我有一个用 Julia 编写的高性能函数，如何在 Python 中使用它？

Question

我找到了一个 Julia 函数，它可以很好地完成我需要的工作。我怎样才能快速集成它以便能够从 Python 调用它？

假设函数是

f(x,y) = 2x.+y

从 Python 开始使用它的最佳和最优雅的方法是什么？

Answer 1

假设您的 Python 和 Julia 已安装，您需要执行以下步骤。

运行 Julia 并安装 PyCall
```
using Pkg
pkg"add PyCall"
```
将您的代码放入 Julia 包中
```
using Pkg
Pkg.generate("MyPackage")
```
在文件夹 src 中，您会找到 MyPackage.jl，将其编辑为如下所示：
```
module MyPackage
f(x,y) = 2x.+y
export f
end
```
安装 pyjulia
```
python -m pip install julia
```
（在 Linux 系统上，您可能希望使用 python3 而不是 python 命令）

对于此步骤，请注意虽然外部 Python 可以与 Julia 一起使用。但是，为了方便起见，这可能是值得的考虑使用与 Julia 一起安装的 Python 作为 PyCall。在那种情况下，安装使用这样的命令：
```
%HOMEPATH%\.julia\conda\python -m pip install julia
```
或 Linux
```
~/.julia/conda/3/python -m pip install julia
```
请注意，如果您定义了 JULIA_DEPOT_PATH 变量，您可以用它的值替换 %HOMEPATH%\.julia 或 ~/.julia/。
运行适当的 Python 并告诉它配置 Python-Julia 集成：
```
import julia
julia.install()
```

现在您可以调用您的 Julia 代码了：

>>> from julia import Pkg
>>> Pkg.activate(".\MyPackage") #use the correct path
    Activating environment at `MyPackage\Project.toml`
>>> from julia import MyPackage
>>> MyPackage.f([1,2],5)
    [7,9]

值得注意的是，与独立的 Julia 文件相比，此答案中提出的方法有几个优点，虽然不那么推荐，但这是可能的。优势包括：

包被预编译（因此它们在后续运行中更快）并且可以作为包加载到 Python。
软件包通过 1Project.toml` 带有自己的虚拟环境，这使得生产部署更加舒适。
Julia 包可以静态编译到 Julia 的系统映像中，这样可以缩短其加载时间 --- 请参阅 https://github.com/JuliaLang/PackageCompiler.jl。

我有一个用 Julia 编写的高性能函数，如何在 Python 中使用它？

I have a high-performant function written in Julia, how can I use it from Python?

python

python-3.x

julia

pycall