使用SourceModule()函数实现Python代码的模块化开发

在Python中，源模块（SourceModule）是一个可以将C语言代码编译并加载为Python模块的工具。它是Numba库的一部分，Numba是一个用于加速Python代码的工具。SourceModule提供了一种方便的方式将C语言代码嵌入到Python中，可以显著提高代码的执行速度。

在使用SourceModule函数之前，需要安装Numba库。可以使用以下命令进行安装：

pip install numba

下面是一个使用SourceModule函数实现Python代码的模块化开发的例子。

首先，我们创建一个名为"example_module.py"的文件，其中包含了我们要实现的功能：

from numba import cuda
import numpy as np

# CUDA kernel
@cuda.jit
def add_two_arrays(array1, array2, result):
    i = cuda.grid(1)
    if i < result.size:
        result[i] = array1[i] + array2[i]

# CPU function
def add_arrays(array1, array2):
    result = np.zeros_like(array1)
    block_size = 128
    grid_size = (array1.size + block_size - 1) // block_size
    add_two_arrays[grid_size, block_size](array1, array2, result)
    return result

在这个例子中，我们定义了一个CUDA核函数和一个CPU函数。CUDA核函数通过使用@cuda.jit修饰符来标记，该修饰符告诉Numba将这个函数编译为CUDA代码。这个核函数接收两个数组和一个结果数组作为参数，然后将两个输入数组的对应元素相加，并将结果存储在结果数组中。

CPU函数是调用CUDA核函数的包装函数。它创建一个与输入数组大小相同的结果数组，然后计算适当的网格和块大小，并调用核函数进行计算。最后，它返回结果数组。

接下来，我们创建一个名为"example_main.py"的文件，用于使用我们的模块：

import numpy as np
from example_module import add_arrays

# Create input arrays
array1 = np.arange(1000000)
array2 = np.ones(1000000)

# Call the CPU function to add arrays
result = add_arrays(array1, array2)

# Print the result
print(result)

在这个例子中，我们导入了numpy库，并从我们的模块中导入了add_arrays函数。然后，我们创建了两个输入数组，并调用add_arrays函数将它们相加。最后，我们打印出结果数组。

要运行这个例子，我们只需要运行"example_main.py"文件：

python example_main.py

这个例子展示了如何使用SourceModule函数实现Python代码的模块化开发。通过将C语言代码嵌入到Python中，我们可以利用底层硬件的并行计算能力，提高代码的执行速度。使用模块化开发的方式，我们可以将功能分解成多个模块，提高代码的可维护性和可重用性。