Julia,加速eval

Question

Julia有一个非常好的特性，可以访问自己的语法树，这使得以编程方式生成新函数变得很容易，但它比普通的Julia代码慢得多。

例如：

julia> timing = @time for i in [1:100] tan(pi/2*rand()); end
elapsed time: 1.513e-5 seconds (896 bytes allocated)

julia> timing = @time for i in [1:100] x = pi/2*rand(); eval(:(tan(x))); end
elapsed time: 0.0080231 seconds (23296 bytes allocated)

julia> timing = @time for i in [1:100]  eval(:(tan(pi/2*rand()))); end
elapsed time: 0.017245327 seconds (90496 bytes allocated)

有没有办法给eval提供与普通Julia代码相同的速度？

julia> tmp3 = :(sin(x))
:(sin(x))

julia> timing = @time for i in [1:100000] x = pi/2*rand(); eval(tmp3); end
elapsed time: 8.651145772 seconds (13602336 bytes allocated)

julia> precompile(tmp3,(Float64,Float64))

julia> timing = @time for i in [1:100000] x = pi/2*rand(); eval(tmp3); end
elapsed time: 8.611654016 seconds (13600048 bytes allocated)

@Ivarne建议我提供我的项目的细节。我想使用Julia的元编程功能来计算符号导数并运行它们。

我编写了一个函数导数(ex::expr,arg::symbol)，它接受and表达式和一个参数，并返回一个新表达式，该表达式是ex相对于arg的导数。不幸的是，结果expr需要太长时间来计算。

Edit3:作为结论，使用@eval而不是eval的性能：

julia> timing = @time for i in [1:100000] x = pi/2*rand(); @eval(tmp3); end
elapsed time: 0.005821547 seconds (13600048 bytes allocated)

Answer 1

如果需要速度，就不应该使用eval，因为它每次都要做大量的工作来生成优化的快速代码。

如果您想要操作表达式，您应该转而查看宏。它们对表达式进行操作，并返回将编译一次的表达式。见http://docs.julialang.org/en/latest/manual/metaprogramming/。

如果您提供一些问题的细节，而不仅仅是在eval上进行性能测试，那么将更容易为您指明正确的方向。使julia中的eval更快是一个项目，而不是StackOverflow的问题。

myexpr = :(sin(x))
myexpr_dx = derivative(myxpr)
@eval myfun(x) = $myexpr
@eval myfun_dx(x) = $myexpr_dx