Julia vs Numba and Cython: Looking Beyond Microbenchmarks
We compare the performance of Julia and Numba, for a minimal benchmark that enables to see some fundamental difference between Julia and accelerated-Python. Python is a programming language with so many advantages that we don’t even need to list them. It is also commonly acknowledged that its main drawback is code performance. Given this problem, many ways of speeding-up Python have been proposed
コンパイラーを負かす
roguelazer's website: beating the compiler なかなか面白かったので翻訳して紹介する。 たとえば、97%の場合において、僅かな効率など忘れるべきである。。早すぎる最適化は諸悪の根源である。とはいえ、残りの重要な3%の機会を逃すべからず。 -- Donald Knuth 計測せよ。計測するまで速度の最適化を施してはならぬ。たとえ計測したにせよ、一部のコードが残りを圧倒するまではまだ最適化してはならぬ。 Rob Pike 最新のWebサービスを主体とした技術の業界に長年浸かった我々は、パフォーマンスの問題を忘れがちである。SQLAlchemy ORMの中で行うリクエスト一つが8,9秒かかる中で、関数呼び出しひとつを3ミリ秒最適化したところで何になるというのか。とはいえ、時にはそのような最適化スキルを養っておくのもいいことだ。今回は、ある簡単な課題を最適化
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Pythonプログラムのパフォーマンスを解析し、可視化する - Qii
