索尼ier m9搭配mojo

Mojo的长远愿景是成为Python的超集，意在兼容现有Python程序，让开发者无需更改即可用Mojo编译执行。这对广大Python开发者而言无疑是个激动人心的消息，因为他们可以直接利用现有的Python生态。目前Mojo仍处在早期开发阶段，许多Python特性尚未实现，且尚未形成自己的生态。

为此，Mojo提供了一种导入Python模块并与之交互的机制。这些Python代码是使用标准的CPython解释器运行的，因此现有的Python代码无需任何改动。例如，可以导入Python中常用的numpy包，并使用其各项功能。

在此过程中，有几个关键点需要注意：

1. 当前不支持导入独立的成员，例如包里的一个类或方法。只能导入整个Python包，然后通过包名访问其中的成员。

2. Mojo目前不支持顶层代码，import_module()必须在函数中调用。这意味着在多个函数中使用Python代码时，需要多次导入或在函数间传递module引用。尽管如此，多次导入一个module并不会多次调用包的初始化逻辑，因此不会有明显的性能损失。

3. import_module()可能会抛出异常（如包不存在）。必须在代码中处理这些异常。异常处理机制与Python一致，采用try/except/finally结构。

4. 除了导入Python的包外，也可以通过import_module()导入本地Python代码，但需要先用Python.add_to_path()增加module的路径。

5. Mojo SDK依赖于已安装的Python环境，通过对接CPython的动态库（.so或.dylib）来使用CPython解释器。

至于是否可以从Python中调用Mojo代码，答案目前是否定的。在某些情况下，如框架使用回调函数时，如果用户使用Python框架并希望用Mojo编写回调函数，可能会有些不便。虽然Mojo提出了在某些情况下驱动事件循环的方案，但并非所有需求都能通过这种方式解决。我们期待未来能有更好的解决方案。

Mojo的基础类型会隐式转换为Python类型。它支持List、Tuple、Integer、Float、Boolean和String等类型。例如，如果一个Python文件定义了打印Python值类型的函数，我们可以通过Mojo脚本轻松调用它。在Mojo中也可以使用Python的类型，如字典等。当在Mojo代码中使用Python对象时，Mojo会在对象外增加一个PythonObject包装器，该包装器提供了许多常见的双重下划线方法（如__getitem__()和__getattr__()），并将它们传递到基础的Python对象。如果创建的Python类型在Mojo中没有对应的类型，可以使用Python.evaluate()进行处理。