Python已经成为世界上最流行的编程语言，尤其是在深度学习、数据科学等领域。但是由于其解释型和执行型的特性，Python的低性能影响了它在计算密集型（比如多个for循环）场景中的作用，真是让人又爱又恨。如果你是一个经常需要使用Python进行密集计算的开发者，相信你一定有以下类似的经历：我的Python程序中有一个很大的for循环，循环体中全是密集计算。好慢。。。我的程序中只有一小部分计算是性能瓶颈。虽然可以用C++改写，然后绑定ctypes，但是会很麻烦，而且有在其他机器上无法编译的风险。.我希望所有的工作都可以在一个python脚本中完成！我曾经是一个忠实的C++/Fortran用户，但是最近身边越来越多的同学使用Python。我也想试试Python，但是很多祖传代码用Python重写后会慢100多倍。我不能接受。..我在工作中需要处理大量的图像数据，而OpenCV没有提供所需的图像处理功能。我只能手写doublefor循环。在Python中这样做真的很痛苦......如果你有类似的麻烦，那真的很值得了解Taichi。简单介绍一下：Taichi是一种嵌入Python的领域特定语言，其功能之一就是为Python提速。Taichi使用自己的编译器将@ti.kernel修饰的函数编译到各种硬件上，包括CPU和GPU，然后高性能地执行它们。（用户无需关心）Taichi的运行原理：Python代码通过Taichi编译器编译成高性能的二进制文件。由于Taichi开发者社区花了很多精力优化Python中的Taichi体验，Taichi的所有功能都可以在importtaichiasti中找到以备日后使用，Taichi本身也可以使用pip安装。当然，Taichi也可以与常用的Python包（numpy、matplotlib、PyTorch等）进行交互。在本文中，我们将通过三个计算示例来演示如何使用Taichi轻松将Python速度提高50倍以上。这三个例子是：1.计算素数的个数；2.动态规划求解最长公共子序列；3.求解反应扩散方程。
