本文翻译自 Woxi - Wolfram Language / Mathematica reimplementation in Rust，原载于 Hacker News。

什么是 Woxi？

如果你曾经使用过 Mathematica，一定对 Wolfram 语言（Wolfram Language）不陌生。这是一门在科学计算、符号运算领域非常强大的语言，但有一个问题——它需要昂贵的许可证，而且启动速度不够快。

Woxi 是一个用 Rust 编写的 Wolfram 语言子集解释器。名字很有意思，Woxi = Wolfram + Oxidized（氧化，Rust 的双关语），寓意”用 Rust 重写的 Wolfram”。

核心特性

Woxi 的初始目标是实现 Wolfram 语言的一个子集，让它能够用于：

• CLI 脚本编写
• Jupyter notebook 环境

来看一个简单的例子：

#!/usr/bin/env woxi

(* 打印 5 个 1 到 6 之间的随机整数 *)
Print[RandomInteger[{1, 6}, 5]]

为什么选择 Woxi？

1. 速度更快

Woxi 比 WolframScript 运行更快，原因很简单：

• 没有启动内核（kernel）的开销
• 没有许可证验证的过程

如果你经常需要在命令行执行 Mathematica 脚本，这个启动速度的差异会非常明显。

2. 完全开源

Woxi 是开源项目，你可以自由使用、修改和贡献代码。

3. Jupyter 支持

Woxi 可以集成到 Jupyter notebook 中，这对于数据分析和科学计算场景非常实用。

安装与使用

安装

首先确保你的系统已经安装了 Rust 的 cargo。然后从源码构建：

git clone https://github.com/ad-si/Woxi
cd Woxi
make install

命令行使用

直接在命令行执行表达式：

woxi eval 'StringJoin["Hello", " ", "World!"]'
# 输出: Hello World!

运行脚本文件：

woxi run tests/cli/hello_world.wls

启动 REPL 交互环境：

woxi repl

Jupyter Notebook

Woxi 也支持在 Jupyter notebook 中使用：

cd examples && jupyter lab

CLI 命令对比

这里有一个 Woxi 和 WolframScript 的命令对比表：

可以看到，Woxi 的命令更加简洁直观。

项目现状与参与贡献

Woxi 目前仍在积极开发中。你可以通过以下方式了解项目进度：

• CLI tests 目录 - 查看所有当前支持的命令及其预期输出
• functions.csv 文件 - 查看所有 Wolfram 语言函数的实现状态

项目欢迎社区贡献，如果你对编译器、解释器开发感兴趣，这是一个很好的学习项目。

相关项目

生态系统中还有其他一些值得关注的项目：

• CodeParser - 将 Wolfram 语言解析为 AST 或 CST
• Mastika - 另一个 Rust 实现的 Wolfram Mathematica
• wolfram-expr - 在 Rust 中表示 Wolfram 语言表达式
• Wolfram Parser - Rust 编写的 Wolfram 语言解析器

个人观点

Woxi 代表了一个有趣的趋势：用现代系统编程语言重新实现经典工具。Rust 的内存安全和性能特性，使它成为这类项目的理想选择。

对于中国开发者来说，如果你：

• 想学习 Mathematica/Wolfram 语言但不想购买许可证
• 需要在服务器或 CI/CD 环境中运行 Wolfram 脚本
• 对编译器和解释器开发感兴趣

Woxi 都是一个值得关注的项目。

当然，Woxi 目前还处于早期阶段，只实现了 Wolfram 语言的一个子集。如果你需要完整的 Mathematica 功能，还是需要使用官方产品。但作为学习工具和轻量级替代方案，Woxi 已经展现出不错的潜力。

小结

• Woxi 是用 Rust 实现的 Wolfram 语言解释器
• 启动速度快，无许可证开销
• 支持 CLI 脚本和 Jupyter notebook
• 开源项目，欢迎贡献
• 适合学习和轻量级使用场景

如果你对符号计算、科学计算感兴趣，不妨给 Woxi 一个 star，或者参与贡献代码！