GETTY IMAGES/IEEE SPECTRUMPython作為最流行(沒有之一)的高級編程語言之一，使用廣泛。然而，盡管高級語言的簡化語法使其易于學習和使用，但與C或C++等低級語言相比，它可能會慢一些。麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）的研究人員希望通過Codon來改變這一現狀，Codon是一種基于Python的編譯器，允許用戶編寫與C或C++程序一樣高效運行的Python代碼。麻省理工學院CSAIL研究生Ariya Shajii說：“普通Python編譯成所謂的字節碼，然后字節碼在虛擬機中執行，這要慢得多。使用Codon，我們正在進行本機編譯，因此您可以直接在CPU上運行最終結果，而不需要中間的虛擬機或解釋器。”
基于Python的編譯器附帶了適用于Linux和macOS的預構建二進制文件，您還可以從源代碼構建或構建可執行文件。Shajii說：“使用Codon，你可以像Python一樣分發源代碼，或者你可以將其編譯為二進制文件。如果你想分發二進制文件，它將與C++這樣的語言相同，例如，你有一個Linux二進制文件或Mac二進制文件。”為了使Codon更快，團隊決定在編譯時執行類型檢查。類型檢查涉及將數據類型（如整數、字符串、字符或浮點數等）分配給值。例如，數字5可以指定為整數，字母“c”可指定為字符，單詞“hello”可指定為字符串，十進制數3.14可指定為浮點數。Shajii說：“在常規Python中，它將所有類型都留給運行時使用。使用Codon，我們在編譯過程中進行類型檢查，這樣在運行時就不需要耗費判斷數據類型的開銷。”麻省理工學院教授、CSAIL首席研究員Saman Amarasinghe也是Codon論文的合著者，他補充道，“如果你有一種動態語言（比如Python），每次你有一些數據時，你都需要保留大量額外的元數據，以在運行時確定類型。”Codon去掉了這些元數據，所以“代碼更快，數據更小，”他說。Shajii表示，在運行時沒有任何不必要的數據或類型檢查的情況下，Codon的開銷為零。談到性能，“Codon通常與C++不相上下。與Python相比，我們通常看到的是10到100倍的改進，”他說。但Codon的方法也有取舍。Shajii說：“我們做這種靜態類型檢查，不允許Python的一些動態特性，例如在運行時動態更改類型，同時有些Python庫暫時還不支持Codon，也就是兼容性還有待提高。”Amarasinghe補充道：“Python已經經過了許多人的實戰項目測試，但Codon才剛開始，還沒有達到和Python一樣的完美。它需要運行更多的程序，獲得更多的反饋，并加強和修復更多。達到Python的強化水平需要一些時間。”Codon最初被設計用于基因組學和生物信息學。Shajii說：“這些領域的數據集越來越大，像Python和R這樣的高級語言處理每組測序數據太慢了。這就是我們想要填補的空白，通過培訓一種無需編寫C或C++代碼即可處理大數據的方法，為不一定是計算機科學家或程序員的領域專家提供幫助。”
MIT/EXALOOP/UNIVERSITY OF VICTORIA/ACM除了基因組學，Codon還可以應用于處理大量數據集的類似應用程序，以及基于Python的編譯器支持的GPU編程和并行編程等領域。事實上，Codon現在正通過初創公司Exaloop在生物信息學、深度學習和定量金融領域進行商業應用，Shajii創立了Exaloop，旨在將Codon從學術項目轉變為行業應用。為了使Codon能夠處理這些不同的域，該團隊開發了一個插件系統。“這就像一個可擴展的編譯器，”Shajii說，“你可以為基因組學或其他領域編寫一個插件，這些插件可以有新的庫和新的編譯器優化。”此外，組織可以使用Codon進行原型設計和應用程序開發。Shajii說：“我們看到的一種模式是，人們用Python進行原型設計和測試，因為它很容易使用，但當緊要關頭，他們必須重寫（他們的應用程序），或者讓其他人用C或C++重寫它，以便在更大的數據集上進行測試。有了Codon，你可以繼續使用Python，兩全其美。”關于Codon的下一步，Shajii和他的團隊目前正在研究廣泛使用的Python庫的本地實現，以及特定于庫的優化，以從這些庫中獲得更好的性能。他們還計劃創建一個廣受歡迎的功能：為Codon創建一個WebAssembly后端，以便在Web瀏覽器上運行代碼。
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