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作者|Vincent编译|苏宓
出品|CSDN（ID：CSDNnews）
两年前，Swift之父、编译器大神ChrisLattner和Google前员工TimDavis组队创立了初创公司Modular，推出了高性能编程语言Mojo。凭借“比Python快90000倍”的惊人宣传语，Mojo成为整个开发者社区关注的焦点，被认为是“可能彻底改变Python命运”的新语言。
ChrisLattner曾这样描述Mojo：“它是Python家族的一员，汲取了所有这些酷炫的语言、编译器和其他技术，让Python向前迈进了一大步。我们认为它增强了Python的能力，赋予Python程序员超能力，让熟悉Python的人能够学习新知识，探索并征服新领域，而无需转用C++。”
而如今，ChrisLattner低调放出了一个意味深长的新变化：Python现在可以直接调用Mojo代码了。
Mojo正在被Python调用
据开发者VincentD. Warmerdam的实测，Python调用Mojo现在变得非常简单，详细步骤如下。
首先，可以直接用uv安装：
uvpipinstallmodular–index-urlhttps ://dl. modular.com/public/nightly/python/simple/
然后你可以创建一个. mojo文件，导出一个计算阶乘的函数factorial()，内容如下：
然后你就可以在Python中加载它：
运行结果如下：
一切运行正常。
问题显现
不过，在实测时，Vincent也注意到了一些问题，对于factorial(10)这样的轻量计算，Mojo与Python本身速度相差无几。但当输入扩大到factorial(100)时，Mojo返回的结果却是错误的（输出为0），而Python的结果则是正确的。
0Timetaken:2. 7894973754882812e-05secondsformojo188267717688892609974376770249160085759540364871492425887598231508353156331613598866882932889495923133646405445930057740630161919341380597818883457558547055524326375565007131770880000000000000000000000000000000Timetaken:9. 298324584960938e-06secondsforpython
这可能是Mojo侧溢出的结果。文档也提到这整套系统还处于早期阶段，说明其数值系统尚不成熟。
另一个例子
考虑到上面的问题可能是溢出引起的，Vincent又试了一个例子来看看能不能测出加速效果。这次是一个朴素的素数统计实现。Mojo代码如下：
对应的Python测试代码如下，此外Vincent还加了一个NumPy实现做对比：
运行结果如下：
Python原生实现耗时：约0. 45秒
NumPy实现耗时：约0. 26秒
Mojo实现耗时：仅0. 01秒
尽管这一benchmark并非最优算法，但结果仍然具备参考价值：在这种纯CPU密集型的计算任务中，Mojo的性能提升确实相当明显，尤其是与NumPy相比也有数量级上的优势。
写在最后
整体而言，通过实测，Vincent发现，Mojo的语法风格延续了Python的简洁性，同时具备编译语言的性能与类型系统。
不过，Mojo当前仍处于早期阶段。文档覆盖不全、标准库功能有限、整套开发体验尚不稳定……这也意味着距离“生产可用”还有距离。
但从Modular的近期动作可以看出，该团队正在有意识地为Python社区打造“融合路径”——不是简单地“替代Python”，而是围绕其生态做加速和增强。这种“拥抱兼容”的姿态或许更务实，也更容易获得社区的接纳。
对此，Vincent评价道，「现在还不能称得上“生产可用”，但我已经更有信心了——梦想确实正在靠近。」
原文：https ://koaning. io/posts/giving-mojo-a-spin/
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