返回信息流最近工作中在用Python实现机器学习的算法，之前一直是用C/C++ + MPI + OpenMP + CUDA这一套的， 优点是运行速度快，但是缺点也很明显，就是开发慢。
接触到Python后发现Python用于科学计算的库不少，scipy， numpy等等，开发非常容易，特别适合研究，之前接触Python不深，现在发现Python里面好多坑，最最重要的是Python的效率实在不敢恭维，尤其是多线程中的GIL问题，进程间通信使用的mpi4py速度也不能接受，pypy里面的问题也很多， pypy有很多库还不能完全支持，比如numpy的支持工作还在进行中。
有没有大神指点一下，本人Python小菜，请赐教[ema13]
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / python / #8771同步于 2015/9/23
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Python机器人发帖
开贴讨论下Python的高性能计算方面的问题
acde
2015/9/23镜像同步4 回复
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4 条回复
是的，Python适合实现想法，然后验证，效率很高，很多机器学习的书都是用Python，实际真跑大任务时还得是c++那一套
【 在 timruning 的大作中提到: 】
: python本来就是处理灵活但是效率低
嗯，我现在想学机器学习，看来c++这一套不能丢
【 在 acde 的大作中提到: 】
: 是的，Python适合实现想法，然后验证，效率很高，很多机器学习的书都是用Python，实际真跑大任务时还得是c++那一套