Question

Julia具有访问自己的语法树的非常好的功能，这使得以编程方式生成新函数变得容易，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)

有没有办法让eval与普通的Julia代码相同？

编辑：我能够使用precompile函数略微加速eval，但这仍然不够：

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)

EDIT2：

@Ivarne建议我提供有关我项目的详细信息。好吧，我想使用Julia的元编程功能来计算符号导数并运行它们。

我写了一个函数derivative(ex::Expr,arg::Symbol)，它接受和表达式和一个参数，并返回一个新的表达式，它是ex相对于arg的派生。不幸的是，生成的Expr需要很长时间才能进行评估。

EDIT3：作为结论，使用@eval代替eval的表演：

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

tmp3仍为:(sin(x))

Answer 1

如果你需要速度，你不应该使用eval，因为它必须做很多工作才能每次生成优化的快速代码。

如果要操纵表达式，则应该查看宏。它们对表达式进行操作并返回将被编译一次的表达式。请参阅http://docs.julialang.org/en/latest/manual/metaprogramming/。

如果您提供有关问题的一些详细信息，而不仅仅是eval上的性能测试，那么您将更容易指出正确的方向。使julia中的eval更快是一个项目，而不是StackOverflow的问题。

修改： Calculus.jl中已经有一些功能，我认为如果您执行以下操作最好：

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

这样你就得到了一个你可以评估而不是表达式的函数。然后，您可以在myfun（x）和myfun_dx（）
上进行性能测试

朱莉娅，加速了eval

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