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多个 Juila 代码实例。虽然我对实际求解器的性能非常满意，但初始化速度非常慢。我想知道是否有加快速度的方法。
例如，如果我只是将以下内容保存到文件中
@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)
这似乎非常慢，有没有什么好方法可以加快使用模块，比如我可以做一次的预编译步骤？
既然你还没有得到任何答案，让我给你一般的第一顺序答案——尽管我希望更有资格的人能更详细地回答你的问题（如果我错了，请纠正我）。
1) 在撰写本文时，在 Julia 中加载包有时会相当慢。它已被讨论过很多次，您可以期待未来的改进。AFAIK 这将在 1.0 发布后的早期 1.x 版本中发生。看看这个线程。
2) 由于您通常只需为每个 Julia 会话支付一次加载时间成本，因此一种方法是尽可能长时间地保持会话运行。您可以include("test.jl")在会话中执行脚本。让我也提一下令人惊叹的Revise.jl - 几乎不可能过分强调这个包！
3) （我对这种更困难的方法没有经验。）有PackageCompiler.jl允许您将包编译到系统映像中。阅读西蒙的这篇博文。
4) （不推荐）还有高度实验性的static-julia，它将你的脚本静态编译成一个共享库和可执行文件。
希望有帮助。