[入門] Pythonを10倍高速化する実践テクニック集 - Qiita

この記事で学べること この記事を読むことで、以下のスキルが身につきます。 Pythonコードのボトルネックを特定する方法 NumPyを使ったベクトル化処理の実装 非同期処理による並列化テクニック メモリ効率を最適化する実践的な方法 JITコンパイラ（Numba）の効果的な使い方 それでは、実際のコードと測定結果を見ながら、Pythonの高速化テクニックを学んでいきましょう。 なぜPythonは遅いのか？そして、どう高速化するのか？ Pythonが遅い理由を理解していますか？ 普段Pythonを使っている皆さんは、なぜPythonが遅いと言われるのか、その根本的な理由を理解しているでしょうか。Pythonの実行速度が遅い主な理由は以下の通りです。 動的型付け1 - 実行時に型チェックが行われる インタープリタ実行 - コードが逐次解釈される GIL（Global Interpreter Lo

[yarumato]

“Pythonを10倍以上高速化は可能。具体的な測定結果。メモリ効率の最適化 - ジェネレータの活用。リスト操作の高速化 - 内包表記とNumPyの使い分け。C言語に変換して究極の高速化。プロファイリングで遅い箇所を特定”

[jintrick]

copilotに渡したプロンプト: "Pythonインタープリタ上で完結している高速化テクニックに絞り込んでください"

[UhoNiceGuy]

半分はnumpyだね。Pythonよりライブラリの使い方覚えるのが大変//あと、リストの内包表記とジェネレータの活用。ジェネレータの活用はコツが要りそう

[I8D]

100万倍高速化、いつの間にか消えていた。 https://web.archive.org/web/20190502074053/https://qiita.com/Akai_Banana/items/48a35d2a40d1804d3b32

[leiqunni]

インタプリタでも同じ結果の違う処理に書き換えて実行した方がいいのかな。文字列連結は勝手にjoin使うとか。

[suka6411144]

pypy使えば

[misshiki]

“場面別の最適化手法選択ガイド： 問題の種類に応じて、最適な手法を選択することが重要です。”

[disatance2]

どうしてもPythonを使わなければならない理由があるんだよ

[asiamoth]

「AIちゃん、Rust（かGo）に書き替えといて」で終わり。

[Tack2Me]

結局C頼り