我使用GLPKMathProgInterface和JuMP编写了一个程序来解决Julia中的线性程序。 Julia代码由python程序调用，该程序通过多个命令行调用运行Juila代码的多个实例。虽然我对实际求解器的性能非常满意，但初始化非常慢。我想知道是否有办法加快这个速度。
例如，如果我只是将以下内容保存到文件
@time using DataFrames, CSV, GLPKMathProgInterface, JuMP, ArgParse
并运行它
mylabtop:~ me$ julia test.jl
12.270137 seconds (6.54 M allocations: 364.537 MiB, 3.05% gc time)
这看起来非常慢，是否有一些很好的方法来加速使用模块，比如我可以做一次的预编译步骤？
答案 0 :(得分：6)
由于你还没有得到任何答案，让我给你一般的第一顺序答案 - 虽然我希望有更多合格的人会更详细地回答你的问题（并纠正我，如果我错了）。
1）在撰写本文时，在Julia中加载包有时会相当慢。它已被多次讨论过，您可以期待未来的改进。 AFAIK将在1.0版本发布后的早期1.x版本中发生。看一下this主题。
2）由于您通常只需要为每个Julia会话支付一次加载时间费用，因此一种方法是尽可能长时间地保持会话运行。您可以在会话中使用include("test.jl")执行脚本。我还要提到令人惊讶的Revise.jl - 几乎不可能过分强调这个包裹！
3）（我对这种更难的方法没有经验。）PackageCompiler.jl允许您将包编译到系统映像中。西蒙阅读此blog post。
4）（不推荐）还有高度实验性的static-julia，它将您的脚本静态编译为共享库和可执行文件。
希望有所帮助。