Weave、Cinpy与PyInline：通过这三个包 ， 我们就可以在Python代码中直接使用C语言（或其他语言） 。虽然不同的语言被混排在了一起 ， 但代码仍然可以保持干净整洁 ， 因为您可以使用Python字符串的多行特性 ， 将C代码部分按照其自身的风格来排版 。然后就能即时进行编译 ， 并输出可用在Python代码中的代码对象 。这样 ， 我们就可以像使用ctypes模块那样使用它们了 。
其他工具：显然 ， 可用的工具远远不止这些 ， 我们可以根据自己的需要来选择更多的工具 。例如 ， 如果我们希望节省的是内存而不是时间 ， 那么JIT就不太适合了——JIT通常都需要耗费大量的内存 。这时候 ， 我会建议您去看看Micro Python项目 。这是一个专为最小内存占用 ， 使用Python的微控制器及嵌入式设备而设计的编程环境 。而且 ， 谁知道呢？也许我们有些时候根本不想用Python 。或许我们只是在某种Python环境中工作 ， 然后想使用某种高级编程语言 ， 但同时希望自己所有代码都能运行得飞快 ， 这时我会建议您看看Julia这个项目 。尽管这项目在Python体系中算是个异类 ， 实际上是一种不同的语言 ， 但它的语法对于所有Python程序员来说都会感觉很熟悉 。同时它也支持Python库的调用 ， 这意味着Julia团队与Python项目之间一直有着密切的合作 ， 例如IPython项目等2 ， 甚至这一直是SciPy项目研讨会上的主题之一3 。
表A-1 各加速器工具网站的URL
文章插图
本文摘自《Python算法教程》中的附录A
Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言 ， 其应用领域非常广泛 ， 包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算以及推荐系统构建等 。
本书用Python语言来讲解算法的分析和设计 。本书主要关注经典的算法 ， 但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础 。全书共11章 。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容 。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料 ， 这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利 。在全书的最后 ， 给出了练习题的提示 ， 方便读者进行查漏补缺 。本书概念和知识点讲解清晰 ， 语言简洁 。本书适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学 ， 也适合高等院校的计算机系学生作为参考教材来阅读 。
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