3、使用 IPython 进行高性能计算

使用 IPython 进行高性能计算

1. Python 作为原型开发语言

Python 作为一种原型开发语言表现出色。它灵活且易于使用，能减少开发时间，同时又足够强大，可以实现复杂的算法。由于原型通常不要求高效，只需要快速且低成本，所以 Python 的解释性本质并不是问题。

可以采用进化原型开发方法。在这种方法中，先构建并评估一个初始原型，根据评估结果决定修改方案，对原始原型进行修改，得到改进版本，如此循环，直到软件令人满意。这种方法的一个优点是，系统始终有一个可运行的版本用于基准测试等。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，可按照跨语言开发的方式进行修改。

2. 快速傅里叶变换示例

Rosetta Code 网站提供了许多不同编程语言解决问题的代码示例。下面是用 Fortran 和 Python 实现快速傅里叶变换（FFT）的代码。

Fortran 代码

module fft_mod
  implicit none
  integer,       parameter :: dp=selected_real_kind(15,300)
  real(kind=dp), parameter :: pi=3.141592653589793238460_dp
contains
  ! In place Cooley-Tukey FFT
  recursive subroutine fft(x)
    complex(kind=dp), dimension(:), intent(inout)  :: x
    complex(kind