PYPROGLIB Telegram 6874
📱 Python теперь может вызывать Mojo-код

Что такое Mojo

Mojo — компилируемый язык с синтаксисом Python и скоростью C. Создан для ML, численных вычислений и высокопроизводительного кода.

Теперь Python умеет напрямую вызывать Mojo-функции — и это меняет игру.

Как это работает

1. Установка:
uv pip install modular --index-url https://dl.modular.com/public/nightly/python/simple/


2. Mojo-функция:
fn factorial(py_obj: PythonObject) raises -> PythonObject:
var n = Int(py_obj)
var result = 1
for i in range(1, n + 1):
result *= i
return result


3. Вызов из Python:
import mojo_module
print(mojo_module.factorial(10))


Производительность

На factorial(10) разница небольшая.
Но при подсчёте простых чисел до 20 000:
— Python: \~0.45 сек
— NumPy: \~0.26 сек
— Mojo: \~0.01 сек (!)

Mojo оказался в десятки раз быстрее, даже с простой реализацией.

Недочёты

При больших числах (factorial(100)) возможны переполнения — тип Int ограничен. Также Mojo всё ещё в стадии активной разработки.

Вывод

➡️ Mojo уже ускоряет Python-код и отлично подходит для тяжёлых вычислений.
➡️ Он проще, чем Rust, и быстрее, чем Python — особенно на численных задачах.
➡️ Пока это не продакшн-решение, но потенциал огромный.

🔗 Больше деталей по ссылке: https://clc.to/4WM6Hw

Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍106❤‍🔥1



tgoop.com/pyproglib/6874
Create:
Last Update:

📱 Python теперь может вызывать Mojo-код

Что такое Mojo

Mojo — компилируемый язык с синтаксисом Python и скоростью C. Создан для ML, численных вычислений и высокопроизводительного кода.

Теперь Python умеет напрямую вызывать Mojo-функции — и это меняет игру.

Как это работает

1. Установка:

uv pip install modular --index-url https://dl.modular.com/public/nightly/python/simple/


2. Mojo-функция:
fn factorial(py_obj: PythonObject) raises -> PythonObject:
var n = Int(py_obj)
var result = 1
for i in range(1, n + 1):
result *= i
return result


3. Вызов из Python:
import mojo_module
print(mojo_module.factorial(10))


Производительность

На factorial(10) разница небольшая.
Но при подсчёте простых чисел до 20 000:
— Python: \~0.45 сек
— NumPy: \~0.26 сек
— Mojo: \~0.01 сек (!)

Mojo оказался в десятки раз быстрее, даже с простой реализацией.

Недочёты

При больших числах (factorial(100)) возможны переполнения — тип Int ограничен. Также Mojo всё ещё в стадии активной разработки.

Вывод

➡️ Mojo уже ускоряет Python-код и отлично подходит для тяжёлых вычислений.
➡️ Он проще, чем Rust, и быстрее, чем Python — особенно на численных задачах.
➡️ Пока это не продакшн-решение, но потенциал огромный.

🔗 Больше деталей по ссылке: https://clc.to/4WM6Hw

Библиотека питониста #буст

BY Библиотека питониста | Python, Django, Flask




Share with your friend now:
tgoop.com/pyproglib/6874

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Each account can create up to 10 public channels 6How to manage your Telegram channel? Hashtags are a fast way to find the correct information on social media. To put your content out there, be sure to add hashtags to each post. We have two intelligent tips to give you: During the meeting with TSE Minister Edson Fachin, Perekopsky also mentioned the TSE channel on the platform as one of the firm's key success stories. Launched as part of the company's commitments to tackle the spread of fake news in Brazil, the verified channel has attracted more than 184,000 members in less than a month. The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information.
from us


Telegram Библиотека питониста | Python, Django, Flask
FROM American