我感觉很奇怪阿，julia既然以性能著称并采用Jit，为什么还要刻意去不断的优化代码呢？看前面几位大神，从函数的选择，bool的判断等等都在优化，最后才比python快了那么一点。
在QQ群里我已经给了结论了，Julia标准库里的split实现有问题，以上的所有优化都没有解决根本问题，甚至是我非常不推荐的做法。Python里的split实现没问题，所以直接使用split就可以了，不需要修改代码。解决以上字符串问题只有两个选择：
- 给Base提PR（已经有人提了）
- 自己写一个package，自己实现split
实际上从头写的Julia parser是比C++快的（所有基于JIT的parser在结构性数据上都应该比C++快，因为拿到的信息更多，可以做很多specialize），这类工程最有代表性的是JSON3（性能好于腾讯的fastjson，以及simdjson）。Python作为一个有着丰富积累的语言。字符串操作经过了充分的产品级打磨，并且也不是用Python写的，自然性能有一定保证。但是这不是说原理上就一定好。
事实上python也有它的Jit版的解释器, pypy就可以完全在不修改python代码的情况下，使其速度比cpython要快6倍以上。
别的不说，Python里写几个monkey patch的话PyPy就不能正确编译了，此外PyPy无法编译合法的Python C extension，Python C extension是Python语言的合法部分。
我本人开发的很多Julia项目都没有特意去优化，遵守好基本的style guide不要去写anti pattern （也就是不Julian的代码，Python里同样有这样的要求，尽量去写Pythonic的代码）性能就很好。
当然想要达到极致性能在什么语言里都不容易，否则做HPC和编译器的就该失业了。Julia只是允许你使用一个语言达到极致性能，而不是两个。