Python是一種流行的編程語言，它能夠運行在不同的平臺上，包括CPU、GPU和FPGA等。在異構計算中，Python可以實現多種算法，提高執行速度和效率，比如深度學習、圖像處理和數據分析等。

import numba
from numba import jit, float64
import numpy as np
@jit(float64(float64[:], float64[:]), nopython=True)
def compute_distance(x, y):
d = np.sqrt(np.sum((x - y)**2))
return d
x = np.random.rand(1000)
y = np.random.rand(1000)
distance = compute_distance(x, y)

上面的代碼演示了Python和Numba庫的結合使用，實現在CPU上快速計算兩個向量之間的歐幾里得距離。Numba使用Just-In-Time(JIT)編譯技術，可以提高Python代碼的執行速度，特別是在處理大型數據集的情況下。

Python還可以與其他的異構計算技術相結合，如GPU和FPGA。比如，使用PyTorch庫可以方便地將神經網絡算法映射到GPU上，從而實現高效的深度學習。同樣地，使用Intel的FPGA加速庫可以將Python代碼映射到FPGA芯片上，實現更高的執行效率和能效比。

總之，Python是一種強大的編程語言，在異構計算中具有廣泛的應用潛力。通過結合不同的計算技術，Python可以實現高效的算法和數據處理，為科學研究和工程應用等領域提供強有力的支持。