专为 AI 设计，号称比 Python 快 68000 倍

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ModularAI表示，自5月2日推出Mojo编程语言以来，已有超过12万开发者注册使用MojoPlayground，超过1.9万开发者在Discord和GitHub上积极讨论Mojo。

Mojo现在可供本地下载，不过目前只有Linux系统版本，官方承诺会在即将发布的版本中添加macOS和Windows系统支持。

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据介绍，Mojo是一种用于计算的高性能“Python++”编程语言，面向AI开发人员推出，随着时间的推移，它将发展成为Python的超集。

目前，Mojo已经支持与任意Python代码无缝集成，并具有可扩展的编程模型来针对性能关键型系统，包括人工智能中普遍存在的加速器（例如GPU）。

此外，IT之家在博客中注意到，Mojo号称将动态和静态语言的优点结合在一起，性能可达到目前Python的68,000倍，还提供与Python生态系统的完全互操作性，从而可以无缝使用Python库。

以下为使用Mojo计算欧几里得距离的代码：

$mojo

WelcometoMojo!

Expressionsaredelimitedbyablankline.

Type`:mojohelp`forfurtherassistance.

1>%%python

2.importnumpyasnp

3.n=10000000

4.anp=np.random.rand(n)

5.bnp=np.random.rand(n)

6>fromtensorimportTensor

7.letn:Int=10000000

8.vara=Tensor[DType.float64](n)

9.varb=Tensor[DType.float64](n)

10.foriinrange(n):

11.a[i]=anp[i].to_float64

12.b[i]=bnp[i].to_float64

13>frommathimportsqrt

14.defmojo_naive_dist(a:Tensor[DType.float64],b:Tensor[DType.float64])->Float64:

15.vars:Float64=0.0

16.n=a.num_elements

17.foriinrange(n):

18.dist=a[i]-b[i]

19.s+=dist*dist

20.returnsqrt(s)

23>fnmojo_fn_dist(a:Tensor[DType.float64],b:Tensor[DType.float64])->Float64:

24.vars:Float64=0.0

25.letn=a.num_elements

26.foriinrange(n):

27.letdist=a[i]-b[i]

28.s+=dist*dist

29.returnsqrt(s)

30.

31>letnaive_dist=mojo_naive_dist(a,b)

32.letfn_dist=mojo_fn_dist(a,b)

33.print(fn_dist)

34.

35.print(naive_dist)

此外，Mojo允许开发者构建静态编译的可执行文件，可以在没有任何依赖项的情况下进行部署，例如：

$mojobuildhello.

$./hello

HelloMojo!

9

6

3

$ls-lGtranhhello*

-rw-r–r–10817Sep323:59hello.

-rwxr-xr-x1022KSep323:59hello

Mojo还拥有VisualStudioMarketplace的官方扩展，支持语法高亮、语句诊断、格式化、补全建议等。