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Julia 具有访问自己的语法树的非常好的特性，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)

有没有办法提供eval与普通 Julia 代码相同的速度？

编辑：我能够使用该函数稍微加快 eval 的速度precompile，但这还不够：

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)

编辑2：

@Ivarne 建议我提供有关我的项目的详细信息。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 and 表达式和一个参数，并返回一个新表达式，它是ex相对于的导数arg。不幸的是，Expr评估结果需要很长时间。

EDIT3：作为结论，使用@eval代替的表演eval：

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

tmp3还是:(sin(x))

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如果你需要速度，你不应该使用 eval，因为每次都需要做很多工作来生成优化的快速代码。

如果要操作表达式，则应改为查看宏。它们对表达式进行操作并返回将编译一次的表达式。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，而不仅仅是对 eval 进行性能测试，那么将更容易为您指明正确的方向。让 julia 中的 eval 更快是一个项目，而不是 StackOverflow 的问题。

编辑： Calculus.jl中已经有一些功能，我认为最好执行以下操作：

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

这样您就可以得到一个可以评估的函数而不是表达式。然后您可以对 myfun(x) 和 myfun_dx() 进行性能测试

于 2013-11-24T20:12:13.980 回答