Matlab 的 C 代码直接整合进 Python 的事，edamer 干得还挺漂亮的。你平时用 Python 做科研计算或者机器学习，那这个库值得一看。分布式 PCA啥的，用纯 Python 脚本就能跑在 CFD 数据上，效率也不差。嗯，关键是不用改动 C++原始代码，直接吃到高性能的红利，谁不爱？

edamer 的分布式算法是它的亮点，支持在HPC 集群上跑，也能兼容本地开发。PCA 这种重计算的场景，它跑起来稳，尤其是在大数据量的科研项目中，挺省事的。

我之前有个项目就是跑空气动力模拟，用了 edamer 之后脚本写得更少，运行速度也快不少。你只要装好 Python 3，照着文档撸一遍，分分钟上手。库本身维护得还不错，起码从 2020 年就开始搞了，背后还有诺贝尔基金会支持，靠谱。

如果你对其他分布式技术也感兴趣，像是Spark、Redis、Zookeeper、MongoDB这些，也可以看看下面这些链接，都挺实用：

如果你平时在搞高性能数据，想找个上手快、功能硬核的库，edamer 还挺合适。尤其你懒得折腾 C++的编译链，又想用它的性能，那这个库真的省心。