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learnxinyminutes-docs/es-es/julia-es.html.markdown
Geoffrey Liu ef6544a886 Capitalize language names for translations. 
#137
2014-10-12 14:24:42 -07:00

761 lines
22 KiB
Markdown
Raw Blame History

---
language: Julia
contributors:
- ["Leah Hanson", "http://leahhanson.us"]
translators:
- ["Guillermo Garza", "http://github.com/ggarza"]
filename: learnjulia-es.jl
lang: es-es
---
Julia es un nuevo lenguaje funcional homoiconic enfocado en computación técnica.
Aunque que tiene todo el poder de macros homoiconic, funciones de primera
clase, y control de bajo nivel, Julia es tan fácil de aprender y utilizar como
Python.
Esto se basa en la versión de desarrollo actual de Julia, del 18 de octubre de
2013.
```ruby
# Comentarios de una línea comienzan con una almohadilla (o signo gato)
#= Commentarios multilinea pueden escribirse
usando '#=' antes de el texto y '=#'
después del texto. También se pueden anidar.
=#
####################################################
## 1. Tipos de datos primitivos y operadores.
####################################################
# Todo en Julia es una expresión.
# Hay varios tipos básicos de números.
3 # => 3 (Int64)
3.2 # => 3.2 (Float64)
2 + 1im # => 2 + 1im (Complex{Int64})
2//3 # => 2//3 (Rational{Int64})
# Todos los operadores infijos normales están disponibles.
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20
35 / 5 # => 7.0
5/2 # => 2.5 # dividir un Int por un Int siempre resulta en un Float
div (5, 2) # => 2 # para un resultado truncado, usa div
5 \ 35 # => 7.0
2 ^ 2 # => 4 # exponente, no es xor
12 % 10 # => 2
# Refuerza la precedencia con paréntesis
(1 + 3) * 2 # => 8
# Operadores a nivel de bit
~2 # => -3 # bitwise not
3 & 5 # => 1 # bitwise and
2 | 4 # => 6 # bitwise or
2 $ 4 # => 6 # bitwise xor
2 >>> 1 # => 1 # logical shift right
2 >> 1 # => 1 # arithmetic shift right
2 << 1 # => 4 # logical/arithmetic shift left
# Se puede utilizar la función bits para ver la representación binaria de un
# número.
bits(12345)
# => "0000000000000000000000000000000000000000000000000011000000111001"
bits(12345.0)
# => "0100000011001000000111001000000000000000000000000000000000000000"
# Valores 'boolean' (booleanos) son primitivos
true
false
# Operadores Boolean (booleanos)
!true # => false
!false # => true
1 == 1 # => true
2 == 1 # => false
1 != 1 # => false
2 != 1 # => true
1 < 10 # => true
1 > 10 # => false
2 <= 2 # => true
2 >= 2 # => true
# ¡Las comparaciones pueden ser concatenadas!
1 < 2 < 3 # => true
2 < 3 < 2 # => false
# Strings se crean con "
"Esto es un string."
# Literales de caracteres se escriben con '
'a'
# Una string puede ser indexado como una array de caracteres
"Esto es un string."[1] # => 'E' # Índices en Julia empiezen del 1
# Sin embargo, esto no va a funcionar bien para strings UTF8,
# Lo que se recomienda es la iteración (map, for, etc).
# $ puede ser utilizado para la interpolación de strings:
"2 + 2 = $(2 + 2)" # => "2 + 2 = 4"
# Se puede poner cualquier expresión de Julia dentro los paréntesis.
# Otro forma de formatear strings es el macro printf
@printf "%d es menor de %f" 4.5 5.3 # 5 es menor de 5.300000
# Imprimir es muy fácil
println("Soy Julia. ¡Encantado de conocerte!")
####################################################
## 2. Variables y Colecciones
####################################################
# No hay necesidad de declarar las variables antes de asignarlas.
una_variable = 5 # => 5
una_variable # => 5
# Acceder a variables no asignadas previamente es una excepción.
try
otra_variable # => ERROR: some_other_var not defined
catch e
println(e)
end
# Los nombres de variables comienzan con una letra.
# Después de eso, puedes utilizar letras, dígitos, guiones y signos de
# exclamación.
OtraVariable123! = 6 # => 6
# También puede utilizar caracteres unicode
☃ = 8 # => 8
# Estos son especialmente útiles para la notación matemática
2 * π # => 6.283185307179586
# Una nota sobre las convenciones de nomenclatura de Julia:
#
# * Los nombres de las variables aparecen en minúsculas, con separación de
# palabra indicado por underscore ('\ _').
#
# * Los nombres de los tipos comienzan con una letra mayúscula y separación de
# palabras se muestra con CamelCase en vez de underscore.
#
# * Los nombres de las funciones y los macros están en minúsculas, sin
# underscore.
#
# * Funciones que modifican sus inputs tienen nombres que terminan en!. Estos
# funciones a veces se llaman mutating functions o in-place functions.
# Los Arrays almacenan una secuencia de valores indexados entre 1 hasta n
a = Int64[] # => 0-element Int64 Array
# Literales de arrays 1-dimensionales se pueden escribir con valores separados
# por comas.
b = [4, 5, 6] # => 3-element Int64 Array: [4, 5, 6]
b[1] # => 4
b[end] # => 6
# Los arrays 2-dimensionales usan valores separados por espacios y filas
# separados por punto y coma.
matrix = [1 2; 3 4] # => 2x2 Int64 Array: [1 2; 3 4]
# Añadir cosas a la final de una lista con push! y append!
push!(a,1) # => [1]
push!(a,2) # => [1,2]
push!(a,4) # => [1,2,4]
push!(a,3) # => [1,2,4,3]
append!(a,b) # => [1,2,4,3,4,5,6]
# Eliminar de la final con pop
pop!(b) # => 6 y b ahora es [4,5]
# Vamos a ponerlo de nuevo
push!(b, 6) # b es ahora [4,5,6] de nuevo.
a[1] # => 1 # recuerdan que los índices de Julia empiezan desde 1, no desde 0!
# end es una abreviatura para el último índice. Se puede utilizar en cualquier
# expresión de indexación
a[end] # => 6
# tambien hay shift y unshift
shift!(a) # => 1 y a es ahora [2,4,3,4,5,6]
unshift!(a,7) # => [7,2,4,3,4,5,6]
# Nombres de funciónes que terminan en exclamaciones indican que modifican
# su argumento.
arr = [5,4,6] # => 3-element Int64 Array: [5,4,6]
sort(arr) # => [4,5,6]; arr es todavía [5,4,6]
sort!(arr) # => [4,5,6]; arr es ahora [4,5,6]
# Buscando fuera de límites es un BoundsError
try
a[0] # => ERROR: BoundsError() in getindex at array.jl:270
a[end+1] # => ERROR: BoundsError() in getindex at array.jl:270
catch e
println(e)
end
# Errors dan la línea y el archivo de su procedencia, aunque sea en el standard
# library. Si construyes Julia de source, puedes buscar en el source para
# encontrar estos archivos.
# Se puede inicializar arrays de un range
a = [1:5] # => 5-element Int64 Array: [1,2,3,4,5]
# Puedes mirar en ranges con sintaxis slice.
a[1:3] # => [1, 2, 3]
a[2:end] # => [2, 3, 4, 5]
# Eliminar elementos de una array por índice con splice!
arr = [3,4,5]
splice!(arr,2) # => 4 ; arr es ahora [3,5]
# Concatenar listas con append!
b = [1,2,3]
append!(a,b) # ahroa a es [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3]
# Comprueba la existencia en una lista con in
in(1, a) # => true
# Examina la longitud con length
length(a) # => 8
# Tuples son immutable.
tup = (1, 2, 3) # => (1,2,3) # un (Int64,Int64,Int64) tuple.
tup[1] # => 1
try:
tup[1] = 3 # => ERROR: no method setindex!((Int64,Int64,Int64),Int64,Int64)
catch e
println(e)
end
# Muchas funciones de lista también trabajan en las tuples
length(tup) # => 3
tup[1:2] # => (1,2)
in(2, tup) # => true
# Se puede desempacar tuples en variables
a, b, c = (1, 2, 3) # => (1,2,3) # a is now 1, b is now 2 and c is now 3
# Los tuples se crean, incluso si se omite el paréntesis
d, e, f = 4, 5, 6 # => (4,5,6)
# Un tuple 1-elemento es distinto del valor que contiene
(1,) == 1 # => false
(1) == 1 # => true
# Mira que fácil es cambiar dos valores
e, d = d, e # => (5,4) # d is now 5 and e is now 4
# Dictionaries almanecan mapeos
dict_vacio = Dict() # => Dict{Any,Any}()
# Se puede crear un dictionary usando un literal
dict_lleno = ["one"=> 1, "two"=> 2, "three"=> 3]
# => Dict{ASCIIString,Int64}
# Busca valores con []
dict_lleno["one"] # => 1
# Obtén todas las claves
keys(dict_lleno)
# => KeyIterator{Dict{ASCIIString,Int64}}(["three"=>3,"one"=>1,"two"=>2])
# Nota - claves del dictionary no están ordenados ni en el orden en que se
# insertan.
# Obtén todos los valores
values(dict_lleno)
# => ValueIterator{Dict{ASCIIString,Int64}}(["three"=>3,"one"=>1,"two"=>2])
# Nota - Igual que el anterior en cuanto a ordenamiento de claves.
# Compruebe si hay existencia de claves en un dictionary con in y haskey
in(("uno", 1), dict_lleno) # => true
in(("tres", 3), dict_lleno) # => false
haskey(dict_lleno, "one") # => true
haskey(dict_lleno, 1) # => false
# Tratando de buscar una clave que no existe producirá un error
try
dict_lleno["dos"] # => ERROR: key not found: dos in getindex at dict.jl:489
catch e
println(e)
end
# Utilice el método get para evitar ese error proporcionando un valor
# predeterminado
# get(dictionary,key,default_value)
get(dict_lleno,"one",4) # => 1
get(dict_lleno,"four",4) # => 4
# Usa Sets para representar colecciones (conjuntos) de valores únicos, no
# ordenadas
conjunto_vacio = Set() # => Set{Any}()
# Iniciar una set de valores
conjunto_lleno = Set(1,2,2,3,4) # => Set{Int64}(1,2,3,4)
# Añadir más valores a un conjunto
push!(conjunto_lleno,5) # => Set{Int64}(5,4,2,3,1)
push!(conjunto_lleno,5) # => Set{Int64}(5,4,2,3,1)
# Compruebe si los valores están en el conjunto
in(2, conjunto_lleno) # => true
in(10, conjunto_lleno) # => false
# Hay funciones de intersección de conjuntos, la unión, y la diferencia.
conjunto_otro= Set(3, 4, 5, 6) # => Set{Int64}(6,4,5,3)
intersect(conjunto_lleno, conjunto_otro) # => Set{Int64}(3,4,5)
union(conjunto_lleno, conjunto_otro) # => Set{Int64}(1,2,3,4,5,6)
setdiff(Set(1,2,3,4),Set(2,3,5)) # => Set{Int64}(1,4)
####################################################
## 3. Control de Flujo
####################################################
# Hagamos una variable
una_variable = 5
# Aquí está una declaración de un 'if'. La indentación no es significativa en
# Julia
if una_variable > 10
println("una_variable es completamente mas grande que 10.")
elseif una_variable < 10 # Este condición 'elseif' es opcional.
println("una_variable es mas chica que 10.")
else # Esto también es opcional.
println("una_variable es de hecho 10.")
end
# => imprime "una_variable es mas chica que 10."
# For itera sobre tipos iterables
# Tipos iterables incluyen Range, Array, Set, Dict, y String.
for animal=["perro", "gato", "raton"]
println("$animal es un mamifero")
# Se puede usar $ para interpolar variables o expresiónes en strings
end
# imprime:
# perro es un mamifero
# gato es un mamifero
# raton es un mamifero
for a in ["perro"=>"mamifero","gato"=>"mamifero","raton"=>"mamifero"]
println("$(a[1]) es un $(a[2])")
end
# imprime:
# perro es un mamifero
# gato es un mamifero
# raton es un mamifero
for (k,v) in ["perro"=>"mamifero", "gato"=>"mamifero", "raton"=>"mamifero"]
println("$k es un $v")
end
# imprime:
# perro es un mamifero
# gato es un mamifero
# raton es un mamifero
# While itera hasta que una condición no se cumple.
x = 0
while x < 4
println(x)
x += 1 # versión corta de x = x + 1
end
# imprime:
# 0
# 1
# 2
# 3
# Maneja excepciones con un bloque try/catch
try
error("ayuda")
catch e
println("capturando $e")
end
# => capturando ErrorException("ayuda")
####################################################
## 4. Funciones
####################################################
# Usa 'function' para crear nuevas funciones
#function nombre(arglist)
# cuerpo...
#end
function suma(x, y)
println("x es $x e y es $y")
# Las funciones devuelven el valor de su última declaración
x + y
end
suma(5, 6) # => 11 # después de imprimir "x es 5 e y es de 6"
# Puedes definir funciones que toman un número variable de
# argumentos posicionales
function varargs(args...)
return args
# Usa la palabra clave return para devolver en cualquier lugar de la función
end
# => varargs (generic function with 1 method)
varargs(1,2,3) # => (1,2,3)
# El ... se llama un splat.
# Acabamos de utilizar lo en una definición de función.
# También se puede utilizar en una llamada de función,
# donde va splat un Array o el contenido de un Tuple en la lista de argumentos.
Set([1,2,3]) # => Set{Array{Int64,1}}([1,2,3]) # Produce un Set de Arrays
Set([1,2,3]...) # => Set{Int64}(1,2,3) # esto es equivalente a Set(1,2,3)
x = (1,2,3) # => (1,2,3)
Set(x) # => Set{(Int64,Int64,Int64)}((1,2,3)) # un Set de Tuples
Set(x...) # => Set{Int64}(2,3,1)
# Puede definir funciones con argumentos posicionales opcionales
function defaults(a,b,x=5,y=6)
return "$a $b y $x $y"
end
defaults('h','g') # => "h g y 5 6"
defaults('h','g','j') # => "h g y j 6"
defaults('h','g','j','k') # => "h g y j k"
try
defaults('h') # => ERROR: no method defaults(Char,)
defaults() # => ERROR: no methods defaults()
catch e
println(e)
end
# Puedes definir funciones que toman argumentos de palabra clave
function args_clave(;k1=4,nombre2="hola") # note the ;
return ["k1"=>k1,"nombre2"=>nombre2]
end
args_clave(nombre2="ness") # => ["nombre2"=>"ness","k1"=>4]
args_clave(k1="mine") # => ["k1"=>"mine","nombre2"=>"hola"]
args_clave() # => ["nombre2"=>"hola","k1"=>4]
# Puedes combinar todo tipo de argumentos en la misma función
function todos_los_args(arg_normal, arg_posicional_opcional=2; arg_clave="foo")
println("argumento normal: $arg_normal")
println("argumento optional: $arg_posicional_opcional")
println("argumento de clave: $arg_clave")
end
todos_los_args(1, 3, arg_clave=4)
# imprime:
# argumento normal: 1
# argumento optional: 3
# argumento de clave: 4
# Julia tiene funciones de primera clase
function crear_suma(x)
suma = function (y)
return x + y
end
return suma
end
# Esta es el sintaxis "stabby lambda" para crear funciones anónimas
(x -> x > 2)(3) # => true
# Esta función es idéntica a la crear_suma implementación anterior.
function crear_suma(x)
y -> x + y
end
# También puedes nombrar la función interna, si quieres
function crear_suma(x)
function suma(y)
x + y
end
suma
end
suma_10 = crear_suma(10)
suma_10(3) # => 13
# Hay funciones integradas de orden superior
map(suma_10, [1,2,3]) # => [11, 12, 13]
filter(x -> x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
# Podemos usar listas por comprensión para mapeos
[suma_10(i) for i=[1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
[suma_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
####################################################
## 5. Tipos
####################################################
# Julia tiene sistema de tipos.
# Cada valor tiene un tipo y las variables no tienen propios tipos.
# Se puede utilizar la función `typeof` para obtener el tipo de un valor.
typeof(5) # => Int64
# Los tipos son valores de primera clase
typeof(Int64) # => DataType
typeof(DataType) # => DataType
# DataType es el tipo que representa los tipos, incluyéndose a sí mismo.
# Los tipos se usan para la documentación, optimizaciones, y envio.
# No están comprobados estáticamente.
# Los usuarios pueden definir tipos
# Son como registros o estructuras en otros idiomas.
# Nuevos tipos se definen utilizado la palabra clave `type`.
# type Nombre
# field::OptionalType
# ...
# end
type Tigre
longituddecola::Float64
colordelpelaje # no incluyendo una anotación de tipo es el mismo que `::Any`
end
# Los argumentos del constructor por default son las propiedades
# del tipo, en el orden en que están listados en la definición
tigger = Tigre(3.5,"anaranjado") # => Tiger(3.5,"anaranjado")
# El tipo funciona como la función constructora de valores de ese tipo
sherekhan = typeof(tigger)(5.6,"fuego") # => Tiger(5.6,"fuego")
# Este estilo de tipos son llamados tipos concrete
# Se pueden crear instancias, pero no pueden tener subtipos.
# La otra clase de tipos es tipos abstractos (abstract types).
# abstract Nombre
abstract Gato # sólo un nombre y un punto en la jerarquía de tipos
# De los tipos Abstract no se pueden crear instancias, pero pueden tener
# subtipos. Por ejemplo, Number es un tipo abstracto.
subtypes(Number) # => 6-element Array{Any,1}:
# Complex{Float16}
# Complex{Float32}
# Complex{Float64}
# Complex{T<:Real}
# Real
subtypes(Gato) # => 0-element Array{Any,1}
# Cada tipo tiene un supertipo, utilice la función `súper` para conseguirlo.
typeof(5) # => Int64
super(Int64) # => Signed
super(Signed) # => Real
super(Real) # => Number
super(Number) # => Any
super(super(Signed)) # => Number
super(Any) # => Any
# Todo de estos tipos, a excepción de Int64, son abstractos.
# <: es el operador de subtipos
type Leon <: Gato # Leon es un subtipo de Gato
color_de_crin
rugido::String
end
# Se puede definir más constructores para su tipo.
# Sólo defina una función del mismo nombre que el tipo
# y llame a un constructor existente para obtener un valor del tipo correcto
Leon(rugido::String) = Leon("verde",rugido)
# Este es un constructor externo porque es fuera de la definición del tipo
type Pantera <: Gato # Pantera tambien es un a subtipo de Cat
color_de_ojos
Pantera() = new("verde")
# Panteras sólo tendrán este constructor, y ningún constructor
# predeterminado.
end
# Utilizar constructores internos, como Panther hace, te da control sobre cómo
# se pueden crear valores del tipo. Cuando sea posible, debes utilizar
# constructores exteriores en lugar de los internos.
####################################################
## 6. Envio múltiple
####################################################
# En Julia, todas las funciones nombradas son funciones genéricas.
# Esto significa que se construyen a partir de muchos métodos pequeños
# Cada constructor de Leon es un método de la función genérica Leon.
# Por ejemplo, vamos a hacer un maullar función:
# Definiciones para Leon, Pantera, y Tigre
function maullar(animal::Leon)
animal.rugido # acceso utilizando notación de puntos
end
function maullar(animal::Pantera)
"grrr"
end
function maullar(animal::Tigre)
"rawwwr"
end
# Prueba de la función maullar
maullar(tigger) # => "rawwr"
maullar(Leon("cafe","ROAAR")) # => "ROAAR"
maullar(Pantera()) # => "grrr"
# Revisar la jerarquía de tipos locales
issubtype(Tigre,Gato) # => false
issubtype(Leon,Gato) # => true
issubtype(Pantera,Gato) # => true
# Definición de una función que toma Gatos
function mascota(gato::Gato)
println("El gato dice $(maullar(gato))")
end
mascota(Leon("42")) # => imprime "El gato dice 42"
try
mascota(tigger) # => ERROR: no method mascota(Tigre))
catch e
println(e)
end
# En los lenguajes orientados a objetos, expedición única es común. Esto
# significa que el método se recogió basándose en el tipo del primer argumento.
# En Julia, todos los tipos de argumentos contribuyen a seleccionar el mejor
# método.
# Vamos a definir una función con más argumentos, para que podamos ver la
# diferencia
function pelear(t::Tigre,c::Gato)
println("¡El tigre $(t.colordelpelaje) gana!")
end
# => pelear (generic function with 1 method)
pelear(tigger,Pantera()) # => imprime ¡El tigre anaranjado gana!
pelear(tigger,Leon("ROAR")) # => ¡El tigre anaranjado gana!
# Vamos a cambiar el comportamiento cuando el Gato es específicamente un Leon
pelear(t::Tigre,l::Leon) = println("El león con melena $(l.color_de_crin) gana")
# => pelear (generic function with 2 methods)
pelear(tigger,Pantera()) # => imprime ¡El tigre anaranjado gana!
pelear(tigger,Leon("ROAR")) # => imprime El león con melena verde gana
# No necesitamos un tigre para poder luchar
pelear(l::Leon,c::Gato) = println("El gato victorioso dice $(maullar(c))")
# => fight (generic function with 3 methods)
pelear(Leon("balooga!"),Pantera()) # => imprime El gato victorioso dice grrr
try
pelear(Pantera(),Leon("RAWR")) # => ERROR: no method pelear(Pantera, Leon))
catch
end
# Un metodo con el gato primero
pelear(c::Gato,l::Leon) = println("El gato le gana al León")
# Warning: New definition
# pelear(Gato,Leon) at none:1
# is ambiguous with:
# pelear(Leon,Gato) at none:1.
# To fix, define
# pelear(Leon,Leon)
# before the new definition.
# pelear (generic function with 4 methods)
# Esta advertencia se debe a que no está claro que metodo de pelear será llamado
# en:
pelear(Leon("RAR"),Leon("cafe","rar")) # => imprime El gato victorioso dice rar
# El resultado puede ser diferente en otras versiones de Julia
pelear(l::Leon,l2::Leon) = println("Los leones llegan a un empate")
pelear(Leon("GR"),Leon("cafe","rar")) # => imprime Los leones llegan a un empate
# Un vistazo al nivel bajo
# Se puede echar un vistazo a la LLVM y el código ensamblador generado.
area_cuadrada(l) = l * l # area_cuadrada (generic function with 1 method)
area_cuadrada(5) # => 25
# ¿Qué sucede cuando damos area_cuadrada diferentes argumentos?
code_native(area_cuadrada, (Int32,))
# .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions
# Filename: none
# Source line: 1 # Prologue
# push RBP
# mov RBP, RSP
# Source line: 1
# movsxd RAX, EDI # Fetch l from memory?
# imul RAX, RAX # Square l and store the result in RAX
# pop RBP # Restore old base pointer
# ret # Result will still be in RAX
code_native(area_cuadrada, (Float32,))
# .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions
# Filename: none
# Source line: 1
# push RBP
# mov RBP, RSP
# Source line: 1
# vmulss XMM0, XMM0, XMM0 # Scalar single precision multiply (AVX)
# pop RBP
# ret
code_native(area_cuadrada, (Float64,))
# .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions
# Filename: none
# Source line: 1
# push RBP
# mov RBP, RSP
# Source line: 1
# vmulsd XMM0, XMM0, XMM0 # Scalar double precision multiply (AVX)
# pop RBP
# ret
#
# Ten en cuenta que Julia usará instrucciones de "floating point" si alguno de
# los argumentos son "floats"
# Vamos a calcular el área de un círculo
area_circulo(r) = pi * r * r # circle_area (generic function with 1 method)
area_circulo(5) # 78.53981633974483
code_native(area_circulo, (Int32,))
# .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions
# Filename: none
# Source line: 1
# push RBP
# mov RBP, RSP
# Source line: 1
# vcvtsi2sd XMM0, XMM0, EDI # Load integer (r) from memory
# movabs RAX, 4593140240 # Load pi
# vmulsd XMM1, XMM0, QWORD PTR [RAX] # pi * r
# vmulsd XMM0, XMM0, XMM1 # (pi * r) * r
# pop RBP
# ret
#
code_native(area_circulo, (Float64,))
# .section __TEXT,__text,regular,pure_instructions
# Filename: none
# Source line: 1
# push RBP
# mov RBP, RSP
# movabs RAX, 4593140496
# Source line: 1
# vmulsd XMM1, XMM0, QWORD PTR [RAX]
# vmulsd XMM0, XMM1, XMM0
# pop RBP
# ret
#
```
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Puedes obtener muchos más detalles en [The Julia Manual](http://docs.julialang.org/en/latest/manual/)
El mejor lugar para obtener ayuda con Julia es el (muy amable) [lista de correos](https://groups.google.com/forum/#!forum/julia-users).
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