RPythonを用いたPyrlangのいくつかの実験
PyrlangはRPythonで書かれたErlang BEAMバイトコードインタープリタです。 Pyrlangでは、BEAMの約２５％の命令を実装しました。現在Pyrlangがサポートしている機能は、整数の計算、クロージャ、例外処理や、アトム（atom）、リスト、組みへのいくつかの操作、ユーザーモジュール、及びシングルコア上のマルチプロセスです。Pyrlangはまだ開発している最中です。 BEAMとPyPyのVMには、いくつか違うところがあります： • BEAMはレジスタVMですが、PyPyのVMはスタックVMです。 • BEAMには、伝統的なコールスタックがありません。BEAMのYレジスタの振る舞いとコールスタックと似ていますが、時折他の変数を保存することもあります。 • BEAMには、言語レベルとOSレベルのスレッドがありません。言語レベルのプロセスのみを持っています。このような
PyPy.js: Now faster than CPython
OK OK, I couldn't resist that title but it probably goes a bit far. Let me try for a little more nuance: PyPy.js: Now faster than CPython, on a single carefully-tuned benchmark, after JIT warmup. It has been the better part of a year since I first started hacking on PyPy.js, an experiment in bringing a fast and compliant python interpreter to the web. I've been pretty quiet during that time but ha
PyPy.js Update: A Proof-of-Concept JIT
Two weeks ago I hatched a plan to port Python to the Web Platform by using Emscripten to translate PyPy into JavaScript. My hope is to produce something than can run in the browser with performance comparable to a standard Python interpreter, a hope which hinges on two key ingredients: PyPy's powerful just-in-time compiler, which can optimize the hot loops of your program into efficient native cod
Wikipedia processing. PyPy vs CPython benchmark — Robert Zaremba blog
Wikipedia processing. PyPy vs CPython benchmark Lately I’ve done some data mining tasks on Wikipedia. It consist of: processing enwiki-pages-articles.xml Wikipedia dump storing pages and categories into mongodb using redis for mapping category titles I made a benchmark on a real tasks for CPython 2.7.3 and PyPy 2b. Libraries I used: redis 2.7.2 pymongo 2.4.2 Furthermore CPython was supported by: h
Stand back... I'm going to try science! : Blog – @kgriffs
Slow Website? Check out Luhnar for an easy way to speed up your client's Django, WordPress, or other CMS-based or custom site. www.luhnar.com The majority of benchmarks posted on the web are derived from testing simple “hello world” apps. Although certainly better than nothing, these tests tell us little about real-world performance. Ideally, one would compare multiple implementations of a non-tri
Topaz, a new Ruby written in Python on top of RPython
From the announcement blog post: Topaz is written in Python on top of the RPython translation toolchain (the same one that powers PyPy). Its primary goals are simplicity and performance. Because Topaz builds on RPython, and thus much of the fantastic work of the PyPy developers, it comes out of the box with a high performance garbage collector, and a state of the art JIT (just-in-time) compiler. W
NumPyPy progress report - running benchmarks
An important thing to notice is the data dependency of the inline version causes a huge slowdown for the C versions. This is not a severe disadvantage for us though -- the brain-dead Python version takes longer and PyPy is not able to take advantage of the knowledge that the data is independent. The results are in the same ballpark as the C versions -- 15% - 170% slower, but the algorithm one choo
PyPy Sudden Death Calendar 27日目 - JVM Backend に完敗した件を受けて - プログラマのネタ帳
昨日の PyPy Sudden Death Calendarにて[twitter:@rokujyouhitoma]総帥が挑戦した PyPy の JVM Backend での失敗と、その後の Skype での議論をまとめて一エントリまかなえそうです。 なのでとりあえず書いてみました。 PyPy Sudden Death Calendar 27日目です。 そもそも何で失敗したの? 失敗したときのログはこんな感じ。 (_)ike-no-MacBook-Air% java -jar ./ook-jvm.jar Exception in thread "main" java.lang.VerifyError: (class: pypy/ConstantInit_0, method: constant_init signature: ()V) Expecting to find long on sta
jvmバックエンドに完敗 PyPy Advent Calendar 26日 + 1日目（27日目？） - rokujyouhitoma's blog
まさかのPyPy Advent Calendar 2011 26日 + 1日目（27日目？）。 この記事はaodagさんのpypy cliバックエンドに完敗 aodag's posterousにインスパイヤされて書かれてます。 結論書くとjvmバックエンドに完敗:( 追記 この記事での敗北はid:shomah4aさんが勝利を収めました。 下記がそのまとめ記事です。 PyPy Sudden Death Calendar 27日目 - JVM Backend に完敗した件を受けて プログラマのネタ帳 事前準備 以前、PyPyのRPythonToolChainで実装したOok!を使います。 hg clone https://bitbucket.org/rokujyouhitoma/lang-ook PyPyでOok!を実装してみた。 rokujyouhitomaの日記 RPythonToolCh
RPythonで正規表現を使えるようにする。 PyPy Advent Calendar 19日目 - yanolab’s blog
PyPy Advent Calendar 19日目の担当として、ピンチヒッター[twitter:@yanolab]行きます！本来2週目は24日に担当ということでのんびりしてたら前の方々が忙しいらしく急遽回って参りました。精一杯がんばるので、どうかいじめないでください。。。 > pypyjaな方々。 今回のテーマ RPythonではrsreという正規表現をインタプリタに提供するための実装はありますが、RPython自身で使用するための正規表現実装がありません。そこで、今回はタイトルにもあるようにRPythonで正規表現を使えるようにするところまでを書きたいと思います。 ことの発端 PyPy Advent Calendar 15日目 - 低レベルっぽいことをやってみるで[twitter:@shoma4a]さんがRPython Toolchain側の低レベルを紹介していることでした。 ちょっとだ
liris.org - このウェブサイトは販売用です！ - liris リソースおよび情報
This webpage was generated by the domain owner using Sedo Domain Parking. Disclaimer: Sedo maintains no relationship with third party advertisers. Reference to any specific service or trade mark is not controlled by Sedo nor does it constitute or imply its association, endorsement or recommendation.
オリジナルのPyPyを手に入れよう。 ~~PyPy Advent Calendar 11日目~~ - yanolab’s blog
PyPy Advent Calendar 11日目の担当として[twitter:@yanolab]が書きます。 PyPyとは PyPyにはややこしいことに、以下の2つの意味があります。公式に別々の名前で呼ぶように呼びかけているみたいです。 制限付きのPython(RPython)で実装されたPython処理系 高速なJIT付きのインタプリタを実装するためのフレームワーク（RPython Toolchain） 1番目をPyPyと呼んで、2番目をRPython Toolchainなんて呼ぶみたいです。 PyPyとRPython Toolchainについての基本的な情報については、[twitter:@ymotongpoo] さんがPyPy Advent Calendar 6日目としてFAQを翻訳されたので、そちらを参照されるのがよいかと思います。 本記事のテーマ みなさん、PyPyはビルドしたこ
Who moved my SPAM? - PyPy Advent Calendar 2011 八日目 - What is ObjectSpace?
PyPy Advent Calendar 2011 八日目 - What is ObjectSpace? この記事はPyPy Advent Calendar 2011の八日目の記事です。まとめ 総帥に続きまして、ユウスケ@jbkingです。 普通の奴らの下を行け 皆さんももうご存知のこととは思いますが、CPythonはCで書かれており、PyPyは(R)Pythonで書かれています。今回はPyPyの仕組みのうち、ObjectSpaceについてです。 ObjectSpaceとは簡単にいうと環境や空間と表されるもので、その中にオブジェクトを閉じ込め、その内の空間とグローバル空間とを分けるもの、です。 CPythonではバイトコードインタプリタが、それに対応するオペレーションのCの関数を直接実行しますね。 PyPyではバイトコードインタプリタが、それに対応するオペレーションをObjectSpace
PyPy Advent Calendar 2011 6日目 Frequently Asked Questions - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。前日の id:Ehren からバトンを受け取りました。Python界の情弱なので、PyPyは情報は追っかけてましたが、ぜーんぜん使ったことありませんでした。とりあえず何かきっかけをってことでPyPy Advent Calendarに参加してみてとりあえずドキュメントを読もうかなと。 で、何はともあれ「PyPyでなんなんすか？」ってことでFAQを翻訳することにしました。この翻訳は日本語訳本家にマージ予定。 参考 PyPy Advent Calendar 2011 : ATND 一般的な話 PyPyとは何か PyPyは次の両方を指します。 PythonによるPythonの再実装 インタプリタを実装するフレームワークとプログラミング言語、特に動的言語の仮想マシン PyPyは作りやすさ、柔軟性、維持が容易さ、言語実装における速度のトレードオフに対する
PyPy Advent Calendar 5日目 - PyPyとCPythonの違いを知ろう - Keep on moving
このエントリは PyPy Advent Calendar 2011 の5日目として書いています. 前日の @cocoatomo さんからバトンを受け取りました。 みなさん、PyPyを楽しまれていますでしょうか。 PyPyはよくCでのPython処理系に比べて早い(こともある)という点 *1 が有名ですが、他に違いはあるのでしょうか？ 本日は実装系としてのPyPyはCPythonとどの辺が違うかを見ていきます。 本家ドキュメント 本家にドキュメントがあります。 Differences between PyPy and CPython 私の方で翻訳中のものはこちらです。1.5のときに翻訳したものなので、最新版には追随できてません。 @cocoatomo さんのところで公開されてましたので参照下さい。 https://bitbucket.org/pypyja/pypy/src/0a428637c
PyPy Advent Calendar 二日目 - ebnfparse を使ってみた - プログラマのネタ帳
みなさん処理系作ってますか? PyPy 楽しいですよね! というわけで昨日とは打って変わって PyPy Advent Calendar 二日目を担当する [twitter:@shomah4a] です。 他の人が翻訳ネタでエントリを書く宣言をしている中、空気を読まずに開発系エントリです。 PyPy って そもそも PyPy ってなによ? ってのはきっと昨日 pypy-ja 総帥であるところの [twitter:@rokujyouhitoma] 氏が書いていると思うのですっ飛ばします。 と思ったら総帥が忙しいらしく、 [twitter:@Surgo] 氏が代打でした。 Kosei Kitahara's Blog: PyPy! - PyPy Advend Calendar なので、 PyPy については slideshare に上げた PyPy 紹介 を見てください。 なんのためのネタ? このエ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
『RPythonで書かれたRuby処理系Topazで遊ぶ』へのコメント
Welcome to Topaz — Topaz 0.1 documentation
Python performance the easy(ish) way