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善良なまはげと粗末な満足ステーキ 子の健やかな成長のため、夜はなるべく早く寝て欲しいなと思い、できる限り家のことは前倒しで済ませて早めに寝床に誘い込むようにしている。が、寝ない。とにかく寝ない。下手したら寝床にも行こうとしない。 そんなとき、これに頼る。 www.youtube.com なまはげちゃ…
profile, cProfile, pstats – Python プログラムのパフォーマンス解析 - Python Module of the Week
import profile def fib(n): # from http://en.literateprograms.org/Fibonacci_numbers_(Python) if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fib(n-1) + fib(n-2) def fib_seq(n): seq = [ ] if n > 0: seq.extend(fib_seq(n-1)) seq.append(fib(n)) return seq print 'RAW' print '=' * 80 profile.run('print fib_seq(20); print') $ python profile_fibonacci_raw.py RAW =====================================
Python の JSONライブラリのパフォーマンステスト
概要 最近、あるお客さんから、快速なので、cjsonを使おうという要望をいただきましたが、以前、僕はcjsonは色なエッジケースの処理が微妙と分かっていて、実際に他のライブラリより早いのかなと思いました。cjsonのPyPIページいろなコメントが書かれています。しかも、最新パージョンは2007リリースでかなり古い。バグがあるのに、直っていないし、あんまりメンテしてないライブラリに見える。 simplejsonもjsonlib もCで拡張があり、かなり最適化されていると思ったので、テストしてみようと思いました。 というわけで、パフォーマンステストを作って、Bitbucketにアップしました https://bitbucket.org/IanLewis/jsonlib-test 準備 buildoutを使って、環境を作ります テストを実行 ./bin/run_testを実行します。オプションは
Pythonで実行時間とメモリの測定をする – taichino.com
しばらくベンチマークコードを書いてなくてすっかり忘れていたので、メモ書きです。今回は例題として、yahooのこのページをBeautifulSoupとlxmlでのスクレイピング比較をしてみる事にしました。比較対象の関数は以下の通りです。どちらのコードも入力・出力ともに同じなので、どちらが実行時間やメモリ使用量が少ないのかを知りたくなりますね。 # BeautifulSoup def scrape_with_bs(html): from BeautifulSoup import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html) rows = soup.find('table', attrs={'class':'channel9'}).findAll('tr') channels = rows[0].findAll('td', attrs={'class':'st
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Ustream.tv: ユーザー infotalk: Pythonアプリケーションチューニング, 講師 稲田 直哉 氏（KLab株式会社 Kラボラトリー） 概要 Pythonのアプリケーションを高速化するときの手法を紹介する。プロファ
