NumbaのJITでPythonを高速化したら40倍も速くなった | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-
Pythonは人気のある言語ですが処理速度は速くありません。しかし、NumbaのJITコンパイルを使う事で簡単に高速化が可能です。ここではNumbaのインストールからベンチマークテストを行い、最大40倍の高速化に成功した事例を紹介します。 Pythonが遅い理由 Pythonを高速化する前に、なぜPythonはこんなにも遅いのかを調べてみました。そういえばPython関係のブログを始めて1年ほど経ちますが、処理速度については全く意識していませんでした。 Pythonは特にfor文といったループ系の文が遅い遅いと世間で言われています。 でもなんで遅いのでしょう？ 正直僕はそんなに情報工学に詳しくないので、中々イメージできていませんでしたが、以下に理解の参考となったブログがありましたのでいくつかメモしておきます。 “GIL（グローバルインタプリタロック）であるため” “インタプリタ言語で、コン
aiohttpとasyncioを使用したPythonの非同期HTTPリクエスト
製品 コミュニケーション メッセージング マルチチャネルのテキストメッセージとメディアメッセージの送受信を180か国以上で
Pythonでasyncioを使った非同期処理 – rinoguchi's techlog
Pythonで非同期処理を実装する場合、 asyncio モジュールを使うのが一般的だと思いますが、並行処理をさせたり、ネストしたりするケースは多少気をつけることもあったので、メモ的にやり方を残しておきます。 シーケンシャルな非同期処理 まずはシンプルなケースとして、3サイト（qiita, google, yahoo）の合計6ページについて、pyppeteer（chromiumを起動して非同期スクレイピングするライブラリ）を使って、HTMLを取得するケースを書いてみました。 from pyppeteer.browser import Browser from pyppeteer.page import Page from pyppeteer.launcher import launch from typing import List import datetime from asyncio
Python3.5のasync/awaitを使ってスクレイピング - Qiita
前にこんな記事があったので。 http://postd.cc/fast-scraping-in-python-with-asyncio/ これをPython3.5の新しい構文でやってみる。 あ、もとの記事はhtmlをスクレイピングしてるけど、なんとなく似たような量のレスポンスが返ってくるURLへ同時にアクセスしたかったので、RSSにしてみました。あ全然スクレイピングじゃない。まあ、やってること一緒なので…… import asyncio import aiohttp import feedparser import time async def print_first_title(url): response = await aiohttp.request('GET', url) body = await response.text() d = feedparser.parse(body)
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