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5倍性能提升！Python让程序员欣喜不已，后院活动部强烈推荐！

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在竞争激烈的CAD / CAE世界中，软件开发人员现在可以通过使用加速的 Python实现来增加实际价值。一些DATADVANCE的测试结果验证了，这些测试结果以高端CAD / CAE模型优化产品而闻名，可以量化价值。

Python语言被称为易于学习和使用。但是，作为一种解释型语言，Python对于计算密集型应用程序的速度太慢而闻名。

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最新线报显示，使用加速Python获得更高的性能。感谢英特尔的一些Python爱好者，我们都可以使用加速的Python，从而为Python性能带来巨大回报，而不需要我们更改代码。它是无缝切入的，通过切换到更新的Python来完成的，该Python使用下面的高性能数据分析和数学库（包括NumPy，SciPy，scikit-learn，pandas，Jupyter，matplotlib，mpi4py等）。加速Python旨在提供编译语言的速度，并对各种处理器进行全面优化，但不需要对代码进行任何更改或兼容性方面的妥协。

作为加速Python的好处的一个例子，DATADVANCE在本白皮书中强调了一些令人鼓舞的结果。

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他们软件的一个显着功能是通过Python支持完整的“可脚本化”。通过转向加速Python，他们对Python的依赖使他们通过更快的方式为客户提供更高的性能。具体而言，他们使用他们的旗舰产品pSeven平台测试了英特尔 ®Python 分发版*，并发现它比标准（非加速）Python分发提高了5倍的性能。当转向加速的Python时，没有代码发生变化，也没有能力发生变化。

DATADVANCE测试了英特尔Python发行版（带加速）和标准Python（无加速）。报告中包含结果的白皮书引用了他们的首席开发人员Dmitry Vetrov的话：“我们测试了Python和NumPy的不同版本组合和分布，以便使用pSeven Core评估Sobol指数，因为这是我们客户解决的常见问题之一。对于老版本的Python，例如2.6，即使是10倍的升幅也是如此，但对于较新版本的升幅，它保持在3倍到5倍左右。“

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                  这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。    &
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