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