unqliteのPythonバインディングctypes版を作ってみた。 libunqlite.soが検索可能な状態（インストール済み）であることが必要です。You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
ctypes チュートリアル
これらの型は全て，オプションの初期化指定子として正しい型と値を使って 作成することができます: >>> c_int() c_int(0) >>> c_char_p("Hello World") c_char_p('Hello, World') >>> c_uint(-3) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in ? ValueError: Value out of range これらの型は可変 (mutable) なので，その値はあとで変更することが できます: >>> i = c_int(42) >>> print i c_int(42) >>> print i.value 42 >>> i.value = -99 >>> print i.value -99 c_char_p ， c_wchar_p ，お
Note (Python Faster)
Pythonの高速化 Pythonは非常に使い易い優れたスクリプト言語であるが、大きなプログラムになると やはり、スクリプト言語としての宿命か、処理速度が気になる。 ctypesモジュールはシェアドライブラリの関数をPythonから直接使用可能にするもので、 従来より高速化が容易になる。 2006年８月にバージョン1.0がリリースされ、Python2.5からは標準で組み込まれる。 スクリプト全体を高速化 Psycoは Just-In-Time(JIT) compiler方式で数倍から、運が良ければ数十倍高速になる 但し Psycoは64ビットマシンには対応していない、64ビットマシンには開発途上のPyPyがある 部分高速化 ループなど時間の掛かる部分にC言語をinlineで使用する方法 1:weave Scipyに含まれているモジュール 2:instant swigを利用する モジュ
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