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pythonとPyPyに関するEhrenのブックマーク (5)

  • PyPy3 2.4.0を使ってみた - 偏った言語信者の垂れ流し

    最近、仕事でPyPy3を試したりしているので、メモを書き残しておく。 PyPy - Welcome to PyPy インストール 今回はUbuntu 14.04LTSで試した。PyPy3はPPAリポジトリに無いので、Linux向けのコンパイル済みバイナリをダウンロードして使うことにした。 利用するときは、virtualenvでpypy3用の環境を作っている。 $ wget https://bitbucket.org/pypy/pypy/downloads/pypy3-2.4.0-linux64.tar.bz2 $ bzip2 -dc pypy3-2.4.0-linux64.tar.bz2|tar xf - $ sudo mv pypy3-2.4.0-linux64 /opt/ $ sudo ln -s /opt/pypy3-2.4.0-linux64/bin/pypy3 /usr/bin/

    PyPy3 2.4.0を使ってみた - 偏った言語信者の垂れ流し
    Ehren
    Ehren 2015/11/04
    PyPyを適用するにあたって一点だけハマったところがあった。 「virtualenvでpypy3を動かした際に、出力のリダイレクトを指定するとエンコーディングがasciiになってしまう」というもの。
  • 偏った言語信者の垂れ流し

    Djangoフレームワークのテンプレートの継承について、基的な内容です。 base.html というファイルを作って、共通部分をまとめる話。 検索用に記事をまとめておきます。 ※この記事は 力強くアウトプットする日の 20240301 のアウトプットです。 テンプレートの継承 Djangoのドキュメントに例と説明があります。 テンプレートの継承 - Djangoドキュメント Djangoのテンプレートには『継承』という仕組みがあります。 どのようなときに利用するか HTMLでウェブサイトを作る場合、複数のページでヘッダー部とフッター部を共通にすることがよくあります。 また、サイドバー、レイアウトなど、複数ページに渡って共通の構造とするパターンがとても多いです。 こうした構造のときにテンプレート継承がうまくハマります。 例 base.html: <html> <head> <meta ch

    偏った言語信者の垂れ流し
    Ehren
    Ehren 2015/11/04
    「virtualenvでpypy3を動かした際に、出力のリダイレクトを指定するとエンコーディングがasciiになってしまう」というもの。
  • PyPy を本番に導入した

    計画したのは半年以上前、検証は 2 ヶ月かかった。 結果的には CPU 使用率は半分になり性能は倍になった。もちろん、番で、だ。 これから徐々に CPython 環境を PyPy 環境へと置き換えていく。PyPy の最大の魅力はその性能だろう。性能が大きく上がるため、既存環境にかかっているサーバ費用を削減することが出来る。 ただ、注意して欲しいのは PyPy はとてつもなくメモリーを消費する。 Python 環境でパフォーマンス向上を狙うには PyPy はとてもよい選択肢だと思う。とても安定しているし、互換性が当に高い。 Python + Django という環境で、2 倍性能を上げることはそうそう出来ない。 ただ、PyPy が最後の砦ではあるので、これ以上のパフォーマンスを望む場合は言語を変更する必要がある。Golang なのか Elixir なのか。 PyPy を導入したことで、次

    Ehren
    Ehren 2015/08/10
    「結果的には CPU 使用率は半分になり性能は倍になった」「とてつもなくメモリーを消費する。」この辺はトレードオフだなぁ
  • 流行りのJITコンパイラは嫌いですか? — PyPy Advent Calendar 2011 v1.0 documentation

    流行りのJITコンパイラは嫌いですか?¶ PyPy Advent Calendar 12/23担当の RYO @ 修論提出1ヶ月前です。 いよいよ明日はクリスマスイブですね。 リア充の方もそうでない方も、当記事に目を留めて頂き誠にありがとうございます。 記事では、他の皆さんが扱われているような実用的なネタとは異なる PyPyの内側の話、特にPyPyのJITコンパイラに関する話題を扱いたいと思います。 したがって、記事の情報は業務等の役にはまったく立ちませんのでご容赦願います。 さて、この記事をお読みになっている方々の殆どは、 PyPy = JITのおかげで早くなった事で有名なPythonの処理系 という認識をお持ちだと思います。 確かにこの認識は間違ってはいないのですが、 実はPythonにJITを乗せる事で高速化を図る処理系はPyPyだけではなく、 その殆どがPyPyが今程の有名なも

  • Python in Python: The PyPy System

    (March 2, 2011) Armin Rigo discusses the research he has done to implement Python in Python. The new project, titled PyPy, can increase the speed at which programs run, as well as reduce the total memory that they use. He hopes that it can help advance the field of computer science as we move deeper into the 21st century. Stanford University: http://www.stanford.edu/ School of Engineering: htt

    Python in Python: The PyPy System
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