--- language: Julia contributors: - ["Leah Hanson", "http://leahhanson.us"] translators: - ["Guillermo Garza", "http://github.com/ggarza"] filename: learnjulia-es.jl lang: es-es --- Julia es un nuevo lenguaje funcional homoiconic enfocado en computación técnica. Aunque que tiene todo el poder de macros homoiconic, funciones de primera clase, y control de bajo nivel, Julia es tan fácil de aprender y utilizar como Python. Esto se basa en la versión de desarrollo actual de Julia, del 18 de octubre de 2013. ```ruby # Comentarios de una línea comienzan con una almohadilla (o signo gato) #= Commentarios multilinea pueden escribirse usando '#=' antes de el texto y '=#' después del texto. También se pueden anidar. =# #################################################### ## 1. Tipos de datos primitivos y operadores. #################################################### # Todo en Julia es una expresión. # Hay varios tipos básicos de números. 3 # => 3 (Int64) 3.2 # => 3.2 (Float64) 2 + 1im # => 2 + 1im (Complex{Int64}) 2//3 # => 2//3 (Rational{Int64}) # Todos los operadores infijos normales están disponibles. 1 + 1 # => 2 8 - 1 # => 7 10 * 2 # => 20 35 / 5 # => 7.0 5/2 # => 2.5 # dividir un Int por un Int siempre resulta en un Float div (5, 2) # => 2 # para un resultado truncado, usa div 5 \ 35 # => 7.0 2 ^ 2 # => 4 # exponente, no es xor 12 % 10 # => 2 # Refuerza la precedencia con paréntesis (1 + 3) * 2 # => 8 # Operadores a nivel de bit ~2 # => -3 # bitwise not 3 & 5 # => 1 # bitwise and 2 | 4 # => 6 # bitwise or 2 $ 4 # => 6 # bitwise xor 2 >>> 1 # => 1 # logical shift right 2 >> 1 # => 1 # arithmetic shift right 2 << 1 # => 4 # logical/arithmetic shift left # Se puede utilizar la función bits para ver la representación binaria de un # número. bits(12345) # => "0000000000000000000000000000000000000000000000000011000000111001" bits(12345.0) # => "0100000011001000000111001000000000000000000000000000000000000000" # Valores 'boolean' (booleanos) son primitivos true false # Operadores Boolean (booleanos) !true # => false !false # => true 1 == 1 # => true 2 == 1 # => false 1 != 1 # => false 2 != 1 # => true 1 < 10 # => true 1 > 10 # => false 2 <= 2 # => true 2 >= 2 # => true # ¡Las comparaciones pueden ser concatenadas! 1 < 2 < 3 # => true 2 < 3 < 2 # => false # Strings se crean con " "Esto es un string." # Literales de caracteres se escriben con ' 'a' # Una string puede ser indexado como una array de caracteres "Esto es un string."[1] # => 'E' # Índices en Julia empiezen del 1 # Sin embargo, esto no va a funcionar bien para strings UTF8, # Lo que se recomienda es la iteración (map, for, etc). # $ puede ser utilizado para la interpolación de strings: "2 + 2 = $(2 + 2)" # => "2 + 2 = 4" # Se puede poner cualquier expresión de Julia dentro los paréntesis. # Otro forma de formatear strings es el macro printf @printf "%d es menor de %f" 4.5 5.3 # 5 es menor de 5.300000 # Imprimir es muy fácil println("Soy Julia. ¡Encantado de conocerte!") #################################################### ## 2. Variables y Colecciones #################################################### # No hay necesidad de declarar las variables antes de asignarlas. una_variable = 5 # => 5 una_variable # => 5 # Acceder a variables no asignadas previamente es una excepción. try otra_variable # => ERROR: some_other_var not defined catch e println(e) end # Los nombres de variables comienzan con una letra. # Después de eso, puedes utilizar letras, dígitos, guiones y signos de # exclamación. OtraVariable123! = 6 # => 6 # También puede utilizar caracteres unicode ☃ = 8 # => 8 # Estos son especialmente útiles para la notación matemática 2 * π # => 6.283185307179586 # Una nota sobre las convenciones de nomenclatura de Julia: # # * Los nombres de las variables aparecen en minúsculas, con separación de # palabra indicado por underscore ('\ _'). # # * Los nombres de los tipos comienzan con una letra mayúscula y separación de # palabras se muestra con CamelCase en vez de underscore. # # * Los nombres de las funciones y los macros están en minúsculas, sin # underscore. # # * Funciones que modifican sus inputs tienen nombres que terminan en!. Estos # funciones a veces se llaman mutating functions o in-place functions. # Los Arrays almacenan una secuencia de valores indexados entre 1 hasta n a = Int64[] # => 0-element Int64 Array # Literales de arrays 1-dimensionales se pueden escribir con valores separados # por comas. b = [4, 5, 6] # => 3-element Int64 Array: [4, 5, 6] b[1] # => 4 b[end] # => 6 # Los arrays 2-dimensionales usan valores separados por espacios y filas # separados por punto y coma. matrix = [1 2; 3 4] # => 2x2 Int64 Array: [1 2; 3 4] # Añadir cosas a la final de una lista con push! y append! push!(a,1) # => [1] push!(a,2) # => [1,2] push!(a,4) # => [1,2,4] push!(a,3) # => [1,2,4,3] append!(a,b) # => [1,2,4,3,4,5,6] # Eliminar de la final con pop pop!(b) # => 6 y b ahora es [4,5] # Vamos a ponerlo de nuevo push!(b, 6) # b es ahora [4,5,6] de nuevo. a[1] # => 1 # recuerdan que los índices de Julia empiezan desde 1, no desde 0! # end es una abreviatura para el último índice. Se puede utilizar en cualquier # expresión de indexación a[end] # => 6 # tambien hay shift y unshift shift!(a) # => 1 y a es ahora [2,4,3,4,5,6] unshift!(a,7) # => [7,2,4,3,4,5,6] # Nombres de funciónes que terminan en exclamaciones indican que modifican # su argumento. arr = [5,4,6] # => 3-element Int64 Array: [5,4,6] sort(arr) # => [4,5,6]; arr es todavía [5,4,6] sort!(arr) # => [4,5,6]; arr es ahora [4,5,6] # Buscando fuera de límites es un BoundsError try a[0] # => ERROR: BoundsError() in getindex at array.jl:270 a[end+1] # => ERROR: BoundsError() in getindex at array.jl:270 catch e println(e) end # Errors dan la línea y el archivo de su procedencia, aunque sea en el standard # library. Si construyes Julia de source, puedes buscar en el source para # encontrar estos archivos. # Se puede inicializar arrays de un range a = [1:5] # => 5-element Int64 Array: [1,2,3,4,5] # Puedes mirar en ranges con sintaxis slice. a[1:3] # => [1, 2, 3] a[2:end] # => [2, 3, 4, 5] # Eliminar elementos de una array por índice con splice! arr = [3,4,5] splice!(arr,2) # => 4 ; arr es ahora [3,5] # Concatenar listas con append! b = [1,2,3] append!(a,b) # ahroa a es [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3] # Comprueba la existencia en una lista con in in(1, a) # => true # Examina la longitud con length length(a) # => 8 # Tuples son immutable. tup = (1, 2, 3) # => (1,2,3) # un (Int64,Int64,Int64) tuple. tup[1] # => 1 try: tup[1] = 3 # => ERROR: no method setindex!((Int64,Int64,Int64),Int64,Int64) catch e println(e) end # Muchas funciones de lista también trabajan en las tuples length(tup) # => 3 tup[1:2] # => (1,2) in(2, tup) # => true # Se puede desempacar tuples en variables a, b, c = (1, 2, 3) # => (1,2,3) # a is now 1, b is now 2 and c is now 3 # Los tuples se crean, incluso si se omite el paréntesis d, e, f = 4, 5, 6 # => (4,5,6) # Un tuple 1-elemento es distinto del valor que contiene (1,) == 1 # => false (1) == 1 # => true # Mira que fácil es cambiar dos valores e, d = d, e # => (5,4) # d is now 5 and e is now 4 # Dictionaries almanecan mapeos dict_vacio = Dict() # => Dict{Any,Any}() # Se puede crear un dictionary usando un literal dict_lleno = ["one"=> 1, "two"=> 2, "three"=> 3] # => Dict{ASCIIString,Int64} # Busca valores con [] dict_lleno["one"] # => 1 # Obtén todas las claves keys(dict_lleno) # => KeyIterator{Dict{ASCIIString,Int64}}(["three"=>3,"one"=>1,"two"=>2]) # Nota - claves del dictionary no están ordenados ni en el orden en que se # insertan. # Obtén todos los valores values(dict_lleno) # => ValueIterator{Dict{ASCIIString,Int64}}(["three"=>3,"one"=>1,"two"=>2]) # Nota - Igual que el anterior en cuanto a ordenamiento de claves. # Compruebe si hay existencia de claves en un dictionary con in y haskey in(("uno", 1), dict_lleno) # => true in(("tres", 3), dict_lleno) # => false haskey(dict_lleno, "one") # => true haskey(dict_lleno, 1) # => false # Tratando de buscar una clave que no existe producirá un error try dict_lleno["dos"] # => ERROR: key not found: dos in getindex at dict.jl:489 catch e println(e) end # Utilice el método get para evitar ese error proporcionando un valor # predeterminado # get(dictionary,key,default_value) get(dict_lleno,"one",4) # => 1 get(dict_lleno,"four",4) # => 4 # Usa Sets para representar colecciones (conjuntos) de valores únicos, no # ordenadas conjunto_vacio = Set() # => Set{Any}() # Iniciar una set de valores conjunto_lleno = Set(1,2,2,3,4) # => Set{Int64}(1,2,3,4) # Añadir más valores a un conjunto push!(conjunto_lleno,5) # => Set{Int64}(5,4,2,3,1) push!(conjunto_lleno,5) # => Set{Int64}(5,4,2,3,1) # Compruebe si los valores están en el conjunto in(2, conjunto_lleno) # => true in(10, conjunto_lleno) # => false # Hay funciones de intersección de conjuntos, la unión, y la diferencia. conjunto_otro= Set(3, 4, 5, 6) # => Set{Int64}(6,4,5,3) intersect(conjunto_lleno, conjunto_otro) # => Set{Int64}(3,4,5) union(conjunto_lleno, conjunto_otro) # => Set{Int64}(1,2,3,4,5,6) setdiff(Set(1,2,3,4),Set(2,3,5)) # => Set{Int64}(1,4) #################################################### ## 3. Control de Flujo #################################################### # Hagamos una variable una_variable = 5 # Aquí está una declaración de un 'if'. La indentación no es significativa en # Julia if una_variable > 10 println("una_variable es completamente mas grande que 10.") elseif una_variable < 10 # Este condición 'elseif' es opcional. println("una_variable es mas chica que 10.") else # Esto también es opcional. println("una_variable es de hecho 10.") end # => imprime "una_variable es mas chica que 10." # For itera sobre tipos iterables # Tipos iterables incluyen Range, Array, Set, Dict, y String. for animal=["perro", "gato", "raton"] println("$animal es un mamifero") # Se puede usar $ para interpolar variables o expresiónes en strings end # imprime: # perro es un mamifero # gato es un mamifero # raton es un mamifero for a in ["perro"=>"mamifero","gato"=>"mamifero","raton"=>"mamifero"] println("$(a[1]) es un $(a[2])") end # imprime: # perro es un mamifero # gato es un mamifero # raton es un mamifero for (k,v) in ["perro"=>"mamifero", "gato"=>"mamifero", "raton"=>"mamifero"] println("$k es un $v") end # imprime: # perro es un mamifero # gato es un mamifero # raton es un mamifero # While itera hasta que una condición no se cumple. x = 0 while x < 4 println(x) x += 1 # versión corta de x = x + 1 end # imprime: # 0 # 1 # 2 # 3 # Maneja excepciones con un bloque try/catch try error("ayuda") catch e println("capturando $e") end # => capturando ErrorException("ayuda") #################################################### ## 4. Funciones #################################################### # Usa 'function' para crear nuevas funciones #function nombre(arglist) # cuerpo... #end function suma(x, y) println("x es $x e y es $y") # Las funciones devuelven el valor de su última declaración x + y end suma(5, 6) # => 11 # después de imprimir "x es 5 e y es de 6" # Puedes definir funciones que toman un número variable de # argumentos posicionales function varargs(args...) return args # Usa la palabra clave return para devolver en cualquier lugar de la función end # => varargs (generic function with 1 method) varargs(1,2,3) # => (1,2,3) # El ... se llama un splat. # Acabamos de utilizar lo en una definición de función. # También se puede utilizar en una llamada de función, # donde va splat un Array o el contenido de un Tuple en la lista de argumentos. Set([1,2,3]) # => Set{Array{Int64,1}}([1,2,3]) # Produce un Set de Arrays Set([1,2,3]...) # => Set{Int64}(1,2,3) # esto es equivalente a Set(1,2,3) x = (1,2,3) # => (1,2,3) Set(x) # => Set{(Int64,Int64,Int64)}((1,2,3)) # un Set de Tuples Set(x...) # => Set{Int64}(2,3,1) # Puede definir funciones con argumentos posicionales opcionales function defaults(a,b,x=5,y=6) return "$a $b y $x $y" end defaults('h','g') # => "h g y 5 6" defaults('h','g','j') # => "h g y j 6" defaults('h','g','j','k') # => "h g y j k" try defaults('h') # => ERROR: no method defaults(Char,) defaults() # => ERROR: no methods defaults() catch e println(e) end # Puedes definir funciones que toman argumentos de palabra clave function args_clave(;k1=4,nombre2="hola") # note the ; return ["k1"=>k1,"nombre2"=>nombre2] end args_clave(nombre2="ness") # => ["nombre2"=>"ness","k1"=>4] args_clave(k1="mine") # => ["k1"=>"mine","nombre2"=>"hola"] args_clave() # => ["nombre2"=>"hola","k1"=>4] # Puedes combinar todo tipo de argumentos en la misma función function todos_los_args(arg_normal, arg_posicional_opcional=2; arg_clave="foo") println("argumento normal: $arg_normal") println("argumento optional: $arg_posicional_opcional") println("argumento de clave: $arg_clave") end todos_los_args(1, 3, arg_clave=4) # imprime: # argumento normal: 1 # argumento optional: 3 # argumento de clave: 4 # Julia tiene funciones de primera clase function crear_suma(x) suma = function (y) return x + y end return suma end # Esta es el sintaxis "stabby lambda" para crear funciones anónimas (x -> x > 2)(3) # => true # Esta función es idéntica a la crear_suma implementación anterior. function crear_suma(x) y -> x + y end # También puedes nombrar la función interna, si quieres function crear_suma(x) function suma(y) x + y end suma end suma_10 = crear_suma(10) suma_10(3) # => 13 # Hay funciones integradas de orden superior map(suma_10, [1,2,3]) # => [11, 12, 13] filter(x -> x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7] # Podemos usar listas por comprensión para mapeos [suma_10(i) for i=[1, 2, 3]] # => [11, 12, 13] [suma_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13] #################################################### ## 5. Tipos #################################################### # Julia tiene sistema de tipos. # Cada valor tiene un tipo y las variables no tienen propios tipos. # Se puede utilizar la función `typeof` para obtener el tipo de un valor. typeof(5) # => Int64 # Los tipos son valores de primera clase typeof(Int64) # => DataType typeof(DataType) # => DataType # DataType es el tipo que representa los tipos, incluyéndose a sí mismo. # Los tipos se usan para la documentación, optimizaciones, y envio. # No están comprobados estáticamente. # Los usuarios pueden definir tipos # Son como registros o estructuras en otros idiomas. # Nuevos tipos se definen utilizado la palabra clave `type`. # type Nombre # field::OptionalType # ... # end type Tigre longituddecola::Float64 colordelpelaje # no incluyendo una anotación de tipo es el mismo que `::Any` end # Los argumentos del constructor por default son las propiedades # del tipo, en el orden en que están listados en la definición tigger = Tigre(3.5,"anaranjado") # => Tiger(3.5,"anaranjado") # El tipo funciona como la función constructora de valores de ese tipo sherekhan = typeof(tigger)(5.6,"fuego") # => Tiger(5.6,"fuego") # Este estilo de tipos son llamados tipos concrete # Se pueden crear instancias, pero no pueden tener subtipos. # La otra clase de tipos es tipos abstractos (abstract types). # abstract Nombre abstract Gato # sólo un nombre y un punto en la jerarquía de tipos # De los tipos Abstract no se pueden crear instancias, pero pueden tener # subtipos. Por ejemplo, Number es un tipo abstracto. subtypes(Number) # => 6-element Array{Any,1}: # Complex{Float16} # Complex{Float32} # Complex{Float64} # Complex{T<:Real} # Real subtypes(Gato) # => 0-element Array{Any,1} # Cada tipo tiene un supertipo, utilice la función `súper` para conseguirlo. typeof(5) # => Int64 super(Int64) # => Signed super(Signed) # => Real super(Real) # => Number super(Number) # => Any super(super(Signed)) # => Number super(Any) # => Any # Todo de estos tipos, a excepción de Int64, son abstractos. # <: es el operador de subtipos type Leon <: Gato # Leon es un subtipo de Gato color_de_crin rugido::String end # Se puede definir más constructores para su tipo. # Sólo defina una función del mismo nombre que el tipo # y llame a un constructor existente para obtener un valor del tipo correcto Leon(rugido::String) = Leon("verde",rugido) # Este es un constructor externo porque es fuera de la definición del tipo type Pantera <: Gato # Pantera tambien es un a subtipo de Cat color_de_ojos Pantera() = new("verde") # Panteras sólo tendrán este constructor, y ningún constructor # predeterminado. end # Utilizar constructores internos, como Panther hace, te da control sobre cómo # se pueden crear valores del tipo. Cuando sea posible, debes utilizar # constructores exteriores en lugar de los internos. #################################################### ## 6. Envio múltiple #################################################### # En Julia, todas las funciones nombradas son funciones genéricas. # Esto significa que se construyen a partir de muchos métodos pequeños # Cada constructor de Leon es un método de la función genérica Leon. # Por ejemplo, vamos a hacer un maullar función: # Definiciones para Leon, Pantera, y Tigre function maullar(animal::Leon) animal.rugido # acceso utilizando notación de puntos end function maullar(animal::Pantera) "grrr" end function maullar(animal::Tigre) "rawwwr" end # Prueba de la función maullar maullar(tigger) # => "rawwr" maullar(Leon("cafe","ROAAR")) # => "ROAAR" maullar(Pantera()) # => "grrr" # Revisar la jerarquía de tipos locales issubtype(Tigre,Gato) # => false issubtype(Leon,Gato) # => true issubtype(Pantera,Gato) # => true # Definición de una función que toma Gatos function mascota(gato::Gato) println("El gato dice $(maullar(gato))") end mascota(Leon("42")) # => imprime "El gato dice 42" try mascota(tigger) # => ERROR: no method mascota(Tigre)) catch e println(e) end # En los lenguajes orientados a objetos, expedición única es común. Esto # significa que el método se recogió basándose en el tipo del primer argumento. # En Julia, todos los tipos de argumentos contribuyen a seleccionar el mejor # método. # Vamos a definir una función con más argumentos, para que podamos ver la # diferencia function pelear(t::Tigre,c::Gato) println("¡El tigre $(t.colordelpelaje) gana!") end # => pelear (generic function with 1 method) pelear(tigger,Pantera()) # => imprime ¡El tigre anaranjado gana! pelear(tigger,Leon("ROAR")) # => ¡El tigre anaranjado gana! # Vamos a cambiar el comportamiento cuando el Gato es específicamente un Leon pelear(t::Tigre,l::Leon) = println("El león con melena $(l.color_de_crin) gana") # => pelear (generic function with 2 methods) pelear(tigger,Pantera()) # => imprime ¡El tigre anaranjado gana! pelear(tigger,Leon("ROAR")) # => imprime El león con melena verde gana # No necesitamos un tigre para poder luchar pelear(l::Leon,c::Gato) = println("El gato victorioso dice $(maullar(c))") # => fight (generic function with 3 methods) pelear(Leon("balooga!"),Pantera()) # => imprime El gato victorioso dice grrr try pelear(Pantera(),Leon("RAWR")) # => ERROR: no method pelear(Pantera, Leon)) catch end # Un metodo con el gato primero pelear(c::Gato,l::Leon) = println("El gato le gana al León") # Warning: New definition # pelear(Gato,Leon) at none:1 # is ambiguous with: # pelear(Leon,Gato) at none:1. # To fix, define # pelear(Leon,Leon) # before the new definition. # pelear (generic function with 4 methods) # Esta advertencia se debe a que no está claro que metodo de pelear será llamado # en: pelear(Leon("RAR"),Leon("cafe","rar")) # => imprime El gato victorioso dice rar # El resultado puede ser diferente en otras versiones de Julia pelear(l::Leon,l2::Leon) = println("Los leones llegan a un empate") pelear(Leon("GR"),Leon("cafe","rar")) # => imprime Los leones llegan a un empate # Un vistazo al nivel bajo # Se puede echar un vistazo a la LLVM y el código ensamblador generado. area_cuadrada(l) = l * l # area_cuadrada (generic function with 1 method) area_cuadrada(5) # => 25 # ¿Qué sucede cuando damos area_cuadrada diferentes argumentos? code_native(area_cuadrada, (Int32,)) # .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions # Filename: none # Source line: 1 # Prologue # push RBP # mov RBP, RSP # Source line: 1 # movsxd RAX, EDI # Fetch l from memory? # imul RAX, RAX # Square l and store the result in RAX # pop RBP # Restore old base pointer # ret # Result will still be in RAX code_native(area_cuadrada, (Float32,)) # .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions # Filename: none # Source line: 1 # push RBP # mov RBP, RSP # Source line: 1 # vmulss XMM0, XMM0, XMM0 # Scalar single precision multiply (AVX) # pop RBP # ret code_native(area_cuadrada, (Float64,)) # .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions # Filename: none # Source line: 1 # push RBP # mov RBP, RSP # Source line: 1 # vmulsd XMM0, XMM0, XMM0 # Scalar double precision multiply (AVX) # pop RBP # ret # # Ten en cuenta que Julia usará instrucciones de "floating point" si alguno de # los argumentos son "floats" # Vamos a calcular el área de un círculo area_circulo(r) = pi * r * r # circle_area (generic function with 1 method) area_circulo(5) # 78.53981633974483 code_native(area_circulo, (Int32,)) # .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions # Filename: none # Source line: 1 # push RBP # mov RBP, RSP # Source line: 1 # vcvtsi2sd XMM0, XMM0, EDI # Load integer (r) from memory # movabs RAX, 4593140240 # Load pi # vmulsd XMM1, XMM0, QWORD PTR [RAX] # pi * r # vmulsd XMM0, XMM0, XMM1 # (pi * r) * r # pop RBP # ret # code_native(area_circulo, (Float64,)) # .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions # Filename: none # Source line: 1 # push RBP # mov RBP, RSP # movabs RAX, 4593140496 # Source line: 1 # vmulsd XMM1, XMM0, QWORD PTR [RAX] # vmulsd XMM0, XMM1, XMM0 # pop RBP # ret # ``` ## ¿Listo para más? Puedes obtener muchos más detalles en [The Julia Manual](http://docs.julialang.org/en/latest/manual/) El mejor lugar para obtener ayuda con Julia es el (muy amable) [lista de correos](https://groups.google.com/forum/#!forum/julia-users).