Pythonプログラムが遅い！高速化したい！そんな時は... - Qiita

Pythonプログラムが遅い！高速化したい！そんな時は... Pythonで実装したときに、処理時間が長すぎて要件を満たせないことがあります。そんなときにはこの記事で示す4種類の対策があります。 なお、高速化のために何かをすると別の何かを失います。トレードオフの代表例としては、表現の自由度、可読性、依存度、メモリ使用量、CPU使用量でしょうか。用法・容量を守って正しくお使いください。 また、高速化をする前にはスクリプトのどこが遅いのか、プロファイリングツールなどを使って確かめる必要があります。遅くない処理を頑張って高速化しても、全体の実行時間にはほとんど影響を与えません。この記事ではその手順については説明しません。 4種類の高速化手法 この記事では、下記の4種類の高速化手法について紹介します。 言語仕様・標準ライブラリの範疇でスクリプトを書き直す ライブラリを使う ライブラリを作る バイト

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python, performance tuning

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Cython

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python高速化テクニック各種/オブジェクトアクセスが結構重いのでループ内とかだとインスタンスメソッド叩く代わりにキャッシュするほうがよさそう