토토튜토리얼
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Python Data Structures are Fast
tl;dr: Our intuition that Python is slow is often incorrect. Data structure bound Python computations are fast. You may also want to see the companion post, Introducing CyToolz. We think that Python is slow Our intuition says that Python is slow: >>> # Python speeds >>> L = range(1000000) >>> timeit sum(L) timeit np.s100 loops, best of 3: 7.79 ms per loop >>> # C speeds >>> import numpy as np >>>
本家の5倍速？ Pythonで実装したRuby処理系の「Topaz」が登場：Rails Hub情報局：エンジニアライフ
日本時間だと2013年2月7日未明のことですが、「Topaz」（トパーズ）と名付けられたPythonで実装されたRubyのバージョン0.1がリリースされました（リリースに関するブログ、プロジェクトのページ、GitHubのリポジトリ）。Ruby処理系はC、Java（JVM）、Ruby、CLI、JavaScript、Smalltalkなどによる実装がありましたが、Pythonというのは、ちょっと驚きです。ただ、Pythonといっても、Python言語で書くのが主眼なのではなく、Pythonエコシステムで高速処理を目指して作られた「PyPy（パイパイ）」の成果物の上に実装したというのがTopazのようです。現在のところコード作者リストに9人の名前が上がっていて、JRuby実装で知られるチャールズ・ナッター氏の名前も入っています。 Topazは正確にはPythonではなく、RPythonと呼ばれる
Pythonを高速化しよう! - gumi Engineer’s Blog
はじめまして、gumiの津村です。 現在は解析系の仕事をしたり、ツールを作ったりしています。 今回の話は高速化についてです。 結構長めの文章です。 目次 実行速度の高速化 Python/C API ctypes Pyrex Cython SWIG その他 纏め 実行速度の高速化 高速化といっても色々ありますが、今回は実行速度の高速化についてです。 弊社ではPythonを全面的に採用していますが、そもそもLLは実行速度が遅い言語です。特にC言語のようなコンパイラ系の言語と比べると非常に遅いです。 それでもLL系の言語がここまで使われるようになったのは、開発効率が良いからです。 もはや常識ですね。 しかし、それでも特定の領域ではどうしてもPythonのようなLL系言語では厳しい部分も出てきます。 アルゴリズムを変更しても、ハードウエアを変えても、無理な物は無理です。 速度に問題がある場合の最適
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GitHub - nvdv/vprof: Visual profiler for Python
How fast is Python 3.x compared to 2.7?
