用 Taichi 加速 Python：提速 100+ 倍
Python 已经成为世界上最流行的编程语言，尤其在深度学习、数据科学等领域占据主导地位。但是由于其解释执行的属性，Python 较低的性能很影响它在计算密集（比如多重 for 循环）的场景下发挥作用，实在让人又爱又恨。如果你是一名经常需要使用 Python 进行密集计算的开发者，我相信你肯定会有下面的类似经历：
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我的 Python 程序里面有个很大的 for 循环，循环体里面全是密集的计算，跑起来好慢啊...
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我的程序里面只有一小部分计算是性能瓶颈，虽然可以用 C++ 改写然后用 ctypes 绑定一下，但是那样会很麻烦，还会有在别的机器上编译不了的风险。我希望所有的工作都能在一个 Python 脚本中完成！
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我之前是忠实的 C++/Fortran 用户，但是最近周围的同学用 Python 的越来越多，我也想试试 Python，但是无奈很多祖传代码用 Python 改写以后就会慢 100 多倍，我接受不了...
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我的工作中需要处理大量图片数据，而需要的图像处理功能 OpenCV 又不提供，只能自己手写两重 for 循环，在 Python 里面这么搞真是太痛苦了 ...
如果你有类似的烦恼，那真的值得了解一下 Taichi。我来简单介绍一下：Taichi 是一个嵌入在 Python 中的领域特定语言，其一大功能就是加速 Python。Taichi 通过自己的编译器将被 @ti.kernel 修饰的函数编译到各种硬件上，包括 CPU 和 GPU，然后高性能执行。
（用户不用关心的）Taichi 运行原理：Python 代码被 Taichi 编译器编译到高性能二进制
由于 Taichi 开发者社区花了大量的精力优化 Taichi 在 Python 中的使用体验，所有的 Taichi 功能都可以在 import taichi as ti 以后使用，Taichi 本身也可以使用 pip 进行安装。当然，Taichi 也可以与常用的 Python 包（numpy、matplotlib、PyTorch 等）进行交互。
在这篇文章中，我们将通过三个计算例子来演示如何使用 Taichi 让你的 Python 轻松加速 > 50 倍。这三个例子是：1. 计算质数数目；2. 动态规划求解最长公共子序列；3. 求解反应-扩散方程。
https://github.com/taichi-dev/faster-python-with-taichi
计算素数个数
作为开胃小菜，我们先做一个小实验：计算小于给定正整数 的素数的个数。相信任何对 Python 有基础了解的人都不难写出类似下面这样的解法：
"""Count the number of primes in range [1, n].
"""
def is_prime(n: int):
result = True
for k in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
if n % k == 0:
result = False
break
return result
def count_primes(n: int) -> int:
count = 0
for k in range(2, n):
if is_prime(k):
count += 1
return count
print(count_primes(1000000))
这个方法的思路简单且粗暴：我们用一个函数 is_prime 来判断某个正整数 是不是素数，是素数则返回 1，不是则返回 0。这只要遍历检查从 2 到 之间是否有整数能够整除 即可。然后将小于 的全部整数依次代入此函数并统计结果。将上面的代码保存为 count_primes.py，在命令行运行：
time python count_primes.py
在我的电脑上输出的运行结果是：
78498
real 0m2.235s
user 0m2.235s
sys