Pythonが遅い理由とその対策 - Qiita
はじめに Pythonは柔軟性が高く、初心者にも適したプログラミング言語ですが、その一方で速度面では他の言語に劣るとされています。本記事では、先月ピッツバーグで開催されたPyCon US 2024で紹介されたPythonの高速化技術について詳しく解説します。 Pythonの速度問題 「Pythonはランタイムにコストを払う」という古い格言が示す通り、Pythonは解釈型言語であり、実行時に多くの処理を行うため速度が遅くなることがあります。Pythonはソースコードを効率的なバイトコードに変換し、それを直接実行することで動作します。このプロセスには多くの間接処理が含まれ、単純な命令でさえも多数のCPU指示に分解されます。例えば、二つの数値を足すだけでも500以上の命令が実行されることがあります。 高速化のためのコンパイル技術 Cythonによる最適化 PyCon 2024でのSaksham
pyproject.toml入門 〜 Cython を添えて 〜
Pythonを本格的に使ってみようと思い立った初心者が、最初のプロジェクト構成でつまずいた記録です。最近ナウいといわれているpyproject.tomlを使ってみます。 プロジェクト概要 C++のコードとそれをサポートするためのPythonのコードを書くプロジェクトです。C++のコードはCythonでラップしてPythonから呼び出すことにします。 C++のコードはCMakeでビルドして、Pythonの環境はvenvで構築します。 参考サイト: 最終的なフォルダ構成 最初に全体像として今回実験した結果から、次のようなフォルダ構成でいこうと思っています。 📂proj-root/ ├── 📄README.md # プロジェクト全体の説明 ├── 📄LICENSE.txt # プロジェクトのライセンス ├── 📄CMakeLists.txt # 全体のビルド設定 ├── 📄.clang
PENGUINITIS - Cython を使ってみる
はじめに Python コードを C に変換してコンパイルする Cython について、Micha Gorelick, Ian Ozsvald 著 "ハイパフォーマンス Python" の内容に沿って試してみたメモ。 環境 Intel Core i5 M450 2.4 GHz Windows 7 64 bit MSYS2 64 bit (MinGW w64) Anaconda for Windows (Python 2.7) Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7 ※MinGW にも Python が入っているので、Anaconda のほうを使うようにパスを設定している。 Cython は Anaconda に含まれている。バージョンは 0.23.4。 サンプルコード サンプルコードは こちら から入手。 ここでは以下のものを用いる。 07
pyxファイルとは（cythonについて） - 技術メモ
他人のソースを動かしていると、.pyxというファイルがあって、これ何？と思ったから調べてみた。 .pyxの拡張子とは、PythonをC言語ライクにコンパイルするCythonというメタ言語のスクリプトファイルのこと。つまり、Cythonっていうほぼpythonみたいな言語があって、それが書かれたファイルってことらしい。 Cythonについて興味が湧いてきたので少し掘り下げてみた。 Cython は、C言語によるPythonの拡張モジュールの作成の労力を軽減することを目的として開発されたプログラミング言語である。その言語仕様はほとんど Python のものと同じ (上位互換) だが、Cの関数を直接呼び出したり、C言語の変数の型やクラスを宣言できるなどの拡張が行われている。Cython の処理系ではソースファイルを C のコードに変換し、コンパイルすれば Python の拡張モジュールになるよう
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CythonによるPythonの高速化!!
Cython導入のいろは
