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吊打Python！Mojo语言首探！( 二 )

Mojo


notebook 演示还举例说明了如何通过并行、向量化和“平铺”（增加操作的缓存位置）来加速Mojo代码 。其中一个演示是128x128矩阵乘法演示，通过简单地按原样运行而无需特别修改，它的速度据称是Python的17倍（使用Mojo游乐场中的Python运行时） 。
Mojo通过添加类型注释增加了1866x的加速，通过添加矢量化操作增加了8500x的加速和通过添加并行化增加了15000x的加速 。
同样，验证这些声明的最佳方法是让Mojo在本地可用，但值得在同一代码中同时试验Python运行时和Mojo编译器，看看会发生什么 。
4、Mojo能取代Python吗？Mojo的第一次公开演讲就证明了它是数据科学和机器学习的一种语言 。这两个主题构成了Python现代用例的很大一部分，这并不是因为Python本身很快，而是因为它为难以使用的快速事物提供了一个方便的编程接口 。
Mojo显然是为了提供该用例的默认快速版本，在该版本中，不必通过外部库来快速实现 。Mojo的目标不是Python更广泛的用例集：web后端、流程自动化等等，至少在早期不是这样 。这可能会在Mojo更完整、拥有更好的第三方库时出现，但这显然不是首要任务 。
即使默认情况下Mojo更快，也很难取代Python在机器学习和数据科学中的地位 。Python的用户社区、现有的软件文化和便利性都使其成为这些领域的支柱 。Mojo必须做的不仅仅是快速地取代Python来完成这项工作 。尽管如此，看看Mojo如何继续沿着其Python兼容和快速用例的路径，进行开发还是很有趣的 。




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