科学空间|Scientific Spaces

原则上来讲，同样的算法，如果分别在Python和C++上实现，那么Python的速度肯定比不上C++的。但是Python还被称为“胶水语言”，它允许我们把主要计算的部分用C或C++等高效的语言编写好，然后它作为“粘合剂”把两者粘合在一起。正因为如此，Python才有了各种各样的扩展库，这些库中有不少是用C语言编写的。因此，我们在编写Python程序的时候，如果可以用这些现成的库，速度会快很多。本文就是用Numpy来改进之前的《两百万前素数之和与前两百万素数之和》的计算。

算法本身是没有变的，只是用了Numpy来处理数组计算，代码如下：

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此文很水，高手略过...

Python以它的开发效率而闻名，优秀的开发效率自然意味着它能够用更少的代码实现更多的功能。那么，对于同一个问题，Python的代码能有多简洁？而我们怎么平衡开发效率和运行效率？笔者学了几个月Python，略懂一点，在此班门弄斧一翻。

在此，我们来编程计算
$$\sum_{n=0}^{10} n^2$$
这当然是一道非常简单的习题。按照一般思路，写出来的最自然的代码就是：

s=0
for i in range(11):
    s = s + i**2

print(s)

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最近的很多篇文章都是数论内容，属于纯数学的范畴了，对于很多只爱好物理或应用数学的读者可能会看得头晕了。今天我们来谈些不那么抽象的东西，我们来谈谈风筝，并来分析一下风筝的飞行力学。

爱情就像放风筝，线不能来得太紧，也不能拉得太松，你只会给对方飞翔的空间，他/她始终会回到你身边，因为有一条线系着双方。

放风筝（来自互联网）

风筝，在我们这个地方叫做纸鸢，相信大家童年时一定会放过。笔者小时候放风筝时，已经是小学五年级之前的事了。这个暑假突然童心一起，凭着小时候的回忆，简单做了个风筝来玩，居然真的飞起来了！兴奋之余，与大家分享一下。如今再来放风筝，真心感觉到放风筝也有很多技巧，让风筝飞，还不是件容易的事情呢，真可谓人生处处皆学问呀。上面关于风筝的比喻，正是放风筝的真实写照吧。

风筝可以说是人类摆脱地球重力的最原始尝试吧，跟发射宇宙飞船的火箭不同，风筝是借助风力来抵抗重力，严格来讲，即便是现在的飞机，也离不开这个原理（我们最后会谈到）。简单来讲，风筝就是用轻的支架撑开一个轻盈的平面，然后系上一个线圈。我们简单做一个风筝，只需要一张报纸，两条竹篾和一点透明胶，十分钟内就可以完成一个。当然，现在已经有各种各样的好看的风筝，甚至还有龙形的风筝，但是，自己动手简单做一个风筝，还是相当好玩的。

风筝自然是借助风力飞起来的，可是为什么风筝得用绳子牵着才能飞得更高、绳断了反而掉下来？风大多时，才适合放风筝？飞机又是怎么飞起来的？下面我们试着分析这些问题。

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七夕，想随便说一些。大家路过就行~~

印象之中，连续几年的七夕这一天都下雨，今天也下了一点雨。妈妈说七夕的雨是神仙水，很小的时候，如果七夕下雨，还专门装一些来洗澡。

牛郎织女相会了没有？

研究数学了。

BoJone很喜欢Python，也很喜欢数论，所以就喜欢利用Python玩数论了。平时也喜欢自己动手写一些数论函数，毕竟Python支持大整数高精度运算，这点是非常好的；但是，在很多实际应用中，还是希望能有一个现成的数论函数库来调用。之前尝试过数学研发网的HugeCalc库，但是由于各种不熟悉不了了之。后来论坛上的无心老兄推荐了PARI/GP，小试一下，居然在Python上成功调用了。以后再也不用担心Python上的数论计算问题了，呵呵~

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科学空间Logo

简单为blog设计了个Logo，虽说是设计，其实也就是简单地把量子力学中路径积分的被积函数$e^{\frac{i}{\hbar}S}$拿过来了。

Logo的主体是一个“S”，含义有那么几个。第一，$S$是科学空间域名的开头，也是英文名称Scientific Spaces的开头；第二，$S$是物理中的作用量的习惯简写，而作用量是我非常喜欢的物理表述形式；同时也就是路径积分的相位函数了。特别地，S还是我姓氏“苏”的首字母。

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不多说了，我只想喊“无谷歌不搜索”！

http://www.googlestable.com

http://g.ttlsa.com

http://www.favyun.com/s.html

在《两百万前素数之和与前两百万素数之和》中，我们用Python求了前两百万的素数和以及两百万前的素数和，并且得到了在Python 3.3中的执行时间如下：

两百万前的素数之和：
142913828922
time: 2.4048174478605646

前两百万的素数之和：
31381137530481
time: 46.75734807838953

于是想办法提高python脚本的执行效率，我觉得在算法方面，优化空间已经比较小了，于是考虑执行器上的优化。在搜索的无意间我看到了一个名词——Psyco！这是python的一个外部模块，导入后可以加快.py脚本的执行。网上也有《用 Psyco 让 Python 运行得像 C一样快》、《利用 psyco 让 Python 程序执行更快》之类的文章，说明Psyco确实是一个可行的选择，于是就跃跃欲试了，后来了解到Psyco在2012年已经停止开发，只支持到Python 2.4版本，目前它由 PyPy所接替。于是我就下载了PyPy。

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