Mojo 编程语言开放下载，声称比 Python 快 68000 倍

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转自：OSC开源社区（ID：oschina2013)

• mojo 驱动：提供 shell 用于 read-eval-print-loop 或 REPL 的 shell，支持构建和运行 Mojo 程序、打包 Mojo 模块（包括对 🔥 扩展的支持）、生成文档和格式化代码‍

• VS Code 扩展：支持多项生产力功能，例如语法高亮显示、自动补全代码等 ‍

• Jupyter kernel：支持构建和运行 Mojo notebooks，包括 Python 代码‍‍

• 调试工具（即将推出）：进入并检查正在运行的 Mojo 程序，甚至包括混合 C++ 和 Mojo 代码的框架

$ mojo
Welcome to Mojo! 🔥
Expressions are delimited by a blank line.
Type `:mojo help` for further assistance.
1> %%python
2. import numpy as np
3. n = 10000000
4. anp = np.random.rand(n)
5. bnp = np.random.rand(n)

6> from tensor import Tensor
7. let n: Int = 10000000
8. var a = Tensor[DType.float64](n)
9. var b = Tensor[DType.float64](n)
10. for i in range(n):
11.    a[i] = anp[i].to_float64()
12.    b[i] = bnp[i].to_float64()

13> from math import sqrt
14. def mojo_naive_dist(a: Tensor[DType.float64], b: Tensor[DType.float64]) -> Float64:
15.    var s: Float64 = 0.0
16.    n = a.num_elements()
17.    for i in range(n):
18.       dist = a[i] - b[i]
19.       s += dist*dist
20.    return sqrt(s)

23> fn mojo_fn_dist(a: Tensor[DType.float64], b: Tensor[DType.float64]) -> Float64:
24.    var s: Float64 = 0.0
25.    let n = a.num_elements()
26.    for i in range(n):
27.       let dist = a[i] - b[i]
28.       s += dist*dist
29.    return sqrt(s)
30.
31> let naive_dist = mojo_naive_dist(a, b)
32. let fn_dist = mojo_fn_dist(a, b)
33. print(fn_dist)
34. 
1290.8521425092235
35. print(naive_dist)
36. 
1290.8521425092235

$ mojo build hello.🔥

$ ./hello
Hello Mojo 🔥!
9
6
3

$ ls -lGtranh hello*
-rw-r--r-- 1 0   817 Sep  3 23:59 hello.🔥

相关链接：

https://www.modular.com/blog/mojo-its-finally-here

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