe. Les tuples servent surtout à l'affectation multiple de valeurs dans une même instruction.

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    Après avoir vu autant de structures de données basiques, il est temps de passer à la pratique : quelle structure de données faut-il utiliser à quel moment ? Chacune a ses spécificités selon l'utilisation que l'on en fera.

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    Pour que les résultats d'un programme persistent après son exécution, il est courant de les écrire dans un fichier. De même, bon nombre de programmes se focalisent sur l'analyse de données, généralement disponibles dans un fichier à lire. La gestion des fichiers, tant en lecture qu'en écriture, est donc essentielle.

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    Par défaut
    L'utilisateur de Julia n'est pas limité aux structures de données basiques que sont les tableaux, les tuples et les dictionnaires : il est aussi possible de créer ses propres structures. Elles sont le plus proche équivalent des objets en Julia.

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    Pour travailler sur des structures, l'idéal est de structurer son code en fonctions.

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  18. #18
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    La particularité de Julia est le dispatch multiple : ce concept permet au langage d'être extrêmement rapide et aux utilisateurs d'écrire du code qui dépend finement des types de ses arguments, de façon plus poussée qu'avec de la programmation générique.

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    Par défaut Ma version du code pour 17-2 à 17-6
    Ma motivation principale était de vous donner la bonne écriture en Julia 1.7.0 pour Base.:+, le reste du code à suivit.

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    81
    82
    83
    using Base, Printf
     
    """
    Julia. Exercice, ma version de 17-2 à 17-6 dans https://julia.developpez.com/tutoriels/think-julia-fr/?page=dispatch-multiple
    """
     
    struct MyTime
        heures::Int64
        minutes::Int64
        secondes::Int64
        function MyTime(h::Int64=0, m::Int64=0, s::Int64=0)
            # correction des secondes
            m += div(s, 60) # le résultat de la division entière
            s = rem(s, 60)  # le reste de la divion entière
     
            # correction des minutes
            h += div(m, 60)
            m = rem(m, 60)
     
            # U+02264 ≤	\le, \leq Less-Than Or Equal To / Less Than Or Equal To
            @assert(0 ≤ h, "heures n'est pas supérieur ou égal à 0")
            @assert(0 ≤ m < 60, "minutes n'est pas entre 0 et 59.")
            @assert(0 ≤ s < 60, "secondes n'est pas entre 0 et 59.")
     
            # construction de l'objet
            # le return final existe par défaut
            new(h, m, s)
        end
    end
     
    Base.show(io::IO, mt::MyTime) = @printf(io, "%02d:%02d:%02d", mt.heures, mt.minutes, mt.secondes)
    Base.:+(mt1::MyTime, mt2::MyTime) = MyTime(mt1.heures + mt2.heures, mt1.minutes + mt2.minutes, mt1.secondes + mt2.secondes)
     
    function my_time_to_int(mt::MyTime)::Int64
        mt.heures * 60 * 60 + mt.minutes * 60 + mt.secondes
    end
     
    function int_to_my_time(x::Int64)::MyTime
        MyTime(0, 0, x)
    end
     
    function increment_my_time(mt::MyTime, x::Int64)::MyTime
        MyTime(mt.heures, mt.minutes, mt.secondes + x)
    end
     
    function main()
        println()
     
        mt1 = MyTime(18, 97, 8002)
        mt2 = MyTime(1, 5, 20)
        mt1 + mt2 |> println
     
        x = my_time_to_int(mt1 + mt2)
        int_to_my_time(x) |> println
     
    #=
        22:55:42
        22:55:42
    =#
     
        for k in 1:5:50
            increment_my_time(mt2, k) |> println
        end
     
    #=
        01:05:21
        01:05:26
        01:05:31
        01:05:36
        01:05:41
        01:05:46
        01:05:51
        01:05:56
        01:06:01
        01:06:06
    =#
     
        # remplace le return par défaut
        return
    end
     
    @time main()
    @time main() #  0.001301 seconds (136 allocations: 6.547 KiB)

    Blog

    Sans l'analyse et la conception, la programmation est l'art d'ajouter des bogues à un fichier texte vide.
    (Louis Srygley : Without requirements or design, programming is the art of adding bugs to an empty text file.)

  20. #20
    Responsable Qt & Livres


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