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在原型开发方面表现出色。它具有灵活性且易于使用，能够减少开发时间，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的解释性本质并非问题。

可以采用进化原型法，步骤如下：
1. 构建并评估初始原型。
2. 根据评估结果决定更改内容。
3. 对原始原型进行更改，得到改进版本。
4. 重复上述循环，直到软件令人满意。

这种方法的优点是系统始终有可用的工作版本用于基准测试等。在评估过程中，可能会发现某些功能用某种语言实现效果更好，可参考跨语言开发部分进行更改。

2. 快速傅里叶变换示例

以快速傅里叶变换为例，分别展示Fortran和Python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
    co