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
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CythonによるPythonの高速化!!
Cython導入のいろは
