Mojo比Python快35000倍？让我们来测试一下创作不易，方便的话点点关注，谢谢文章结尾有最新热度的文章，感兴趣

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文章有点长(2342字阅读时长：8分)，期望您能坚持看完，并有所收获

几天前，我在网上看到了Mojo。我停下来看了下：“Mojo比Python快35000倍！”等等，什么情况？我已经使用Python三到四年了，现在突然出现一种新语言，声称能做和Python一样的事情——但比Python更快。所以我决定亲自测试一下。那么，让我们对Mojo进行测试，检验一下这个说法。

在测试之前，让我们简要讨论一下Mojo，这样大家就能明白我在说什么。Mojo是一种新的编程语言，外观和感觉很像Python。但Mojo最棒的特性是——速度。对于机器学习和数据处理等任务，Python可能会比较慢，但Mojo和C或C++一样快——而且不用为编写这些语言而头疼。

Mojo可以使用像NumPy和Pandas这样的Python库。所以，你不必从头开始。

但问题依然存在，它会取代Python吗？

让我们一探究竟。

测试1：速度测试（斐波那契数列）

我从一个简单的任务开始：计算斐波那契数列。这是测试一种语言到底有多快的好方法。

这是我写的用于计算斐波那契数列的Python代码：

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

print(fibonacci(30))

我用Mojo做了同样的事情：

fn fibonacci(n: Int) -> Int:
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(30))

你可以看到代码看起来几乎一样。

但结果呢？

Python计算fibonacci(30)花费了0.4秒。Mojo花费了0.0012秒。Mojo不只是更快——简直令人惊讶。

测试2：Mojo能使用Python库吗？

我听说Mojo的一个特点是——它能与Python库协同工作。

所以，我尝试用Matplotlib（一个用于创建图表的流行库）来使用Mojo。

Python代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [i**2 for i in x]
plt.plot(x, y)
plt.title("Simple Plot")
plt.show()

Mojo代码：

from python_imports import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [i**2 for i in x]
plt.plot(x, y)
plt.title("Simple Plot Verification")
plt.show()

Mojo完美地处理了这个任务。

图表看起来和我用Python绘制的一模一样。

测试3：用Mojo进行机器学习

接下来，我尝试更高级的东西：我用Scikit-learn构建一个机器学习模型。

Python代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

X = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([1, 2, 3])
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print(model.predict([[4]]))

x = 4时的预测值是4.0。

Mojo代码：

from python_imports import sklearn.linear_model.LinearRegression
from python_imports import numpy as np

X = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([1, 2, 3])
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print(model.predict([[4]]))

Mojo代码：x = 4时的预测值是4。

Mojo再次通过了测试。

代码运行顺畅，并且给出了和Python相同的结果。