CythonによるPythonの高速化を検証・分析してみた - Qiita

はじめに 動的型付けに分類される言語「Python」には、PythonコードをC/C++ に変換しコンパイルを行う「Cython」やJITコンパイラを使ってPythonを高速化するモジュールである「Numba」等があります。 これらを研究やインターンで利用しているPythonコードに上手く組み込むことで効率化を図りたいと考え、理解を深めるために実際の簡単な処理に対する処理速度の比較検証をjupyter上で行ってみました。 本記事はCythonの入門記事ではありません。Cythonとは何か？基礎的な知識、利用法等を知りたい場合は以下の記事をお薦めします。 cython入門 深入りしないCython入門 意見や誤りがありましたらご気軽にコメントください。 実験コードはコチラ 実験1 is_prime関数での比較 以下に示される単純なis_prime関数（素数判定関数)をベースラインとして速度の