3、Python与高性能计算：从原型到并行编程

Python与高性能计算：从原型到并行编程

1. Python作为原型语言的优势

Python是一种出色的原型开发语言。它具有灵活性，易于使用，能有效减少开发时间，同时又具备实现复杂算法的强大能力。由于原型通常不要求高效，只追求快速和低成本，所以Python的解释性特点并不会成为问题。

有一种名为“进化原型法”的开发方法。该方法先构建并评估初始原型，根据评估结果决定修改内容，对原原型进行修改后得到改进版本，如此循环，直到软件达到满意效果。这种方法的一个优点是，系统始终有一个可用于基准测试、测试等的可用版本。持续评估的结果可能会指出某些功能用某种语言实现会更好，这可以按照跨语言开发的方式进行修改。

2. 快速傅里叶变换示例

以快速傅里叶变换为例，我们来看用Fortran和Python编写的常见科学算法测试程序，同时会探讨效率和软件工程相关问题。

Rosetta Code（http://rosettacode.org/wiki/Rosetta_Code）是一个优秀的网站，提供了多种编程语言解决各种问题的代码示例。虽然不能保证这些代码是最优的，但对于学习新语言的人来说很有帮助，代码通常清晰且组织良好。以下是该网站上的快速傅里叶变换代码示例：

Fortran代码 ：

module fft_mod
  implicit none
  integer,       parameter :: dp=selected_real_kind(15,300)
  real(kind=dp), parameter ::