Python已成为许多快速发展的领域中最受欢迎的语言，例如深度学习和数据科学。然而，它的易读性是以性能为代价的。当然，我们都会时不时抱怨程序性能，Python当然不应该承担所有责任。尽管如此，可以公平地说，Python作为解释语言的特性并没有帮助，尤其是在计算密集型场景中（例如，当有多个嵌套的for循环时）。

　　如果您曾经陷入以下情况之一，那么本文绝对适合您。

　　在我的Python程序中运行一个巨大的for循环需要很长时间......

　　我的程序在某些计算任务上存在瓶颈。用C++重写代码，用ctypes模块调用C++是可行的，但不够简单，代码移植到其他设备时有编译失败的风险。如果我能在Python脚本中完成所有工作，那就更好了。

　　我是一个忠实的C++/Fortran用户，但我想尝试一下Python，因为它越来越受欢迎。然而，用Python重写代码是一场噩梦——我觉得性能必须比以前慢100倍以上！

　　我需要处理大量图像，而OpenCV无法满足我的需求。所以我必须手动编写嵌套循环。这不是很愉快。

　　如果您可以联系，那么您可能想了解更多关于太极的信息。对于没有听说过Taichi的人：Taichi是一个嵌入在Python中的DSL，但有自己的编译器来接管用装饰的代码​​ti.kernel​​，实现在包括CPU和GPU在内的各种硬件上的高性能执行。它提供的最显着优势之一是加速Python代码，因此无需再羡慕C++/CUDA的性能。

　　Taichi社区的开发人员在提高taichi与Python的兼容性方面付出了很多努力。到目前为止，所有太极功能都可以在您之后完美运行​​import taichi as ti​​；您可以通过命令轻松安装Taichi​​pip install​​并与其他Python库进行交互，包括NumPy、Matplotlib和PyTorch。taichi https://taichi-lang.cn/