Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 134 in /var/www/tg-me/post.php on line 75
Библиотека питониста | Python, Django, Flask | Telegram Webview: pyproglib/6874 -
Telegram Group & Telegram Channel
📱 Python теперь может вызывать Mojo-код

Что такое Mojo

Mojo — компилируемый язык с синтаксисом Python и скоростью C. Создан для ML, численных вычислений и высокопроизводительного кода.

Теперь Python умеет напрямую вызывать Mojo-функции — и это меняет игру.

Как это работает

1. Установка:
uv pip install modular --index-url https://dl.modular.com/public/nightly/python/simple/


2. Mojo-функция:
fn factorial(py_obj: PythonObject) raises -> PythonObject:
var n = Int(py_obj)
var result = 1
for i in range(1, n + 1):
result *= i
return result


3. Вызов из Python:
import mojo_module
print(mojo_module.factorial(10))


Производительность

На factorial(10) разница небольшая.
Но при подсчёте простых чисел до 20 000:
— Python: \~0.45 сек
— NumPy: \~0.26 сек
— Mojo: \~0.01 сек (!)

Mojo оказался в десятки раз быстрее, даже с простой реализацией.

Недочёты

При больших числах (factorial(100)) возможны переполнения — тип Int ограничен. Также Mojo всё ещё в стадии активной разработки.

Вывод

➡️ Mojo уже ускоряет Python-код и отлично подходит для тяжёлых вычислений.
➡️ Он проще, чем Rust, и быстрее, чем Python — особенно на численных задачах.
➡️ Пока это не продакшн-решение, но потенциал огромный.

🔗 Больше деталей по ссылке: https://clc.to/4WM6Hw

Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/pyproglib/6874
Create:
Last Update:

📱 Python теперь может вызывать Mojo-код

Что такое Mojo

Mojo — компилируемый язык с синтаксисом Python и скоростью C. Создан для ML, численных вычислений и высокопроизводительного кода.

Теперь Python умеет напрямую вызывать Mojo-функции — и это меняет игру.

Как это работает

1. Установка:

uv pip install modular --index-url https://dl.modular.com/public/nightly/python/simple/


2. Mojo-функция:
fn factorial(py_obj: PythonObject) raises -> PythonObject:
var n = Int(py_obj)
var result = 1
for i in range(1, n + 1):
result *= i
return result


3. Вызов из Python:
import mojo_module
print(mojo_module.factorial(10))


Производительность

На factorial(10) разница небольшая.
Но при подсчёте простых чисел до 20 000:
— Python: \~0.45 сек
— NumPy: \~0.26 сек
— Mojo: \~0.01 сек (!)

Mojo оказался в десятки раз быстрее, даже с простой реализацией.

Недочёты

При больших числах (factorial(100)) возможны переполнения — тип Int ограничен. Также Mojo всё ещё в стадии активной разработки.

Вывод

➡️ Mojo уже ускоряет Python-код и отлично подходит для тяжёлых вычислений.
➡️ Он проще, чем Rust, и быстрее, чем Python — особенно на численных задачах.
➡️ Пока это не продакшн-решение, но потенциал огромный.

🔗 Больше деталей по ссылке: https://clc.to/4WM6Hw

Библиотека питониста #буст

BY Библиотека питониста | Python, Django, Flask




Share with your friend now:
tg-me.com/pyproglib/6874

View MORE
Open in Telegram


Библиотека питониста | Python Django Flask Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.

Spiking bond yields driving sharp losses in tech stocks

A spike in interest rates since the start of the year has accelerated a rotation out of high-growth technology stocks and into value stocks poised to benefit from a reopening of the economy. The Nasdaq has fallen more than 10% over the past month as the Dow has soared to record highs, with a spike in the 10-year US Treasury yield acting as the main catalyst. It recently surged to a cycle high of more than 1.60% after starting the year below 1%. But according to Jim Paulsen, the Leuthold Group's chief investment strategist, rising interest rates do not represent a long-term threat to the stock market. Paulsen expects the 10-year yield to cross 2% by the end of the year. A spike in interest rates and its impact on the stock market depends on the economic backdrop, according to Paulsen. Rising interest rates amid a strengthening economy "may prove no challenge at all for stocks," Paulsen said.

Библиотека питониста | Python Django Flask from us


Telegram Библиотека питониста | Python, Django, Flask
FROM USA